依需要的基準將維度值分組比較

需要依分析目的重新分類的維度值

遊戲資料中的維度值，會依收集到的原始值區分。國家會以 KR、JP、US 等國家代碼記錄，價格、等級等數值型屬性則以個別數值收集。

在資料分析中，與其直接查詢原始值，更常需要依分析目的將價格、等級等數值型的值劃分為區間，或將國家代碼依地區分組比較。資料分析負責人必須將收集到的值重構為可用於決策的基準，並依分析目的、報告對象與營運狀況採用不同的分類方式。

若能在保留原始資料的同時，直接在畫面上將多個值組成一個群組，或依區間調整數值範圍，就不必一再另外建立查詢或加工資料。分析負責人可自行套用所需的基準，快速比較多種觀點的結果，進而縮短分析準備時間，並具體界定後續分析的範圍。

Hive Analytics 的區間設定

在 Hive Analytics 的圖表中，可對所選的維度值套用區間設定，將原始值設定為新的維度值。文字型的維度值可選擇一個以上的值組成群組；數值型的維度值則可將想要的範圍劃分為區間，或將多個值合併為群組。

數值型維度值的區間，可直接輸入範圍，或透過等距設定（Equal-width setup）建立。在等距設定中指定最小值、最大值與區間數，該範圍就會以相同間隔分割。例如將最小值設為 0、最大值設為 100,000、區間數設為 4，就會自動建立 0~24,999、25,000~49,999、50,000~74,999、75,000~100,000 四個區間。無論文字型或數值型，都能將未另外設定的值合併顯示，因此也能一併確認未納入分析對象的其餘值。

以這種方式設定的群組與區間，會在圖表中顯示為新的維度值。不必變更原始日誌的值，就能套用目前分析所需的分類基準來比較測量值。

依分析基準設定維度值

接著分別看看如何將文字型的國家代碼依地區分組，以及如何將數值型的價格以相同間隔劃分。

將國家依地區分組比較使用者數

若要以地區為單位比較各國使用者數，請將測量值選為 AU、維度值選為 country，再設定群組。下方畫面中，將 KR、JP、CN 歸為 Asia，並將 US、CA 設為 America。另外指定了其餘值的名稱（Label for other values），讓未包含在已設定群組中的國家顯示為 ETC。

套用群組後，Asia、America、ETC 會取代個別國家代碼，顯示為新的維度值。如此一來，不必變更原始資料，就能以地區為單位比較每日使用者數。

將價格以相同間隔劃分確認購買使用者數

若要比較發生購買的價格帶，請將測量值選為 PU、數值型維度值選為 price，再設定區間。下方畫面中，最小值輸入 0、最大值輸入 100000、區間數輸入 4，將價格範圍以相同間隔劃分。超出設定範圍的值則歸入 100001~ 顯示。

套用等距設定後，價格會劃分為 0~24999、25000~49999、50000~74999、75000~100000。在圖表中可依這些價格區間比較購買使用者數，確認購買主要發生在哪個價格帶。

開始使用 Hive Analytics

善用區間設定，就能在保留所收集原始維度值的同時，直接在圖表中設定目前分析所需的群組與數值範圍。每當分析基準改變時，可減少開發新屬性或另外加工資料的工作，並從多種觀點比較同一份資料。

Hive Analytics 是一套遊戲專屬的分析解決方案，可在圖表中分析透過 Hive SDK 收集的遊戲事件與屬性。現在就在 Hive Analytics 中依分析目的設定維度值，以需要的基準確認資料吧。