易觀方舟預定義指標，指的是易觀方舟在開始使用之後，不用進行埋點，初始化就可以得到的數據。易觀方舟預定義維度指的是初始化默認的細分維度。
預定義指標：
訪問級指標，事件級指標，用戶級指標。
預定義維度：
設備維度，地域維度，用戶來源。
12個訪問級指標（僅限Web）：
實際應用舉例：
（一）通過訪問級指標，進行應用狀態監測
網站、APP、小程序從初上線到運營狀態良好的階段，中間過程數據走勢會像爬坡一樣，但是中間過程中，避免不了出現突發情況，比如突然有一天我們的UV（APP下載量）突然增加了幾倍，或者突然有一天，我們的數據衰減了很嚴重，運營者需要知道原因，此時訪問級指標會幫助我們進行及時的預警。
某日：網站的任意事件觸發數量突然劇增，經調查發現，出現大量不明攻擊事件，技術部緊急做了安全防護，次日攻擊事件被攔截。
（二）訪問級指標是分析的重要部分
訪問級指標是事件分析和漏斗分析裡的重要指標，比如想通過了解頁面訪問到提交訂單的轉化率來判斷頁面的引導效率是否足夠？
通過漏斗分析顯示，瀏覽商品詳情頁的用戶和提交訂單的用戶，將近50%的流失率，接下來我們可以通過分析流失原因來進行轉化率優化。
9個事件級指標：
實際應用舉例：
通過事件分析，可以得知訪客（用戶）在你的應用上做了何時做了何時，我們可以通過單事件分析和多事件組合分析得到很多用戶行為數據，這些數據會反應用戶對產品的喜好以及產品易用程度。
從下面的數據表顯示，支付訂單昨天驟減，而支付訂單的用戶和聯繫客服的用戶趨勢保持一致，可以判斷在支付和諮詢呈現必然聯繫。從左側列表可以看到，我們可以對網站、APP、小程序的任意事件進行埋點以便我們進行相應的數據分析。
5個用戶級指標：
實際應用舉例：
一款APP想了解我的用戶會常用哪些APP？
通過分析裡的用戶APP偏好，可以瞭解自己的用戶對哪些APP感興趣，這樣就可以有的放矢的進行廣告投放，根據APP偏好，可以讓自己的廣告投放更精準。
細分維度
10個設備維度：
4個地域維度：
5個用戶來源維度：
實際應用場景：
通過細分維度提高核心漏斗轉化率，洞察轉化率優化空間
解決流程：
1、構建轉化漏斗：通過漏斗分析，清晰展示漏斗的轉化率
2、通過細分維度進行漏斗下鑽，發現移動端的轉化率明顯低於平均水平
3、解決辦法：首先通過行為序列判斷交互是否因為兼容而產生問題，其次去為移動端單獨準備著陸頁
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