透過多次運算建立需要的指標

Hive Analytics · 2026年10月13日 · 閱讀約 4 分鐘

在 Hive Analytics 圖表中，可以對事件與屬性套用第一次運算來建立測量值，再透過第二次運算重新計算各間隔結果的最大值、最小值、平均值或最新值。運用這個方式，就能在圖表中建立單次彙總難以取得的指標，例如每月的每日平均 AU 或今日的最高同時在線人數。

單次彙總難以確認的遊戲指標

遊戲中會持續發生登入、購買、內容遊玩等各種事件。計算所選事件的發生次數，或計算屬性值的不重複數量、總和、平均值等，就能確認購買筆數、登入使用者數、總營收這類可直接從事件與屬性計算出的基本指標。

但並非所有分析問題都只能套用單次彙總方式。例如同時在線人數會隨時間不斷變化，只看單一數值很難掌握一整天的登入流向。先以 COUNT DISTINCT 計算每 2 分鐘登入的使用者，就能確認每個 2 分鐘區間的同時在線人數。若要找出一天中最高的同時在線人數，可以對每 2 分鐘計算的結果套用 MAX，整理成當天的最高同時在線人數。由此可知，依照要分析的指標，需要一併設定事件與屬性、計算的時間間隔與運算步驟。

Hive Analytics 的圖表運算與第二次運算

在 Hive Analytics 圖表中，可以選擇事件、屬性與運算方式，建立分析所需的測量值。第一次運算方式決定要以什麼基準計算所選的事件或屬性值。

第一次運算方式

第一次運算方式	適用屬性類型	說明
`COUNT`	文字型・數值型	計算事件發生的總次數。
`COUNT DISTINCT`	文字型・數值型	計算排除重複後不重複屬性值的數量。
`SUM`	數值型	計算所有屬性值相加的總和。
`AVG`	數值型	計算屬性值的平均值。
`MIN`	數值型	取得屬性值中最小的值。
`MAX`	數值型	取得屬性值中最大的值。
`MAX BY`	數值型	取得最近或最後的狀態值。

在此套用第二次運算，就能將以固定時間間隔計算的第一次運算結果重新計算，以每日、每週、每月等期間單位確認。先設定執行第一次運算的時間單位與間隔，再依分析目的選擇第二次運算方式。

第二次運算方式

第二次運算方式	說明
`MAX`	取得各間隔第一次運算結果中最大的值。
`MIN`	取得各間隔第一次運算結果中最小的值。
`AVG`	計算各間隔第一次運算結果的平均值。
`LAST`	取得各間隔第一次運算結果中最新的值。

第二次運算中設定的時間單位與間隔，代表執行第一次運算的基準。設定分頁中的期間，則是將各間隔的第一次運算結果再次彙整並顯示為最終結果的單位。依選擇的第二次運算方式不同，可以確認各間隔結果的最大值、最小值、平均值或最新值。

例如將圖表期間設為每月，並只對 app_login 事件的 userId 套用 COUNT DISTINCT，就能確認將一個月內登入的使用者不重複計算的每月活躍使用者數。在相同條件下，將第一次運算單位設為日、第二次運算方式設為 AVG，就會以月為單位顯示每日計算的活躍使用者(AU)平均值。如此一來，就能依目的建立計算基準不同的指標，例如每月 AU 與每月的每日平均 AU。

對 app_login 事件的 userId 設定 COUNT DISTINCT 第一次運算與以日為單位的 AVG 第二次運算的圖表運算畫面 — 對每日 AU 套用 `AVG` 第二次運算，即可確認每月的每日平均 AU。

確認各時段同時在線人數與最大值

若要了解遊戲的登入規模，請先將圖表期間設為每日、日期設為今天。選擇 app_session_maintain 事件的 userId，並套用 COUNT DISTINCT 運算與 2 分鐘間隔，就能每 2 分鐘確認今天登入的使用者數，且不重複計算。

參考
app_session_maintain 是登入後用戶端執行期間每 2 分鐘發生一次的事件，可用來建立同時在線人數、工作階段數、遊玩時間等指標。但若在 Hive 主控台使用網路通訊最小化功能，將不會傳送同時在線資訊，因此分析前需確認該設定與事件收集狀況。

對 app_session_maintain 事件的 userId 套用 COUNT DISTINCT 運算，顯示各時段同時在線人數的圖表 — 透過 `COUNT DISTINCT` 運算，可以確認每 2 分鐘同時在線人數的變化。

若要一併確認今天的最高數值，請在相同的事件與第一次運算基準上加入第二次運算。將時間單位指定為分鐘、間隔指定為 2 分鐘，並選擇 MAX 作為第二次運算方式。將圖表期間設為每日、日期設為今天後，每 2 分鐘同時在線人數中最大的值，就會顯示為截至查詢時間點的最高同時在線人數。

對每 2 分鐘同時在線人數套用 MAX 第二次運算，顯示最高同時在線人數的記分卡圖表 — 對每 2 分鐘的運算結果套用 `MAX`，即可確認今天截至查詢時間點的最高同時在線人數。

將兩張圖表一起配置到儀表板，就能在同一個畫面確認今天截至查詢時間點的最高同時在線人數，以及每 2 分鐘的詳細變化。透過最大值掌握目前為止的最高登入規模，再從每 2 分鐘的圖表具體查看最高值出現的時段，以及前後的登入流向。

結合最高同時在線人數記分卡與各時段同時在線人數折線圖的儀表板 — 在儀表板中，可以在同一個畫面確認今天截至查詢時間點的最高同時在線人數與各時段的詳細變化。

開始使用 Hive Analytics

如上所述，可以對事件與屬性套用第一次運算建立需要的測量值，並透過第二次運算確認各時間間隔結果的最大值、最小值、平均值或最新值。藉此，就能同時查看各時段的細部變化與代表期間的數值。

Hive Analytics 是能在圖表中分析透過 Hive SDK 收集的遊戲事件的遊戲專業分析解決方案。現在就在 Hive Analytics 中對遊戲事件套用第一次運算與第二次運算，以圖表建立符合分析目的的指標吧。