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Personas 图表：找到你的产品用户画像
本文帮助你：
- 了解 Personas 图表与其他 Amplitude 图表的差异
- 为产品用户构建聚类分析
Amplitude 的 Personas 图表会基于事件行为相似性将用户分成聚类。行为相同的用户会进入同一聚类。它类似于行为 Cohort（Cohort），但不存在预先明确的规则来定义聚类。 Personas 图表鼓励试验。它能帮助你快速进行探索式数据挖掘，理解用户群在产品中的不同路径；也能帮助你发现原本未注意到的用户 Cohort 之间的相似性。更重要的是，它能引导你建立一套完整的用户画像体系，用于推动参与与留存。
开始之前
首先，事件只有在完成埋点后才会出现在 Amplitude 图表中，请确保埋点已完成。你还应阅读在 Amplitude 中创建图表。
Personas 与其他 Amplitude 图表不同
如果你已熟悉 Amplitude，首先会注意到 Personas 图表与其他图表的工作方式不同：它没有 Event 模块，也没有 Segmentation 模块，也没有 Measured As 模块，因为 Personas 图表并不像其他图表那样依赖指标。 
取而代之的是 Cluster Generation 模块、Cluster Count 模块，以及 Target Cohort 模块。
注意
请查看关于Amplitude 如何计算聚类的常见问题文章。
配置 Personas 图表
要构建 Personas 图表，请按以下步骤操作：
- 在 Cluster Generation 模块中，从 Generate clusters from 下拉框中选择你感兴趣的用户 Cohort。 Amplitude 会用你已创建的用户 Cohort 填充该下拉列表。如果此前没有创建任何用户 Cohort，你只能选择 Active Users 或 New Users。 在分析新用户时，Amplitude 只会考虑他们在成为新用户的第一天触发的事件。
- 你可以按用户属性过滤用户，以将分析限制在该 Cohort 的某个子分群中。点击 + where，选择要用作过滤的属性，并指定你关心的属性值。
- 你可以进一步聚焦分析范围，要求 Amplitude 仅包含已执行某些操作的用户。点击 + perform，然后选择你关注的事件。
- 在 Cluster Count 模块中，从 ...into a total of 下拉框选择你要查看的聚类数量。
注意
每次分析都不同，对于应选择多少个聚类没有通用答案。聚类太少会导致差异不足、难以产生洞察；聚类太多则可能让 Amplitude 生成一些无效或伪聚类，因为它无法找到 15 个明确不同的用户画像。建议在每次分析中尝试不同的聚类数量，直到结果直觉上对你有用。 5. 在 Target Cohort 模块中，从下拉框选择你的目标 Cohort。这里同样会从你已创建的 Cohort 列表中取值。你也可以从少量预设、开箱即用的 Cohort中选择： * [Amplitude] 2nd Week Retention * [Amplitude] 3rd Week Retention * [Amplitude] 4th Week Retention * [Amplitude] 2nd Month Retention 这些 Cohort 的定义取决于你分析的是新用户还是活跃用户（包括你自行创建的 Cohort）。对于新用户，如果他们在分析时间范围内是新用户，并且在成为新用户后的指定周（或月）内触发了活跃事件，就会被纳入这些 Cohort。 活跃用户将在分析时间范围内触发活跃事件，并在之后指定的周（或月）再次触发活跃事件时被纳入这些 Cohort。 6. 使用日期选择器设置时区并指定分析时间范围。分析时间跨度最多为 30 天。
继续阅读，了解如何解读你的 Personas 图表。
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