Adapty 在每个分析标签页中提供多种控制项，用于精细化数据展示：时间范围、周期对比、筛选、分组以及数据图表可视化。各标签页的可用控制项有所不同。

各分析标签页可用的控制项：

控件	数据图表	同期群	漏斗	留存	转化	LTV
日期范围	✅	✅	✅	✅	✅	✅
时段对比	✅	❌	❌	❌	❌	❌
筛选	✅	✅	✅	✅	✅	✅
分组	✅	❌	✅	✅	✅	✅
图表可视化	✅	❌	❌	❌	❌	❌
表格视图	✅	✅	✅	✅	✅	✅
CSV 导出	✅	✅	✅	✅	✅	✅
佣金与税费	✅	✅	❌	❌	❌	✅

设置日期范围

使用每个数据图表上方的 Date range 日历来选择时间段。Adapty 分析使用 UTC 时区；概览页面有其自己的可配置时区。

预设范围

使用 Custom 选项可以指定任意起止日期。预设选项包括：

预设	开始	结束
最近 7 天	6 天前	今天
最近 28 天	27 天前	今天
最近一个月	上个月的同一日期	今天
最近 3 个月	3 个月前	今天
最近 6 个月	6 个月前	今天
最近一年	1 年前	今天
上个月	上个月第一天	上个月最后一天
本月	本月 1 日	今天
本季度	本季度第一天	今天
今年	今年 1 月 1 日	今天

时间粒度

数据图表上的每个数据点代表一段时间——可从下拉菜单中选择天、周、月、季度或年。天和周适合查看短期波动，月、季度和年更适合分析长期趋势。 在同期群和 LTV 分析中，相同的设置称为同期群长度——详情请参阅相应文章。

比较两个时间段

点击日历旁边的对比选项，将当前时段与较早时段叠加显示。Adapty 默认的对比区间是紧接当前时段之前、长度相同的时段。如需更改对比范围，再次点击该选项并选择自定义范围。

对比结果将显示：

• 在数据图表上 — 以折线、面积或柱形的形式叠加显示，最多可选择一个分组。
• 以数值形式 — 显示两个时间段之间的差异，数值用绿色（更高）或红色（更低）标注。
• 在提示框中 — 将鼠标悬停在任意数据点上，即可查看该点的数值差异。

筛选与分组数据

通过筛选，可将数据图表限定为符合一个或多个属性的数据（例如特定国家或产品）。通过分组，可将数据图表的汇总值拆分为多个独立系列——每个属性值对应一个系列。例如，按国家对收入进行分组，即可为每个国家生成独立的收入曲线，而非合并后的总计。

可用的筛选与分组属性：

属性	筛选	分组	描述
归因	✅	✅	来源、状态、渠道、活动、广告组、广告集和创意（关键词）。需要归因集成。
目标受众	✅	✅	用户所属的目标受众。
续订状态	❌	✅	订阅是否会在下一个周期续订。
周期	✅	✅	订阅生命周期阶段：Trial（试用）、Activation（首次付款）或 Renewal 1–Renewal 5、Renewals 6+（后续续订）。
国家/地区	✅	✅	用户的应用商店所在国家/地区。如果无法获取，Adapty 将根据货币代码或设备 IP 推断。
优惠类型	✅	✅	应用于该交易的优惠： Introductory — 订阅初始周期的新用户优惠。使用 Offer Discount Type 区分付费新用户优惠和免费试用。 Promotional — App Store 促销活动及同类优惠。 Offer Code — 用户在商店中输入的促销码。 No offer — 未使用任何优惠。
优惠 ID	✅	✅	具体的优惠 ID。
优惠折扣类型	✅	✅	新用户优惠或促销活动的定价模式：Free Trial（免费试用）、Pay As You Go（按量付费）或 Pay Up Front（预付）。结合 Offer Type 使用，例如可区分免费试用型新用户优惠与付费型新用户优惠。
付费墙	✅	✅	购买时使用的付费墙。
A/B 测试	✅	❌	购买期间激活的 A/B 测试。
版位	✅	✅	发生购买的版位。
商店	✅	✅	处理该交易的商店：App Store、Google Play、Stripe 等。
产品	✅	✅	产品 — 订阅和一次性购买。
时长	✅	✅	产品的有效时长。
市场细分	✅	✅	用户市场细分。按市场细分分组可将各细分的表现与所有用户进行对比。 漏斗不支持按市场细分分组。 如果在某个市场细分使用自定义属性后修改了该属性，Adapty 可能会在分析中将该用户排除在该细分之外。数据仍会显示之前的值。
退款原因	✅	✅	交易退款的原因（例如 Refund 或 Upgraded）。适用于退款和账单问题解决类数据图表。
到期原因	❌	✅	订阅或试用到期的原因：Cancelled by customer（用户取消）、Billing issue（账单问题）、Customer hasn’t agreed to price increase（用户未同意涨价）、Unknown（未知）或 Refund（退款）。适用于已到期（已流失）订阅和已到期（已流失）试用。
同期群（仅限 LTV）	❌	✅	在 LTV 数据图表中，按同期群长度分组：Day（天）、Week（周）、Month（月）或 Year（年）。在此图表中替代按归因分组。
并非所有分析视图都支持上述所有筛选或分组属性。图表标签页中的 ARPU 和安装量仅支持按归因、国家、市场细分、应用商店以及（仅筛选）A/B 测试进行分析。LTV、同期群、漏斗、留存率和转化率各标签页所支持的维度各有不同。如需了解具体支持情况，请参阅对应数据图表或标签页的说明文章。

国家/地区的判定方式

每笔交易在创建时都会打上国家/地区标签。判定来源按优先级排列如下：

1. 交易发生时用户的设备 IP 所在国家/地区。
2. 用户的应用商店所在国家/地区 —— 即其 App Store 或 Google Play 账户的归属地。
3. 用户最近一次已知的 IP 所在国家/地区。

网页支付（Stripe、Paddle）、手动授权访问，或应用商店未提供归属地信息的交易，均无法获取应用商店国家/地区。在这些情况下，Adapty 会回退到基于 IP 的国家/地区判定。 由于国家信息是按每笔交易单独记录的，用户在安装后切换 App Store 所在国家，切换前后的交易将显示不同的国家值。历史交易会保留其原始国家信息。

GB 与 United Kingdom。 国家数据以 ISO 3166-1 alpha-2 代码形式存储（即”GB”，而非”United Kingdom”）。看板的展示层通过查找表将代码映射为完整名称，其中包含一个历史遗留的 'UK' → 'United Kingdom' 别名——这也是为什么在创建市场细分时，两者都可能作为选项出现。

更改数据图表可视化方式

从可视化下拉菜单中选择数据图表的显示方式：

• 堆积柱形图 — 每个柱子显示总量，按组别用不同颜色分段展示。
• 堆积面积图 — 与堆积柱形图相同，但用填充区域连接各数据点。
• 折线图 — 每组一条折线，无填充。
• 百分比堆积柱形图 — 每个柱子高度相同，均占满图表高度；各段显示每组的相对占比（百分比），而非实际数值。适合查看各组随时间变化的比例关系。
• 百分比堆积面积图 — 与百分比堆积柱形图相同，但用填充区域代替柱子。

以表格形式查看数据

每个数据图表下方都有一张对应的数据表格，以日期作为列。“Total”行和列显示图表中不可见的汇总数据。

将数据导出为 CSV

点击 Export 按钮，可将数据图表的原始数据下载为 CSV 文件。

显示毛收入或净收入

对于与收入相关的数据图表（Revenue、MRR、ARR、ARPU、ARPPU），Adapty 提供一个下拉菜单，包含三种显示模式：

• Gross revenue — 未扣除任何费用前的总收入。
• Proceeds after store commission — 扣除应用商店佣金后的收入，仍含税。
• Proceeds after store commission and taxes — 同时扣除佣金和税费后的收入。 有关佣金和税费计算的详细信息，请参阅 Adapty 分析工作原理 中的佣金与税费。