按所需基准查看游戏指标的构成占比

仅凭总数难以看出的构成变化

用户数、收入等游戏指标，通过总数可以了解规模，却很难看出这个结果是由哪些日期或哪种用户环境构成的。要弄清楚这一点，就需要分别查询各日期、各环境的数值，再计算其在总数中所占的比例。

每当查询期间或分析维度发生变化，都得重复同样的计算；排除部分项目后，还要以剩余数值为基准重新计算占比。要高效比较不同构成之间的差异，就需要在同一界面中同时查看各项目的数值及其在总量中的占比。

需要快速解读构成占比的数据分析

分析游戏数据时，需要分辨变化是集中在某些日期的结果，还是源于国家、OS 等用户环境的构成。通过比较构成占比，可以找出占比突出的日期或用户群体。

查看整个期间内各日期的贡献度，与比较每天按维度划分的构成，两者的占比基准并不相同。根据分析目的选择以日期或维度值为基准，再只保留需要的项目重新查看相对占比，就能把后续分析对象具体化，缩小分析范围。

Hive Analytics 的饼图

Hive Analytics 图表中的饼图会同时显示各项目在度量值总量中的数值和占比，占比基准可以在维度值和日期之间选择。

选择日期作为占比基准时，可以查看查询期间内每一天在度量值中所占的比例。不添加维度值时，整体度量值按日期划分的构成会显示为一张饼图；添加维度值后，则可以按各维度分别查看日期的占比。

选择维度值作为占比基准时，可以查看每天测得的指标由哪些维度构成。如果添加了国家、OS 等多个维度，维度值的组合会显示为一个项目，便于比较每天的构成占比。

在图例中排除特定值后，系统会把界面上剩余项目的合计视为 100%，重新计算占比。适用于在整体构成中只保留关注的项目、查看其相对占比的场景。

按需分析构成占比

利用饼图的占比基准和图例，可以分别查看按维度和按日期的占比，并只保留关注的项目，重新查看相对占比。

查看按维度划分的占比

添加国家、OS 等维度值，并选择维度值作为占比基准，就能看出每天的购买次数由哪些维度组合构成。即使整体购买次数相近，也可以比较某一天国家或 OS 的占比是否发生了变化。

找到构成占比出现变化的项目后，可以把该国家或 OS 的购买趋势拆分到单独的图表中做进一步分析。

在已添加维度值的状态下选择日期作为占比基准，还可以查看各维度组合的度量值在查询期间内按日期的构成。示例界面中，可以比较各 OS 与国家组合的购买次数在 2026-09-05 和 2026-09-06 分别所占的比例。

只保留关注项目，重新计算构成占比

在图例中排除不属于分析对象的值后，系统会以界面上剩余的项目为基准重新计算构成占比。示例界面中，排除了上一张图表 2026-09-05 数据中占比在 10% 以上的图例项，从而重新查看其余 OS 与国家组合之间的相对购买占比。

在全部项目中显得很小的数值，在关注范围内重新计算后，差异就能比较得更清楚。借助这一点，可以只保留特定国家或 OS 群体，查看细分构成占比。

开始使用 Hive Analytics

在图表中把要分析的指标添加为度量值，就能根据是否添加维度值以及所选的占比基准，查看按日期或按维度划分的构成占比。调整图例，只保留需要的项目，即可重新查看相对构成占比。

Hive Analytics 是一款面向游戏的专业分析解决方案，能够把通过 Hive SDK 采集的游戏数据按日期和维度的占比进行可视化，并在图表和仪表板中分析构成变化。现在就通过 Hive Analytics，从所需的角度查看游戏指标的构成占比吧。