非累積粘性チャートは、X軸に記載された正確な日数で、少なくとも1回イベントを発行したユーザーの割合を示します。例えば、2日間のバケットのユーザーは、分析の期間内の1週（または月）のうちで、正確に2日間でイベントを発行しましたが、3日間のバケットのユーザーは、1週間のうちで、正確に3日間でイベントを発行しています。

この例では、過去12週間で友達を追加したユーザーの70%以上は、分析の時間枠の特定の週における1日でそうしました。約24%が正確に2日間で行いましたが、時間枠の任意の週のすべての7日間でそうだったわけではありません。

見た目には、ユーザーは、非累積粘性分析の1つのバケットにのみ表示されるように映ります。ですが、そうではありません。単一のユーザーには、分析で、各週（または月）に、異なる粘性があります。例えば、ユーザーは、1週目の1日にイベントを発行し、2週目に3回発行する場合もあります。このユーザーは、非累積粘性チャートの1日と3日のバケットに含まれます。

累積粘性

累積粘性チャートは、X軸に記載された日数で少なくとも1回以上のイベントを発行したユーザーの割合を示します。例えば、2日間のバケットのユーザーは、分析の時間枠で、1週（または月）に2日以上でイベントを発行しましたが、3日間のバケットのユーザーは、1週間で3日以上でイベントを発行しました。

特定の週に1日以上に友達を追加したユーザーの割合は100%です。これは常に、累積粘性分析で同じになります。それは、分析には、実際にイベントを発行したユーザーのみが含まれるためです。定義では、選択した時間枠内で**、少**なくとも1日で発行されており、すべてが1日間のバケットに含まれています。

また、特定のデータポイントをクリックして、そのポイントに含まれるユーザーを検査できます。詳細は、マイクロスコープについてのヘルプセンターの記事を参照してください。

内訳データテーブル

テーブルは、各ユーザーコーホートによるデータと、より詳細な1日当たりバケットによるデータの詳しい内訳を示しています。この例では、10月17日に始まる週に、290,149人のユーザーがいました。2日間で粘性は76.8%です。つまり、290,149人のユーザーのうち222,834人がその週に2日以上でイベントを発行したことを意味します。不完全なデータがある日は、アスタリスクになります。

時間の経過に沿った粘性の変更履歴

また、...として表示のドロップダウンメニューから時間の経過に沿った変更を選択して、時間の経過に沿って、最もエンゲージメントが多かったユーザーの粘性がどのように変動するかを見ることができます。

この例では、2日、3日、5日、7日間の粘性が、各週の新規のコーホートでどのように変動したかがわかります。もっともわかりやすいのは、10月12日から10月25日までの間にあった顕著な変動です。プロダクトマネージャーは、なぜこれが起こったのかを調査したいと思うはずです。

粘性チャートからコーホートを作成する

スカラーシップ、グロース、エンタープライズのプランのユーザーは、マイクロスコープを介して、特定のデータポイントを構成するユーザーのコーホートを作成できます。

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