資料分析（漏斗/熱圖） 使用指南
貼上步驟資料生成轉化漏斗，或按座標生成點選熱圖，用於頁面與流程分析，純前端視覺化不連線後端。
功能說明
貼上步驟資料生成轉化漏斗，或按座標生成點選熱圖，用於頁面與流程分析，純前端視覺化不連線後端。
典型使用場景
- 漏斗各環節轉化量：把曝光→點選→加購→下單各環節人數錄入，用均值看平均轉化水位、用極差看首尾環節落差。
- 熱圖區域指標離散：統計頁面各區塊的停留時長/點選數，用標準差判斷熱度是否均衡，定位「冷區」。
- 多版本對比：同一指標跑多組樣本，用方差判斷版本間波動，輔助選最優落地頁。
算例參考
- 算例（10 個環節轉化人數：120,90,60,45,30,55,80,40,25,70）：資料量 n=10，總和=615，均值=615÷10=61.5，排序後中位數=(55+60)÷2=57.5，最小/最大=25/120，極差=120−25=95，方差≈775.25，標準差≈27.84。解讀：均值 61.5 高於中位數 57.5，說明被頭部大值（120）拉高、分佈右偏；極差 95 很大、標準差 27.84 高，說明各環節轉化量差異顯著——需重點最佳化轉化最低（25）的環節。工具按描述性統計逐項輸出。
注意事項
本工具純前端執行，輸入內容不上傳伺服器；結果為按上述口徑得到的理論估算值。實際應用受裝置引數、測量條件與當地規範影響，請以裝置銘牌、檢測報告與現行標準為準，重大決策建議諮詢專業人士。
- 均值高於中位數說明什麼？
- 說明資料被少數大值拉高（右偏），典型如「少數爆款環節拉高平均」，此時中位數（57.5）更能代表典型環節水平，均值只反映被拉高後的水位。
- 標準差大怎麼用？
- 標準差大=各環節差異大，可結合極差定位最弱環節（本例 25）優先最佳化；標準差小=各環節穩定，適合做標準化複製與規模化投放。