漏斗模型_绘制漏斗图

漏斗思维，它是一种线性的思考方式，一般按照任务的完成路径，识别出几个关键的行为转化节点，然后分析行为点间的转化与流失情况，进而定位问题，指导决策。
漏斗模型是指多个自定义事件序列按照制定顺序依次触发的流程中的量化转化模型，也就是从起点到终点有多个环节，每个环节都会产生用户流失，依次递减，每一步都会有一个转化率。

数据概况：

绘制图形：

funnel <- read.csv("新手教程路径留存人数统计.csv",T,fileEncoding="utf8")
# 查看funnel数据集
funnel
# 绘制漏斗图
# 对数据进行降序排序
funnel_order <- funnel[order(funnel$用户数),]
# 绘制漏斗图
barplot(funnel_order$用户数,horiz = T,axes=F,border=F,space=0.5,col="steelblue1",xlim=c(-700,700),main="新手教程关键路径漏斗图")
barplot(-funnel_order$用户数,horiz=T,add=T,border=F,space=0.5,axes=F,col="steelblue1")
# 增加步骤名称
text(x=rep(-600,6),y=seq(1,8.5,length.out = 6),labels=funnel_order$事件行为,cex=0.8,font=3,col="black")
# 增加总体的转化率
text(x=rep(0,6),y=seq(1,8.5,length.out = 6),labels=paste0(round(funnel_order$用户数*100/max(funnel_order$用户数),2),"%"),cex=0.8,font=3,col="violetred3")
# 增加上一步的转化率
text(x=rep(max(funnel$用户数),6),y=seq(2,7.5,length.out = 5),labels=paste0(round((1-(-diff(funnel$用户数)/funnel$用户数[1:5]))*100,2),"%"),cex=0.8,font=4,col="red3")

结果如下：

> funnel事件行为 用户数
1           点击比牌    567
2       比牌规则结束    473
3     去游戏规则教程    454
4               跟注    454
5          加注ALLIN    425
6 完成后点击返回大厅    408

可根据每个步骤的转化率情况，分析流程中是否出现问题（如流失率严重），可给相应版本变化进行比较，为下一个版本优化做辅助决策。

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