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作者介绍
@赵壮实
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1846年，伦敦遭遇了惨绝人寰的霍乱灾难。当时，精英群体对霍乱传播途径持“空气污染说”的看法，而约翰·斯诺（John Snow）医生力排众议，认为霍乱的传播途径是被污染的水源。最后，事实胜于雄辩，政府通过控制被污染的水源，拯救了几万人的生命。
图一：约翰斯诺像
问题来了，约翰医生是怎么发现霍乱与水源之间的关系的呢？原来，他在研究过程中，统计了每位病亡人数，并在地图上标注出死亡案例的住所，形成了一张霍乱地图。通过 分布分析， 约翰医生发现，大多数霍乱病人的住所都围绕在Broad Street水泵附近。他结合其他证据得出：被污染的水源是霍乱的主要传播途径。
图二：伦敦瘟疫街区图
什么是分布分析？为什么它会这么神奇？
分布现象遍布我们的生活：大学时，老师给学生打的分数就是一种“正态分布”。这种分布意味着，大部分同学会得到一个中等分数，只有极少数同学获得较高分和较低分。
分布分析被应用到很多业务数据分析中，今天，壮实跟你唠唠：用户行为分析中的「分布分析」。
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用户行为分析中的「分布分析」
在用户行为分析中， 分布分析 是指：指的在划分的区间内，某个事件指标上的用户分布情况。它有很多种类：如按用户发生的事件频次分布、按属性值（维值）分布、按时间段分布等。
「按用户发生的事件频次分布」，就是按指标值划分区间，查看分布情况，如“拍照次数”的数值按1次/2次/3次……n次分布，各占比重多少。「按属性值分布」如：最近30天，全体用户的年龄分布情况；又如按金额分布，观察不同区间内的付费人数/次数分别有多少。「按发生的时间段分布」，就是在一定时间段内，按时间轴划分区间，观察在时间轴上的分布。
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「分布分析」的主要价值
分布分析的价值，主要体现在以下几个方面：
全盘掌握用户属性分布，制定或优化策略
分布分析可以帮助我们全盘掌握用户属性分布， 重新制定或进一步修正策略。
我们可以通过分布分析看到全体用户/某一特定类别用户中新老用户、渠道、年龄、软件版本、操作系统版本的分布情况，从而整体上了解产品用户的构成及其特点，并根据这些情况更新策略。例如，产品的使用人群主要为20-35岁的女性用户，那么我们产品设计、运营和市场营销等多种策略都应该结合20-35岁的女性群体特征。
快速识别用户偏好，资源配置有的放矢
通过分布分析，我们可以快速识别用户偏好，进行更好地配置资源，以最小成本实现企业利润最大化。
以淘宝为例：淘宝通过分析用户活跃时段的分布发现，22点-24点是用户刷淘宝的小高峰；进一步分析该时段用户购买的商品品类分布得知，用户在这段时间内下单购买的主要商品是食品。
这些分布数据，为淘宝“二楼”版块的提供了运营依据。用户在淘宝首页进行下拉动作，即可进入淘宝“二楼”，“二楼”的名字也缘自于此。淘宝将二楼的开放时间设定在夜间，它主要运用画面精良的视频形式，深度讲述商品故事，进行销售的转化。同时，淘宝二楼根据用户夜间多购买食品类SKU的习惯，还推出了一档名为《一千零一夜》的“治愈系食品”主题栏目。
把控分布情况，找到产品改进方向
举个例子，在短视频产品上线后，大盘数据显示，用户在该产品内的视频观看时长较行业水平来说有较大差距。
问题出在哪儿呢？运营人员对用户观看视频的个数进行了分布分析，即观察每日观看1个/2个/3个/4个/5个……n个视频的用户各有多少人。分析后发现，有50%的用户只观看了1个视频（需要注意的是，观看视频并不等于看完视频），这一数据有明显的异常（想想看，你打开某音某手的时候，会只看一个视频就关了吗）。
经过排查后，运营人员发现，问题出在视频加载接口上——用户在视频观看的过程中经常会出现加载错误，无法正常观看。通过分布分析，我们找到了产品需要紧急修复改进的问题。
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举例：通过分布分析 ，优化产品策略
以电商场景为例。在电商场景中，影响其业务增长的因素有很多，如：访问用户数、转化率、订单金额 、复购率等。
如果我们想要提升成交总额，就要从这些指标入手进行优化逐个击破。
如复购率，我们可以通过“支付订单成功次数”分布分析。我们发现，该电商平台用户支付订单成功的次数集中在 0-1 次之间。这种情况低于行业平均水平，所以“复购率”成为成交总额增长的关键点。
同样，电商产品经理还会希望了解：
最近一周用户浏览商品详情页的次数分布，例如 1次/2次/3次……n次的用户量分别是多少；
最近一周支付订单金额分布，例如：100 元、200 元、300 元的用户数量分别是多少；
通过分布分析，产品运营同学就可以结合数据，优化产品策略，最终辅助成交总额的提升。总之，分布分析能让我们更快地发现规律，获得洞察。无论你是产品、运营还是市场的同学，分布分析都是一把数据分析的利器。
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