1.3.1.3 常见问题

1.1. 为什么hubble的活跃用户数跟传统的统计工具（da、talkingdata）统计的活跃用户数差距很大？

• 为了可以跨终端分析用户的行为，hubble日活用户数是用户（useid）来统计用户数据；而传统统计工具中日活用户数使用设备（deviceudid）来计算用户数据。由于统计使用的标准不同，两种产品的活跃用户数会有一定的差异。
• 为了数据统计的准确性的，hubble会回溯历史数据（7天）用以实时计算；wda采用离线计算，由于机器性能限制不会回溯历史数据。
• 如果两个产品数据相差非常大（举例：hubble大将近一倍），这种情况一般是开发在使用sdk过程中，loginUser接口没有正确使用，造成同一个用户会有两个用户（详见说明文档）。

1.2. 什么时候调用loginUser函数？

userid作为用户唯一标记，是所有行为分析（漏斗、留存）分析的基础，loginUser函数用来上传userid，在用户注册，主动登录，自动登录时候都需要调用，同时为了同一个设备只有一个用户，建议在App启动时候也调用这个函数。需要说明的是，如果产品方没有上传uerid，系统将会使用deviceudid作为userid。

1.3. 我们产品对于匿名用户也会设置一个userid，该怎么把这个userid上传到hubble？

仍然使用loginUser上传匿名userid，如果用户没有登录，在用户启动App的时候的调用loginUser。同时，如果这个信息比较重要，建议给用户添加一个是否匿名的字段用来标志这个信息。

1.4. 你们的sdk会在什么时候上传数据？

产品方可以自定义数据上传策略，sdk中有相关方法可以调用，具体方法请参考sdk使用文档。有几点需要说明：1.移动端数据上传频率最低为15s；2.JS 数据实时上传；3.如果没有设置，移动端默认在用户回到后台时上传数据。

1.5. 漏斗分析中，为什么会出现某一段时间总的转化率小于每一天的转化率？

漏斗分析中，一段时间总的转化率计算中，转化用户对不同天之间会进行去重，计算数据并不是一段时间的日均值，所以总的转化率可能小于或者大于每一天的转化率。

1.6. 实时分析，为什么用户趋势图会出现大幅度波动或者波峰波谷？

为了保证准确性跟实时性，实时分析采用数据上传到服务器的时间作为计算的依据，所以有两种情况会出现数据的剧烈波动：

• 最近的两个数据点（过去十分钟，虚线表示），由于计算或者数据延迟会导致剧烈波动，这种数据一般会很快恢复。
• 有数DataStream或者kafka资源堆积，导致数据处理延迟，理论行发生这种情况的概率不会很大，但是需要注意的是一旦发生这种情况，理论上曲线无法恢复正常。如果发生这种情况，请联系我们。（注：分析模块使用客户端事件，所以分析实时分析异常不会影响分析模块计算）

1.7. 为什么实时分析模块计算的用户数跟概览或者分析模块计算的用户数不一样？

为了保证计算的准确性跟实时性，实时分析模块计算采用服务器时间作为计算依据，而概览或者分析模块为了分析用户行为，数据计算采用客户端时间。由于客户端sdk或者网络问题，客户端发送数据会有延迟。一般来说，两个数据在百分之十以内算是比较正常。

1.8. 为什么我找不到我想分析的事件？

出现这种情形有几种可能的场景：

• 如果在实时测试埋点，因为事件表同步有一个周期（目前设置一个小时），所以事件管理可能不会立刻出现这个事件，推荐您在实时分析模块进行埋点测试。
• 如果某一事件确定埋了，但是在分析模块找不到。建议您检查事件管理模块，是否将事件设为显示。同时需要提醒您的是，为了您更好的使用产品，需要您设置事件名称，否则无法对这个事件进行分析。

1.9. 我想对商品的类目进行分析，为什么在订单事件里面找不到类目属性？

首先，请确认您在事件自定义属性中确实添加了类目属性；其次，您可以在事件管理模块，找到相应事件的点击事件，查看您是否将属性设置成显示。同时需要提醒您的是，为了您更好的使用产品，需要您设置事件属性的名称，否则无法对这个事件属性进行分析。