# 통계

IMQA MPM 통계는 다양한 주제의 과거 데이터를 기간과 조건으로 조회하여 관찰 및 분석이 가능합니다. 각 성능 지표별 사용자 데이터 분포를 사용자 환경과 함께 분석하거나, 앱 전반적 상태 확인과 인사이트를 획득할 수 있습니다.

## 1. 구간 분석 <a href="#distribution-analysis" id="distribution-analysis"></a>

구간 분석은 각 성능 지표별 사용자 데이터 분포를 사용자 환경과 함께 분석할 수 있습니다. 대시보드를 통해 종합적 평균 성능을 확인한 후, 특정 성능 저하 구간을 상세하게 30분 단위로 확인할 수 있습니다.

<figure><img src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXf7oCq8CPLTi3NseHHIzMOI1Wwthy_Im2OlmYPLTpxbSDg7pZx5nhT9a_QbbUHVMMfyM3igo5OZYVS83R4azHMNZO-21zXTaqn7lLgnbFbL26NQBauC8NAObVVSYo_zPg-Na-dSqgAnkkn8fn-siC2Ka7rO?key=8C3xMx2Qg8H9O2BlHdriFA" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

IMQA MPM 구간 분석은 다음과 같이 구성됩니다.

❶ **앱 버전/타임라인**\
❷ **성능 분포 그래프**\
❸ **사용자 정보**\
❹ **성능 히트맵**

### 앱 버전/타임라인 <a href="#app-version" id="app-version"></a>

분석하고자 하는 앱 버전, 날짜, 시간(30분 단위)을 변경할 수 있습니다. 변경 시 성능 분포 그래프, 사용자 환경을 선택한 기준으로 갱신합니다.

![](https://lh6.googleusercontent.com/L6-p6JIm5hB8nKgQ57qcFZet0RYaRXslUzUquKZ8M7WI-aLwzHY_z5GaVCsmTh91deQt03Opi3pr4ercx6CqXNgRgBfMvPkxiFQBa2LS6iGzfowXqRdZQVAwAr4siEj9_lUKMiTAdHYMNL641Vfpc_c)

❶ **앱 버전**\
집계하고자 하는 앱 버전을 선택합니다. 변경 시 타임라인을 갱신합니다.

❷ **타임라인**\
분석하고자 하는 날짜, 시간(30분 단위)을 변경할 수 있습니다. 변경 시 성능 히트맵을 선택한 기준으로 갱신합니다.

![](https://lh4.googleusercontent.com/zG3YVbqsCU_UC7xPA1X2yM2JPPJZkBw_N64pH659sg-NzeKN3kQ37EE1yBLDKKE23kIJi_0oJtCxZ44ohb9LHLeXmMEFPWP9WamGz-QfIgvJtDxxsg3EyCwhpxdytdu95wuQrUnd0WlpOcPJpQ5xZ4s)

❸ **분석 날짜**\
기본 ‘오늘 날짜'로 설정 되며 \[<] \[>] 클릭 시 분석 날짜를 변경할 수 있습니다. 최대 30일 전까지 선택할 수 있습니다.

❹ **선택한 시간대**\
선택한 시간대를 표시합니다. 다른 시간대로 변경할 수 있습니다.&#x20;

❺ **현재 시간대**\
‘현재 시간'이 포함된 시간대를 표시합니다.

❻ **범례**\
각 시간대별 집계된 데이터 수에 따라 타임라인 색상 농도를 4단계로 표시합니다.

<figure><img src="https://3726060384-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FzFyCopc6yAp3UcEYW6la%2Fuploads%2FFx8MDnqqKylR9BKP6N2Z%2F%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202023-06-05%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%203.22.51.png?alt=media&#x26;token=65de31a2-078a-40fd-b981-2a4388976bd6" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

### 성능 분포 그래프 <a href="#performance-rating-graph" id="performance-rating-graph"></a>

선택한 30분 동안의 사용자 데이터 분포를 히스토그램으로 표시합니다. 성능 분포 그래프 영역에서 구간을 선택하여 사용자 환경과 성능 히트맵을 분석할 수 있습니다.

![](https://lh5.googleusercontent.com/uNpkUPBavzItXWH3sO3d2GmIuVFlA2rG_FN3T_JvLggGTmXBeWvEypNBm5XPi_2fILKwQ5djhCBPZyPw606AnuIKZ1TVRcdzPtvmw2TO15VO0QhHQlQdWUeRTsynCiz9AuTPR8s7XSO7qo2BlAli7Xc)

❶ **성능 지표**\
‘네이티브 화면 로딩시간' ‘웹뷰 화면 로딩시간' ‘네이티브 응답시간' ‘웹뷰 응답시간' ‘CPU’ ‘메모리’로 성능 지표를 변경할 수 있습니다. 지표 변경 시 성능 분포 그래프, 사용자 정보를 갱신합니다.

❷ **히스토그램**\
히스토그램은 계급을 가로축에, 도수를 세로축에 나타낸 뒤, 집계된 데이터를 여러 구간을 정해 계급을 만들고, 각 계급에 속하는 데이터 수로 도수를 표시합니다. 히스토그램은 전체 집단의 분포 상태를 파악하거나 비교할 때 유용합니다.

<table><thead><tr><th width="216" align="center">성능 지표</th><th align="center">X축</th><th width="165" align="center">계급</th><th align="center">Y축</th></tr></thead><tbody><tr><td align="center"><strong>네이티브 화면 로딩시간</strong></td><td align="center">화면 로딩시간(ms)</td><td align="center">0 ~ 5,000ms</td><td align="center">수집된 데이터 수</td></tr><tr><td align="center"><strong>웹뷰 화면 로딩시간</strong></td><td align="center">화면 로딩시간(ms)</td><td align="center">0 ~ 5,000ms</td><td align="center">수집된 데이터 수</td></tr><tr><td align="center"><strong>네이티브 응답시간</strong></td><td align="center">응답시간(ms)</td><td align="center">0 ~ 10,000ms</td><td align="center">수집된 데이터 수</td></tr><tr><td align="center"><strong>웹뷰 응답시간</strong></td><td align="center">응답시간(ms)</td><td align="center">0 ~ 10,000ms</td><td align="center">수집된 데이터 수</td></tr><tr><td align="center"><strong>CPU</strong></td><td align="center">APP CPU 사용량(%)</td><td align="center">0 ~ 100%</td><td align="center">수집된 데이터 수</td></tr><tr><td align="center"><strong>메모리</strong></td><td align="center">APP 메모사 사용량(MB)</td><td align="center">0 ~ 1,500MB</td><td align="center">수집된 데이터 수</td></tr></tbody></table>

{% hint style="info" %}
안드로이드 프로젝트의 경우, 프래그먼트 로딩시간 데이터가 네이티브 화면 로딩시간 기준 성능 분포 그래프로 함께 집계됩니다.
{% endhint %}

❸ **50% 기준선**\
성능 평균 기준선을 표시합니다. 전체 데이터 분포의 중간 위치를 표시하며, 전반적인 성능을 파악하는 경우에 유용합니다. 기준선이 0에 가까울수록 빠른 성능을 의미합니다.

❹ **95% 기준선**\
성능 하위 5% 기준선을 표시합니다. 전체 데이터 분포의 하위 5%가 시작되는 지점을 표시하며, 성능이 가장 낮은 데이터를 파악하는 경우에 유용합니다. 기준선이 0에 가까울수록 빠른 성능을 의미합니다.

❺ **분석 가능한 구간**\
기준선으로 구분된 구간을 선택하여 성능 데이터를 상세하게 분석할 수 있습니다. 선택한 구간으로 사용자 정보를 필터링하고, 성능 히트맵을 표시합니다. 최대 3개의 구간으로 표시되며, 데이터의 위치로 구간을 산출하기 때문에 구간이 겹칠 수 있습니다. 이 경우 %가 높은 구간으로 표시됩니다.

![](https://lh4.googleusercontent.com/PrIE_8VABI5AbtEKkY72khkLztNgvd41K9F8bYmxg5P28fgoVzo5scHi6HVbWv7wBEhhGj-66PpAEQy8C5rcC3oPSMVX8ns5zNbxP8qtL48GlCbKvjdVlLOjDx7W-O2AWVmijEBMSVdLWhVUJpYbXjE)

* **구간1**: 전체 데이터 분포의 **0 \~ 50% 미만**&#x20;
* **구간2**: 전체 데이터 분포의 **50% 이상 \~ 95% 미만**&#x20;
* **구간3**: 전체 데이터 분포의 **95% 이상**

{% hint style="warning" %}
**성능 분포 그래프**를 통해 앱 사용자가 어떤 성능 환경에 있는지 알 수 있습니다. 기준치 구간에 대부분의 사용자가 분포되어 있다면 앱 사용이 원활하다고 판단할 수 있으며, 넓게 분포되어 있다면 앱이 다양한 사용자 환경에 최적화되어 있지 않음을 의미합니다. 앱의 목표 성능을 설정하기 위한 개선 지표로 활용해보세요.
{% endhint %}

### 사용자 정보 <a href="#user-information" id="user-information"></a>

기본 성능 분포 전체 구간에 대해 표시되며, 선택한 30분 사용자 환경을 비율로 표시합니다. 성능 분포 그래프 영역에서 구간 선택시 갱신됩니다.

![](https://lh4.googleusercontent.com/sNiFz-moMuvYj-ialZ10lhwEhHXb-uH8jLZ5R26jk2T2JUyYOfWJOWscG3EkXRVKT9AkJA5ialHEn2mn5Yn8MiKGq7kg5Z9FRBRrRuCCf4-6asXyvVDjE4SiJF7Wx4rW2pjuTsUenqVSlbJDgc7XsXk)

* **화면:** 선택한 구간에 집계된 사용자 데이터의 화면을 표시합니다.
* **OS 버전:** 선택한 구간에 집계된 사용자의  OS 버전을 표시합니다.
* **디바이스:** 선택한 구간에 집계된 사용자의 디바이스를 표시합니다.
* **위치 / 통신사**<mark style="color:red;">**\***</mark>**:** 선택한 구간에 집계된 사용자의 위치와 통신사를 표시합니다.

{% hint style="info" %}
최신 iOS 버전의 경우, Apple의 보안정책에 의해 통신사 정보 수집이 불가능합니다. 이 경우 통신사 정보가 표시되지 않거나, ‘Unknown’ 등으로 표시될 수 있습니다.
{% endhint %}

* **프로세스:** 선택한 구간에 집계된 프로세스 정보를 표시합니다.
* **GPS:** 선택한 구간에 집계된 사용자의 GPS 상태를 표시합니다. ‘ON’과 ‘OFF’로 분류합니다.

### 성능 히트맵 <a href="#performance-heat-map" id="performance-heat-map"></a>

선택한 성능 지표별 성능 분포 구간의 성능 히트맵을 표시합니다. 해당 구간의 데이터 히트맵을 통해 시간대별 성능 분포와 성능 저하 상황을 상세하게 분석할 수 있습니다. 성능 분포 그래프 기준에 맞는 성능 히트맵을 표시합니다.

<table><thead><tr><th width="204" align="center">성능 분포 그래프 기준</th><th width="224" align="center">성능 히트맵</th><th width="96" align="center">X축</th><th align="center">Y축</th></tr></thead><tbody><tr><td align="center"><strong>네이티브 화면 로딩시간</strong></td><td align="center">네이티브 화면 로딩시간</td><td align="center">1분</td><td align="center">(각 성능 지표별 수치)</td></tr><tr><td align="center"></td><td align="center">프래그먼트 로딩시간</td><td align="center">1분</td><td align="center">(각 성능 지표별 수치)</td></tr><tr><td align="center"><strong>웹뷰 화면 로딩시간</strong></td><td align="center">웹뷰 화면 로딩시간</td><td align="center">1분</td><td align="center">(각 성능 지표별 수치)</td></tr><tr><td align="center"><strong>네이티브 응답시간</strong></td><td align="center">네이티브 응답시간</td><td align="center">1분</td><td align="center">(각 성능 지표별 수치)</td></tr><tr><td align="center"></td><td align="center">네트워크 I/O</td><td align="center">1분</td><td align="center">(각 성능 지표별 수치)</td></tr><tr><td align="center"><strong>웹뷰 응답시간</strong></td><td align="center">웹뷰 응답시간</td><td align="center">1분</td><td align="center">(각 성능 지표별 수치)</td></tr><tr><td align="center"></td><td align="center">네트워크 I/O</td><td align="center">1분</td><td align="center">(각 성능 지표별 수치)</td></tr><tr><td align="center"><strong>CPU</strong></td><td align="center">CPU</td><td align="center">1분</td><td align="center">(각 성능 지표별 수치)</td></tr><tr><td align="center"><strong>메모리</strong></td><td align="center">메모리</td><td align="center">1분</td><td align="center">(각 성능 지표별 수치)</td></tr></tbody></table>

#### **네이티브 화면 로딩시간**

네이티브 화면 로딩시간 기준 선택 구간의 네이티브 화면의 화면 로딩시간을 확인할 수 있습니다. 히트맵 영역에서 원하는 셀을 클릭하거나, 마우스 드래그로 구간을 선택하면 트레이스 뷰 분석 팝업을 표시합니다.

<figure><img src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXcd2cRsQSadt5eUbZ40jU02y5VP_xYjR1CxKR4hAIbiHom98bnXgzphuU6t0up0d9J_5WH683k7TIiHKVeP2m0nGVWUaqq8Ycr-y7WBj327bkapWxU_sYwU_PkWMryXCG1CRvKRDTwqcww0bm7CjIwm0xPq?key=8C3xMx2Qg8H9O2BlHdriFA" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 화면 로딩시간: 네이티브의 화면 로딩시간을 구간으로 산출합니다.
* 범례: 기준치 이상 구간일 경우 <mark style="color:red;">빨강</mark>, 미만일 경우 <mark style="color:blue;">파랑</mark>으로 표시하며, 같은 시간 축에 집계된 데이터 비율에 따라 색상 농도를 4단계로 표시합니다.&#x20;

<mark style="color:red;">◼︎</mark> 기준치 이상      <mark style="color:blue;">◼︎</mark> 기준치 미만

#### **프래그먼트 로딩시간**&#x20;

<mark style="color:red;">\* 안드로이드 앱 전용</mark>

네이티브 화면 로딩시간 기준 선택 구간의 프래그먼트 로딩시간을 확인할 수 있습니다. 히트맵 영역에서 원하는 셀을 클릭하거나, 마우스 드래그로 구간을 선택하면 트레이스 뷰 분석 팝업을 표시합니다.

<figure><img src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfIpyqTgTM3GN1ovHco-BQrBzyBkboCHhQGjwYhscyUEdVuHXE6gx0RCL8sI4vTKr_FpgfS5zL3vaGO7MsCMDOn3p4nhs4s6QG_bb9trw_PjvUu13g71J1HFTHTkE45ZMrgmHUT18nVhOhE427VD7QIntMP?key=8C3xMx2Qg8H9O2BlHdriFA" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 로딩시간: 프래그먼트 화면의 로딩시간을 구간으로 산출합니다.
* 범례: 같은 시간 축에 집계된 데이터 비율에 따라 색상 농도를 4단계로 표시합니다.&#x20;

#### **웹뷰 화면 로딩시간**

웹뷰 화면 로딩시간 기준 선택 구간의 웹뷰 화면의 로딩시간을 확인할 수 있습니다. 히트맵 영역에서 원하는 셀을 클릭하거나, 마우스 드래그로 구간을 선택하면 웹 리소스 분석 팝업을 표시합니다.

<figure><img src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXd12DMBjzkouOojm_JfwW2J24tqSLrU__Ro970B6qs1bgLp60xfY38p2Kub8ASLucGUwH06A6glrcec6zB_9s-23TDayP_-R-caNvYZIpC5SYR9opK-YD2ScLHL3vv6ty4v4khXFDxulWzWEWPJ_GEcHERz?key=8C3xMx2Qg8H9O2BlHdriFA" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 화면 로딩시간: 웹뷰의 화면 로딩시간을 구간으로 산출합니다.
* 범례: 기준치 이상 구간일 경우 <mark style="color:red;">빨강</mark>, 미만일 경우 <mark style="color:blue;">파랑</mark>으로 표시하며, 같은 시간 축에 집계된 데이터 비율에 따라 색상 농도를 4단계로 표시합니다.&#x20;

<mark style="color:red;">◼︎</mark> 기준치 이상      <mark style="color:blue;">◼︎</mark> 기준치 미만

#### 네이티브 응답시간 <a href="#native-response-time" id="native-response-time"></a>

네이티브 HTTP 응답시간을 확인할 수 있습니다. 히트맵 영역에서 원하는 셀을 클릭하거나, 마우스 드래그로 구간을 선택하면 성능 상세 분석 팝업을 표시합니다.

![](https://lh3.googleusercontent.com/qFTCFFZENTGAR29DWv4o83NUZckqE1DHvqfz2IZFrI8TrV9Hgq4w-HTOUQkF8QAUBmYpkRCOSSCKQW1cpG4pW677YV0NBUDDVAJ_qJXyluXYtJfx35pnajvZz22ntU9syHqixzdaFRmb1hzqH5vTrpA)

* **응답시간:** HTTP **응답시간**을 구간으로 산출합니다.
* **범례**: 수집된 HTTP 정보에서 4xx대 5xx대 응답코드인 경우에는 <mark style="color:red;">빨강</mark>, 그 외 응답코드 일 경우 <mark style="color:blue;">파랑</mark>으로 표시하며, 같은 시간 축에 집계된 데이터 비율에 따라 색상 농도를 4단계로 표시합니다.

&#x20;     <mark style="color:red;">◼︎</mark> 4xx, 5xx 대 상태 코드  <mark style="color:blue;">◼︎</mark> 그 외

#### 웹뷰 응답시간 <a href="#webview-response-time" id="webview-response-time"></a>

웹뷰 HTTP 응답시간을 확인할 수 있습니다. 히트맵 영역에서 원하는 셀을 클릭하거나, 마우스 드래그로 구간을 선택하면 성능 상세 분석 팝업을 표시합니다.

![](https://lh5.googleusercontent.com/8GVQQBbwjZyJHLnBhCfCPqwXlZhcYpffJRLGxGKw9woYufJ3sBmEJ8nQXClCQ2QPlD-UitJFToVor1Po8aPIszPPLwafqFpg_OzL9t85GfsLydRF_8ZoJitB3BXGWOOb8NOf7NbRqQ1uCglF3NQHhkY)

* **응답시간:** HTTP 응답시간을 구간으로 산출합니다.
* **범례**: 수집된 HTTP 정보에서 4xx대 5xx대 응답코드인 경우에는 <mark style="color:red;">빨강</mark>, 그 외 응답코드 일 경우 <mark style="color:blue;">파랑</mark>으로 표시하며, 같은 시간 축에 집계된 데이터 비율에 따라 색상 농도를 4단계로 표시합니다.

&#x20;     <mark style="color:red;">◼︎</mark> 4xx, 5xx 대 상태 코드  <mark style="color:blue;">◼︎</mark> 그 외

#### 네트워크 I/O

네이티브 응답시간, 웹뷰 응답시간 기준 선택 구간의 트래픽 사용량을 확인할 수 있습니다. 히트맵 영역에서 원하는 셀을 클릭하거나, 마우스 드래그로 구간을 선택하면 성능 상세 분석 팝업을 표시합니다.

<figure><img src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfvbg0L6hBpwDhAwoDWY1PrzQab2lLS_uqZun6NaSeaDvHbNAy2s-vH49AevLPnWtqdj1JfOI502pPYeU2eX7dJh9zUEu-n0CcxSBaX09DVN80o7O3787K6IUkBNaSnw86bojdgyP94VVlLER6M8pZ2nUd6?key=8C3xMx2Qg8H9O2BlHdriFA" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 트래픽 사용량: 트래픽 사용량을 구간으로 산출합니다.
* 범례: 같은 시간 축에 집계된 데이터 비율에 따라 색상 농도를 4단계로 표시합니다.&#x20;

◼︎ OS 트래픽 사용량      <mark style="color:green;">◼︎</mark> APP 트래픽 사용량

#### **CPU**

CPU 기준 선택 구간의 CPU 사용량을 확인할 수 있습니다. 히트맵 영역에서 원하는 셀을 클릭하거나, 마우스 드래그로 구간을 선택하면 성능 상세 분석 팝업을 표시합니다.

<figure><img src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXd7U6Kv5kvz27xJrSztkKGDYWD4Rc79zvTRgJXgqPjKrBKsUM3CkW536M0Fk8XYDVqtldVlTokVpC7TrSdZ1LtaC_Dk3ZTgTm_SWot3URya6lIf1wg0tTrx1Qm_uaLcWKG7LrgutkdQOsaHZi107jlv5Keq?key=8C3xMx2Qg8H9O2BlHdriFA" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* CPU 사용량: CPU 사용량을 구간으로 산출합니다.
* 범례: OS 사용량은  검정, APP은 <mark style="color:green;">초록</mark>으로 표시하며, 같은 시간 축에 집계된 데이터 비율에 따라 색상 농도를 4단계로 표시합니다.&#x20;

◼︎ OS CPU 사용량      <mark style="color:green;">◼︎</mark> APP CPU 사용량

#### **메모리**

메모리 기준 선택 구간의 메모리 사용량을 확인할 수 있습니다. 히트맵 영역에서 원하는 셀을 클릭하거나, 마우스 드래그로 구간을 선택하면 성능 상세 분석 팝업을 표시합니다.

<figure><img src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXdqti0xQ6XDg7Pm4T35uZjreTbmX95Ij_X36-NTKdQFMmzsEJy_oF9jniTkSX9-km_6R2mVDJkV924ZvPqWJd9Jx-dIGIq0BXSa-vmm9Onz-FTgMfsbF-KpWUmT68BdG4EHncZNc37uI2CrAGEaHbEKEHE?key=8C3xMx2Qg8H9O2BlHdriFA" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 메모리 사용량: 메모리 사용량을 구간으로 산출합니다.
* 범례: OS 사용량은 검정, APP은 <mark style="color:green;">초록</mark>으로 표시하며, 같은 시간 축에 집계된 데이터 비율에 따라 색상 농도를 4단계로 표시합니다.&#x20;

◼︎ OS CPU 사용량      <mark style="color:green;">◼︎</mark> APP CPU 사용량

## 2. 성능 분석 <a href="#performance-analysis" id="performance-analysis"></a>

* 현재 리액트 네이티브 프로젝트에서의 성능 분석은 네이티브 데이터 중심으로 표시됩니다. 컴포넌트 성능 분석 기능은 추후 업데이트 예정입니다.

성능 분석은 앱 버전별 접속자 & 실행 수와 각 성능 지표를 시계열 그래프로 표시하며, 산출 구간을 변경하여 성능이 저하된 구간 및 성능의 변동 추이를 거시적 관점에서 확인할 수 있습니다.

<figure><img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/g_-K6Gz2GibHhoz4qYGmZ7G_KRWzjpxuixMeOc55kXL2rPGPVx0sIizG_nMLCI29AQ-kmJtUAbadsWNYD7tje8pDFAqU7FZiroThLV4qhYEGeDUTU2ndEFj1ABB9Bxflw4zEi1705ZkDnsl6iy8V9Zs" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://lh3.googleusercontent.com/8k0gSEsm3uuVTCa3GYykl8TFN8uuReCBkEUpvSDPv3CmGHpL3Bj-EfB84o5fXxaWqg8WuGrBOT2S1R1Fc1qY5xyAaJchXTuuqaW2bmqmS3mfeIZlqyVIQzSHJSoKh0xqJeWO_OMjj9nHwrSezlvHJQ" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 30분: 최근 30분 동안의 성능을 1분 간격으로 표시합니다.&#x20;
* 1시간: 최근 1시간 동안의 성능을 1분 간격으로 표시합니다.&#x20;
* 3시간: 최근 3시간 동안의 성능을 1분 간격으로 표시합니다.&#x20;
* 12시간: 최근 12시간 동안의 성능을 5분 간격으로 표시합니다.&#x20;
* 1일: 최근 24시간 동안의 성능을 10분 간격으로 표시합니다.&#x20;

## 3. 화면 분석 <a href="#screen-analysis" id="screen-analysis"></a>

화면 분석은 앱 버전별 사용자가 방문한 화면의 방문율, 문제 발생률, 성능 지표 별 하위 5%와 평균값을 표시합니다. 산출 구간을 변경하여 화면별 어떤 성능 저하가 얼마나 있었는지 한눈에 확인할 수 있습니다. 화면은 방문율 높은 순으로 정렬되며 화면 카드 클릭 시 ‘[화면별 성능 분석](https://docs.imqa.io/imqa-guide/user-guide/mpm/screen-analysis)’ 페이지로 이동할 수 있습니다.

<figure><img src="https://lh7-us.googleusercontent.com/xC3J7VETbLJ9IGtKP17-iviZtlMP1hDHkZCgurcNYkxBurYi8uVSMf_XOEPf4J0Xd_7J68IHe6bIu5JT601ziv6EWKKky-1hyYHWJBxm0qnKnsw3V9TRTvYqDkRw6ceX-FSpopkxZbOaSUpqOo7W9Ns" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 30분: 최근 30분 동안의 성능을 1분 간격으로 표시합니다.&#x20;
* 1시간: 최근 1시간 동안의 성능을 1분 간격으로 표시합니다.&#x20;
* 3시간: 최근 3시간 동안의 성능을 1분 간격으로 표시합니다.&#x20;

{% hint style="warning" %}
리액트 네이티브 프로젝트의 경우, 화면 분석에서 CPU, 메모리 성능 지표는 네이티브 데이터 중심으로 표시됩니다. 응답시간 성능 지표에서 컴포넌트 화면 카드 표시 기능 및 컴포넌트별 성능 분석 기능은 추후 업데이트 예정입니다.
{% endhint %}

## 4. 사용자 통계 <a href="#performance-statistics" id="performance-statistics"></a>

사용자 통계는 기간 내 사용자의 앱 이용에 대한 과거 데이터를 확인할 수 있습니다. 주제별 통계로 원하는 기간과 조건으로 조회하여, 앱 이용자에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 거시적 관점에서의 상태 확인 및 패턴을 파악할 수 있습니다.

<figure><img src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXcJO_cfthhw_tl7buoAet94sJXWkOZKZnXAVXwppCpbUSkOIq_crAGXmVjglHTGCxmZWu0MNJohrcbu_u2GqURwWPeSdhHuophXrgbWsDTnvAtxyFRMxLpVHLnXhn_6ZP3SaiecaNH6mR7JlTkuCgS5nvo?key=8C3xMx2Qg8H9O2BlHdriFA" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

IMQA MPM 사용자 통계는 다음과 같이 구성됩니다.

❶ **통계 주제**\
❷ **조회 기간/조회 조건**\
**❸ 요약 정보**\
❹ **기준별 이용 기록**

### 통계 주제 <a href="#statistic-topic" id="statistic-topic"></a>

과거 데이터를 분석하고자 하는 세부 주제를 선택할 수 있습니다. 선택한 주제에 맞는 다양한 통계 지표를 분석할 수 있습니다.

<figure><img src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXeKuYem8bs27oU0k7RiDh2y-1o0QmTxb7EBN3mf6fFxan1eM7O0VE2NdGga8iUElg9nRfV5TlTIu4tsub_45wZbpx_AbQBcgGUUMDgH3NYrbPJHyrGZpcgrLRT8n03dimSX7PgEyPmHkKo9pEuxmrGsCZw?key=8C3xMx2Qg8H9O2BlHdriFA" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

❶ **통계 세부 주제**\
통계 세부 주제를 변경할 수 있습니다. 지표 변경 시 해당 주제에 맞는 통계 지표를 확인할 수 있습니다.

{% hint style="info" %}
현재 사용자 통계는 앱 이용 기록 통계를 확인할 수 있습니다. 추후 다양한 주제별 통계가 제공될 예정입니다.
{% endhint %}

### 조회 기간/조회 조건 <a href="#data-range" id="data-range"></a>

조회하고자 하는 기간과, 조회 조건을 선택할 수 있습니다. 선택한 기간과 기준으로 데이터를 조회합니다.

<figure><img src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXezmb3JITX2a7xNWwNbaJQum-8Bsvagxc72KqY4_iajTDrfsEAZwFqhE1qLxv5CX0oZrFiGrcDw0GSNGVOUkgFiitpw_xruZajmN9ND4ffADfSlvy2UC_oUYyK7dIBW_H6wWPXhawMatmB_KqAO0QVjjA?key=8C3xMx2Qg8H9O2BlHdriFA" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

➀ 조회하고자 하는 조회 기간을 선택합니다. 기본 ‘최근 7일’로 설정되어 있으며 ‘오늘' ‘어제' ‘최근 7일'로 선택할 수 있습니다.\
➁ 조회하고자 하는 앱 버전을 선택합니다.\
➂ \[조회 하기]를 클릭하면 선택한 기간과 기준으로 데이터가 조회됩니다.

### 요약 정보 - 일별 이용자 & 실행 수 <a href="#data-range" id="data-range"></a>

앱 이용 기록에 대한 요약 정보로 일별 앱 이용자 & 실행 수를 월 달력에 히트맵으로 시각화하여 데이터 밀집도를 확인할 수 있습니다.

<figure><img src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXcZgl1lygjgUqpUxk3NUPlZSsS-VO1Bbwcsm2MiuZ7ph0KdI4G8zCJTWOMOhXkviRSCTh0u3n4EsIedhSxzTZQ4IwsdsomSGYGjkyGWjGG4rAAADxkrKAuSc2QIh4Gj1GuFyuAK3T0YGQUsqg4rVCoe2-M?key=8C3xMx2Qg8H9O2BlHdriFA" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 표시 기준: 조회하고자 하는 기준을 선택합니다. 기본 ‘이용자 수’로 설정되어 있으며 ‘이용자 수' ‘실행 수'를 선택할 수 있습니다. 변경시 월 달력 히트맵을 갱신합니다.
* 일 평균: 조회 기간 내 이용자 수, 실행 수를 1일 평균으로 산출합니다.
* 기간 합계: 조회 기간 합계를 산출합니다.
* 범례: 조회 기간 내 이용자 수, 실행 수의 최소값과 최대값을 확인할 수 있습니다. 월 달력 히트맵에 표시되는 색상 4단계를 확인할 수 있습니다.

![](https://3726060384-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FzFyCopc6yAp3UcEYW6la%2Fuploads%2F1LfTlVF9vFnWY8zA3P2f%2Fimage.png?alt=media\&token=293a5581-d69c-4335-965b-839541e0c6a0)

* 월 달력 히트맵: 일별 앱 이용자 & 실행 수를 월 달력에 히트맵으로 시각화합니다. 최소값과 최대값을 기준으로, 4단계 색상으로 구분하여 수치를 가시적으로 빠르게 확인할 수 있습니다.

{% hint style="info" %}
**월 달력 히트맵**을 통해 어떤 날짜에 이용자와 실행 수가 높고 낮았는지 앱 이용 상황을 빠르게 확인할 수 있습니다.
{% endhint %}

### 요약 정보 - 이용 상위 5 화면 <a href="#top-5-screens" id="top-5-screens"></a>

앱 이용 기록에 대한 요약 정보로 방문자와 조회가 높은 상위 5개 화면을 확인할 수 있습니다. 네이티브 화면과 웹뷰 화면을 기준으로 방문자 수, 조회 수 높은 순으로 기본 정렬됩니다. 화면 정보, 방문자 수와 조회 수를 확인할 수 있습니다.

![](https://lh6.googleusercontent.com/J25GiTwn9ayhwlgZGP7w5VlDOwDXVB9Z7_OKYtF6RAdC-aAqkiZHfGijrT9fOX5mVByZsMRDYU0-f6iNjStx09KtgF1y_ZiRR8JpfOyKzYp7PdeicdCNnnALZRFwobEoNMrUKclWnzTsjUlR93Qls_E)

* **방문자 수**: 해당 화면에 방문한 사용자 수를 카운트합니다. 중복을 제외한 순 사용자를 의미합니다.
* **조회 수**: 해당 화면의 방문 수를 카운트합니다.

{% hint style="info" %}
**이용 상위 5 화면 그래프**를 통해 방문 상위/하위 화면별 사용성을 확인하고, 성능 개선 대상 지표로 활용해보세요.
{% endhint %}

### 일별 이용자 & 실행 수 <a href="#users-runs-date" id="users-runs-date"></a>

조회 기간, 조회 조건에 해당하는 앱 버전의 이용자 수와 실행 수를 일별로 확인할 수 있습니다.

![](https://lh4.googleusercontent.com/BGuOmgWkl_3YpIVsQNCsqLvhl1zQEnome-Dk6TCwrmWDdAgpjJANopFutzrGKWk23sXRj52-QsMe485QhTSuCm1PYAYGtsT_XH_i-4iazRZbdzR_T4KU4PFzQSuvr_nZ3M4XdfxLTbykvgN47M-4dgY)

❶ **헤더(정렬)**\
기본은 이전 날짜 순으로 정렬됩니다. 빠른 날짜 순으로 정렬할 수 있습니다.

❷ **합계**\
조회 결과의 이용자 수, 실행 수 합계를 표시합니다.

❸ **일별 이용자 & 실행 수 항목**\
날짜, 일별 이용자 수와 실행 수를 표시합니다.

* **날짜**: 조회 기간에 포함되는 날짜를 표시합니다.
* **이용자 수**: 해당 날짜의 사용자 수를 카운트합니다. 중복을 제외한 순 사용자를 의미합니다.
* **실행 수**: 해당 날짜의 앱 실행 수를 카운트합니다.

{% hint style="info" %}
일별 이용자 & 실행 수를 통해 조회 기간동안 사용자가 많이 이용한 날짜와 적게 이용한 날짜, 반복 실행 횟수를 확인할 수 있습니다. 일 변동을 관찰해보세요.
{% endhint %}

### 화면별 이용 기록 <a href="#screen-usage" id="screen-usage"></a>

조회 기간, 조회 조건에 해당하는 앱 버전의 사용자가 방문했던 네이티브 화면과 웹뷰 화면을 표시하며, 방문자 수 높은 순으로 기본 정렬됩니다. 화면 정보, 방문자 수와 조회 수를 확인할 수 있습니다.

![](https://lh3.googleusercontent.com/BQ0LbG1rxKrtfKyThDneawwDmI-s9Bk40W1aBmpDW5z6HlfNOsFNarYDxsjBuFv9vOLwdBG-PFaTdpICY1LnIksQ62tYZ9fo3aU3432xYuDFc-IJtqxirj__UqV8s0j-PciFN8l9UzUuWLPW9jZxnJk)

❶ **헤더(정렬)**\
기본은 방문자 수 높은 순으로 정렬됩니다. 방문자 수 낮은 순으로 정렬할 수 있습니다.

❷ **합계**\
조회 결과의 방문자 수, 조회 수 합계를 표시합니다.

❸ **화면별 이용 기록 항목**\
화면 정보, 화면별 방문자 수와 조회 수를 표시합니다.

* **화면**: 네이티브 화면, 웹뷰 화면 이름을 표시합니다. 긴 화면 이름은 마우스 포인터를 올리면 표시되는 툴팁으로 확인할 수 있습니다.
* **방문자 수**: 해당 화면에 방문한 사용자 수를 카운트합니다. 중복을 제외한 순 사용자를 의미합니다.
* **조회 수**: 해당 화면의 방문 수를 카운트합니다.

{% hint style="info" %}
화면별 이용 기록을 통해 조회 기간동안 사용자가 많이 방문한 화면과 적게 방문한 화면, 방문 횟수를 확인할 수 있습니다. 방문 상위/하위 화면별 사용성을 확인하고, 성능 개선 대상 지표로 활용해보세요.
{% endhint %}