# 分布分析

以电商为例，重复购买次数是比较常用的衡量用户忠诚度的指标，下面我们将示例如何通过分布分析查看重复购买次数并进行分维度下钻。

## 1. 查看用户重复购买次数分布

![](https://3928609189-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-Levm4x0IpHBx6dxiaCM%2F-LeydYULqjq7WfRLX0IT%2F-LeydsaOfVYBX3XzkrMR%2Faddiction-number-buy-20161008.png?generation=1557976813066549\&alt=media)

根据以上分析结果，我们希望进一步挖掘复购率高的人群的共同特点，了解他们是否在某些维度上呈现明显集中的分布，接下来我们进行分维度下钻。

## 2. 按城市查看复购次数分布

在以上分析的基础上，按用户所在城市分组。

![](https://3928609189-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-Levm4x0IpHBx6dxiaCM%2F-LeydYULqjq7WfRLX0IT%2F-LeydsaQmDDU1RUITWHF%2Faddiction-number-city-20160712.png?generation=1557976813129461\&alt=media)

## 3. 按渠道查看复购次数分布

在总体基础上，按用户所在城市分组。 ![](https://3928609189-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-Levm4x0IpHBx6dxiaCM%2F-LeydYULqjq7WfRLX0IT%2F-LeydsaSOlH3n8oVELIa%2Faddiction-number-channel-20160712.png?generation=1557976813163263\&alt=media)

  这样，我们就清晰的了解了哪个城市的，哪个渠道的用户忠诚度比较高。