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...
