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游戏数据分析一、数据分析简介：1.梳理业务流程2.制定指标报表3.做出指标预测4.观察指标状态5.做出运营决策数据分析流程数据分析存在问题数据分析只是用在复盘环节而且只是展示数据总结时才罗列数据，看似分析了一串实际上对业务没有帮助。数据解读只停留在表面常见是做KPI趋势图，观察异常数据，然后分析原因可能是什么。分析完数据后压根没有用上数据分析思维来解决问题，通过异常数据分析出原因后不知用使用什么样的解决方案，最后只能拍脑袋做决策。数据分析时需要做到有结构化的数据分析思维能够对业务流程进行梳理，明确核心指标。能够根据业务流程将核心指标拆解成多个可执行指标。比如活动策划要完成100w流量目标，应该思考100w从哪里来，新老用户？各个渠道？最终拆解到可以行动的指标。能够对数据字段进行加工,数据分析中，如果没有数据能用，需要对更基础的数据字段进行加工处理，将其转换为可以衡量的指标。比如做用户运营的，采集到用户信息字段和行为字段后，可以用用户分层、用户分群、FRM用户价值分析、用户忠诚度分析等方式对数据字段进行加工，通过基础数据，对用户的购买潜力和流失概率进行量化。结构化数据分析思维二、结构化数据分析思维：三、制定指标报表、指标预测、指标状态：能够制定指标报表、指标预测、指标状态数据分析绝对不是在复盘阶段才需要，而是在业务开展过程中持续观察、优化，因此需要指定指标报表并做出指标预测进而观察指标状态。指标预估后续平均活动参与转化率30%<30%提供活动奖品吸引度<20%优化引导文案渠道拉新费用CPA<5元>5元则进行渠道交叉分析并叫停低质量渠道流失用户召回比例10%>10%则全量流失用户召回推送<6%则优化推送文案预警用户召回比例30%>30%全量预警用户召回推送<20%优化推送文案四、能够根据数据结果做出运营决策:采用推演复盘法，根据预设活动指标和实际指标做对比，快速获取问题关键所在。对于异常数据指标，采用鱼骨分析法挖掘产生此项数据结果背后的原因，给出针对性的解决方案。PRAPA，针对游戏用户推广（Promotion）、注册用户（Register）、活跃用户（Active）、付费（Pay）、平均用户收益（ARPU）进行有效的分析指导，为游戏行业的成熟提供了标杆。在当时的盛大网络内部，针对游戏的用户体验瓶颈环节，设定了“卡外掉冲安”（卡机、外挂、掉线、充值、安全）专项，通过数据分析不断进行验证和调整，使得用户体验满意提升。五、数据分析流程:明确需求分析需求的目的、分析范围、分析时间以确定分析内容数据收集根据数据来源可分为内部数据和外部数据，内部数据又可分为游戏行为数据和问卷调查数据。外部数据在需要做舆情监控、竞品分析时，需从新闻、论坛、贴吧、QQ群等渠道收集数据，通过爬虫爬取后导出。数据处理根据分析需求对收集到的数据继续进行处理。比如将明细数据聚合为统计数据，基于统计数据计算分析指标，利用预测模型计算预测数据等。数据分析数据分析即使用适当的数据分析方法与工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的数据，形成有效结论的过程。数据展现数据展现主要是通过图表来实现，图表的作用是表达形象化、突出重点、提现专业化。制作图表时需注意明确所要表达的主体或目的，选择最适合主体的图表，检查是否真实地展示数据，检查是否准确地表达了观点。报告撰写撰写分析报告要熟悉分析报告的结构特点，游戏分析报告采用总分结构，内容分为标题、导语、结论、详细分析四大部分。电商直播:电商直播:电商直播:对比分析：比较分析将两个或两个以上的数据进行对比发现差异，对比可分为静态对比和动态对比，静态对比又叫横向对比是同一时间下对不同指标的对比，动态对比是纵向对比指同一总条件下不同时期指标数值的比较。分组分析：分组分析是为了对比，将总体中不同性质的对象分开以便进一步了解内在数据关系。结构分析：结构分析是指总体内的各部分与总体之间对比的分析方法，即总体内各部分占总体的比例，属于相对指标。平均分析：计算平均数来反映总体在一定时间、地点条件下某数量特征的水平。交叉分析交叉分析又称为立体分析，是纵...