数据分析工作可以从宏观数据和微观数据（细分数据）说起，这种方式也是我比较喜欢的，正如小强所言，宏观数据是对总体趋势的预测，以及对异常数据的敏感性把握。而微观数据分析的来源一方面就是从宏观数据的异动而产生的需求，二者是一种相互依托的关系。当然如果不是专业做DA工作，也许按照这种方式是没有什么问题的，因为毕竟工作时间和精力不允许有更多的研究工作。从我这个菜鸟DA来说，其实还有很多的工作要做，而采取的形式是另外一种形式，不过其内涵与之前的是一致的。

如下图，大概每个行业的数据分析体系都是这个模式：

网游的常规数据的把握和检测更多的是针对人气（总登，峰值，APA，注册，流失，在线时长），消费（ARPU，充值，消耗，渗透率）。

专题数据挖掘目前在网游数据分析领域应用比较小，即使有这方面的研究也属于公司的核心技术，这一部分的研究是对整个游戏玩家的游戏行为，购买行为，情感行为，游戏心理，游戏压力，游戏寿命，游戏体验，游戏交互，IB购买关联喜好，经济系统运营分析等等深入的专题研究，不是为了解决某个问题而解决，而是一项基于海量数据的定期专题式的研究分析，只有深刻了解了用户的需求才能做出和运营好符合玩家口味的产品。

用户调研其实在网游数据分析工作处在一个边缘的位置，很多玩家不清楚自己想要什么，所以某种程度上我们来做这种调研工作往往会得到错误的玩家信号，所以很少会用调研手段来分析玩家。

按照这个方式总结起来如下图：

这里的深度寻因是一种长期和固定的针对用户各种特征的寻因。

那么对于我们而言，要做有两块工作，常规数据分析，专题式的数据挖掘研究。常规数据分析除了在宏观把握数据的趋势和异动之外，还要在微观上，将异动的数据指标进行细分，从微观角度找出问题的所在解决问题。而专题的数据分析是我们主动的提出一些问题，进而去寻找数据并进行研究，并不是为了解决问题而解决。这看似不能最直接的解决问题，然而这些数据的解读，我们能够掌握

玩家想要什么（what）；

为什么要（why）；

从哪里可以得到（where）；

什么时候我们做（when）；

哪些玩家针对哪些运营策略（who）；

我们应该给多少（how much）；

以什么形式进行（how）；

通过5W2H的方法，结合分析手段来解决这些问题。以下为根据网络总结的数据分析的一些注意点和方法。

常规数据分析的思路--从收益角度

但我们面临收益下降时，需要我们定位问题，从收益角度出发来解决问题。

常规数据分析的思路--从人气的角度

通过以上的数据解读和针对这些宏观数据的细分，我们可以完成一些异动数据的分析和紧急的需求。

而在做好这项工作的同时，我们也需要做好专题式的数据分析工作，提供运营人员更多的运营决策。

针对游戏数据挖掘的专项研究目前来说总结如下几点：

在专题的数据挖掘与分析模式，有以下的几种形式：

?用户生命周期模型

?流失因素函数及模型计算

?网络媒体效果分析

?游戏活动及系统风险评估

?游戏经济系统预警评估

针对专题式的数据挖掘，目前还在一个缓慢的研究过程，这一块确实

是比较困难，不同于传统零售，金融，电信行业。网游具有着独特性在具体的分析过程中，需要结合特点，合理应用理论和技术解决问题。

 

第二篇：游戏运营--数据分析培训

数据分析应该掌握的数据：在线人数，新进入用户数，当日登陆用户，每天登录在线。每日消费构成，每日消耗金额，每日消费用户数量，每日消费金额，每日消费用户数量，每日充值数量，每日充值用户量，充值途径

客户端安装量，客户端下载量，客户部下载点击量，安装率

每日金钱增量，等级分布，忠诚用户等级分布，特征物品市场价格

然后，每周需要注意的数据

用户群体描诉

活跃用户数量，当周登录过游戏的用户数量。

忠诚用户数量，本周登录过3次以上，的用户数量…周在线时间超过14小时，这个也可以用登记来看

流失用户数量，上周登录这周没有登录登录的用户数量

流失率，流失用户除以上周活跃数量

忠诚流失率，上周忠诚用户本周没有登录的数量除以上周忠诚用户数量

忠诚度，忠诚用户数量除以活跃用户数量

转化率，上周登录的用户在本周转化为忠诚用户的比例

上面是每周用户群体描述

下面我们来了解盈利变化描述

平均用户充值，当周充值总额除以当周付费用户数量

付费用户，该周有过付费行为的玩家数量

新增付费用户数量，本周新增的付费用户

付费率，该周付费用户数量除以该周登录用户

付费用户流失数量，上周付费用户本周没有登录数量

付费流失率，上周付费用户本周未登录的比例

注册转付费，某一天注册的用户在一周后付费的用户数量及比例

这是一周需要了解的数据

下面是没个月的。相对来说简单很多

需要了解的是当月的平均消费金额

付费用户，新增付费用户，付费用户流失数量，付费流失率，活跃用户数量，活跃用户数量 这是在充值消费和用户构成方面的数据，基本上我知道的全部介绍完了

下面给你说说针对产品内特征道具需要了解的数据

比如，双倍经验符

通过这一个道具可以了解玩家玩法大致方向，也可以了解玩家付费方向，有利于下一步的活动开展 每日购买量，每日使用量，转卖数量，转卖价格，流通速度，购买和使用者等级分布

下面给你说说数据分析其他方面的知识

我们收集这么多的数据是为了得到一个非常清晰的思路，我们要清楚产品发展在哪个阶段，我们下一步要做什么

数据分钟，通过数据库或者后台查询的。例行数据分析指的是每日每周每月每季度的数据 还有一种叫做一个项目的数据分析

比如我们要开热血昆仑的新服就需要做一些数据的分析

这样就需要一个逻辑关系…第一，我们要确定调查分析的目的。我们为什么进行数据分析，是为为了拉来更多的用户

第二，达到这样的一个目的我们需要哪些结论。

第三，我们拿到原始数据怎么去分析…比如拿到智艺网络的数据

第四，我们怎么去获取原始数据

关于数据分析的全部基础知识说完了。

但是数据分析需要稍微懂点程序，特别是数据管理方面的。

等下，再给你讲讲产品分析