Cohort Table、同类群组表，有的也叫同类群组分析，主要用于分析留存情况，留存图、但Cohort Table还可以用于分析流失情况。
设置界面介绍
打开同类群组的设置页面，如下，这里是定义Inclusion Criteria（包含标准 ）、 Return Criteria（回访标准 ）、 GRANULARITY（同类群组类型，其实就是计算周期）和SETTINGS（设置 ）：
Inclusion Criteria（包含标准 ）：指定同类群组分析的量度，最多可以应用 10 个包含区段和 3 个包含量度，里面可以有复杂规则，量度之间的默认运算符是 AND，可以将其更改为 OR，可以通过量度和区段限制值看特定的数据的留存情况。
Return Criteria（回访标准 ）：指示用户是已维系还是流失，最多可以应用 10 个回访区段和 3 个回访量度，里面可以有复杂规则，量度之间的默认运算符是 AND，可以将其更改为 OR。
GRANULARITY（同类群组类型）：时间粒度和类型，其中时间粒度就是同类群组分析的周期，有“天”、“周”、“月”、“季度”或“年”；类型有两类：留存和流失。
SETTINGS（设置 ）：包含滚动计算和高级，滚动计算是这个周期内出现的需要在前一个周期也出现才算有效，比如一个用户在第一天访问，第二天没访问，第三天有访问，那么在勾选滚动计算后，计算留存的时候第三天是不纳入计算的，因为前一个周期，也就是第二天没出现，所以不纳入计算； 延迟表测量包含事件发生前后经过的时间，用于事件的。自定义维度同类群组就是从某个维度划分出不同的同类群组。
Type：Retention，在这里翻译成维系率，其实就是留存情况；Churn，是流失率，其实就是1-维系率。
创建一个同类群组图
我们设置一个简单的留存分析隔天的留存情况，只要出现就算回访，也就是不需要滚动计算，具体设置如下：
运行后的数据报告：
看June 29，当天有328访问，这波人隔天有34访问，第二天后22访问。
再来看一下打开回滚计算的数据结果是怎样的：
只看June 26的数据，这里就有差别的，计算规则不同，这个表示的是连续的留存图，而上一个表示的回访就算留存，所以上一个图的数据会比较大。
同类群组表做调整
我们还可以对同类群组表做调整，有两种方式：一种是调整设置，一种是调整显示的内容
调整设置
直接点击同类群组表左上角的这里就可以对同类群组表的设置做调整：
打开的页面就是设置同类群组的页面，可以对设置做重置。
调整显示内容
调整显示内容就是对这个同类群组的显示做调整，添加右上角的这个位置：
就会弹出几个选项：
与Google Analytics的比较
Adobe Analytics中的Cohort Table（同类群组表）对应Google Analytics中的Cohort Analysis（同类群组分析）
总结
Google Analytics同类群组是固定，如时间、计算方式是固定死的。包含标准和回访标准是一致、报告显示也不能调整。
相比之下，Adobe Analytics 因为Inclusion Criteria（包含标准 ）和Return Criteria（回访标准 ）可以分别自定义，且可以实现复杂规则，所以同类群组是可以随心所欲，实现你想要的复杂分析，可以很灵活的设置和调整。
另外提一点，国内的本土类GA产品也有类似Adobe Analytics这个功能，各有各的特点。
其他的Workspace可视化请看：
