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要把通过测试日志验证过的事件结构应用到正式游戏中，需要在用户行为确定后立即携带真实游戏数据发送事件。Hive Analytics 同时支持客户端发送和服务器发送；如果必填属性的名称或 eventTime 格式等发送有误，日志会被存入隔离表 t_raw_event_log_rescue。

在开发事件发送功能之前先发送测试日志，就能提前确认事件与属性是否按预期的结构和数据类型采集，以及能否用采集到的数据构建所需的指标。在 Hive Analytics 中，通过 Data > Event 的 ETL Simulation 发送测试日志，在 Data Preview 和 BigQuery 中确认采集结果，并在 Create 中确认指标构建。

Hive Analytics 以事件模板的形式提供游戏分析中常用的用户行为。模板已预先定义事件名和属性，无需从零设计事件结构，即可确定日志采集结构。分析人员在 Data > Event 中选择事件并查看可用指标，在 Property Setting 中修改或添加预定义属性，再在 Source Generation 中查看适合开发环境的源代码。

国家代码、价格、等级等原始维度值，往往需要按分析目的重新分组后再看。本文介绍如何通过 Hive Analytics 图表的区间设置（Bucket settings），在不修改原始日志的前提下，将字符型值归为分组，将数值型值按手动输入或等距划分的区间进行比较。

在 Hive Analytics 图表中，可以对事件与属性应用一次运算得到度量值，再通过二次运算对各时间间隔的结果重新计算最大值、最小值、平均值或最新值。借助这一方式，可以在图表中构建月度日均 AU、今日最高同时在线人数等单次聚合难以得到的指标。