# 多主体分析 > 不止围绕“用户”行为进行分析,还可以围绕“产品”、“账户”、“设备”的“行为”进行分析 所谓主体,就是触发一次行为事件的“主语”、“主体”。 在 Event - User 模型中,数据以 "主谓宾" 为基本语法结构,描述的是 “谁在什么时间做了什么事“。这里的“谁“就是“主语“,是进行各种分析的主体对象, 易观方舟默认以“用户唯一ID” 作为事件的"主语",将每个“用户唯一ID“ 的一系列行为事件串联起来,绘制出每一个用户的行为序列,从而来进行相应的分析。 多主体分析功能,即支持在创建分析时切换分析的主体对象,可以选取事件的其他属性作为“主语” (如设备ID、账户ID、商品ID等),围绕新的主体来进行分析。 当前, * 仅支持 事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析 * 不支持保存“分群” * 不支持使用“用户属性/用户标签”进行维度分组 ## 使用方法 1. 开通功能权限(license控制) 2. 创建主体(仅支持 数值型 number、字符串型 string) 3. 创建分析,切换主体 ![](https://img.kancloud.cn/a4/e6/a4e6eeed9b1052fc1ddab0675f4a3512_1280x715.png) ![](https://img.kancloud.cn/cc/47/cc470994d5ccdf488a12b843ed1cc854_1280x711.png) ## 场景示例 * **何时切换主体** 证券行业——用户之外,资金账号是核心主体 电商行业——商品是核心主体 其他场景——以设备ID、手机号等等为主体 * **切换主体后,如何构建分析模型** * 以电商场景为例 漏斗 #### > 构建商品漏斗,优化商品结构、商品陈列等 > 围绕品类/商品构建漏斗:浏览——点击——加购——提单——支付,寻找高转化/高流失“品” 留存 #### > 通过商品留存,识别“季节品”和“常销品”,做好库存调控 * 此外,例如游戏行业,通过角色/玩家等级的留存情况,调整游戏玩家升级策略