文内分群

文内分群本质也是用户分群。跟普通分群最大的区别有两点：

• 一是在于交互路径。 你可以直接在高级分析功能-全局筛选模块使用，而不必跳转到用户分群功能中创建分群，然后跳转到分析页面二次选择。

• 二是在于查询方式。 文内分群的结果是跟随每一次查询同时进行的，可以保证查询的灵活性和结果的实时性，而普通分群目前只能做到单次查询或者每日例行查询。

进入高级分析，使用全局筛选，选择用户做过，即可通过行为事件圈选人群。

文内分群常见的使用场景可以归纳为两类：

• 一类是使用静态人群，人群的计算是「固定时间范围」内满足某些条件的人群，查询结果是固定的。

• 一类是使用动态人群，人群的计算可以针对「每个计算区间」实时查询满足某些条件的人群，并与对应时间粒度的事件匹配，从而实现分群结果的动态匹配。以天级别的折线图为例，每一天都是一个查询区间。其中：过去0天-过去0天，表示计算当天数据；过去1天-过去1天，表示计算前一天数据；过去7天-过去1天，表示计算过去7天数据；其他粒度同理。

针对第一类，如果按照下图的配置方式，可以圈中在固定时间范围内（2023.03.08-2023.03.14）发生过「页面访问事件」同时发生过「APP激活事件」两次以上的用户：

针对第二类，如果按照下图的配置方式，假设查询粒度选择的是天级，则可以圈中在每个查询区间内（即当天）发生过「页面访问事件」且发生过「开户事件」的用户：

如果已在用户分群模块中配置过每日例行的人群计算任务，也可以直接选择引用用户分群已经计算好的历史结果，并根据事件的日期进行匹配。如下图所示，即可实现参与分析的事件匹配后一日在分群中计算出的「激活并完成注册群体」的结果：

常见场景举例	配置方式
圈定如下人群： 当天发生了购买行为，同时在过去90天内发生过两次以上购买行为
圈定如下人群： 过去一周发生了购买行为，同时之前的1个月也至少发生过2次购买行为
圈定如下人群：当天发生了购买了行为，但是在前2个周内都没有进行购买