游戲數據分析三步曲

游戲數據分析三步曲

今天看到一篇文章：《數據分析三部曲》，感覺跟我分析時的思路差不多，于是想模仿寫一篇游戲方面的。我的數據分析都是自己長時間磨練出來的 ，沒有什么高明的老師指點，只求能夠有效的發現問題，解決問題。不懂什么數據模型，只求方法簡單實用。

三部曲的前提是你對工作有熱情，愿意去鉆，如果沒有熱情純屬白搭，有低潮的時候就不太看數據，就算看也是草草而過，沒有心情去深究。所以有熱情才談得上數據分析。

第一步：宏觀數據

宏觀數據是每天都要觀察的數據，例如全服的人數(注冊，在線，登陸，充值，消費…)，錢數(充值數，消費數，ARPU…)。

看這些數據是為了發現“異常數據”和“趨勢數據”。

異常數據：就是某些宏觀數據的突變，這個時候問題已經發生。能夠短期內對數據造成較大影響的問題比較好發現，也比較容易解決。下面一步就詳細說明。

趨勢數據：數據變化較平緩，但是有一種趨勢，我們要利用對我們有利的趨勢，減弱對我們不利的趨勢。這種數據可以指導長期計劃，同時這些數據下也會藏著較隱蔽的問題(此類問題不容易發現，不容易解決)。

第二步：細分數據

當發現異常數據的時候，我們知道有問題，想要知道什么問題，必須細分數據，層層深入。

細分的維度無非就是：付費額度，等級，服務器， 消費點，時間點…

我畫了一個思維導圖，大致寫了一些細分的思路。

有了思路之后最大的問題就是：能否得到想要的數據?!

在有數據的情況下，多花時間，多花心思，一定能有所收獲!

特別需要注意的是：細分的時候不要加入任何主觀的判斷，直接就論斷出原因。這樣就無法再細分下去，無法發現問題的根本。

第三步：結合數據，主觀分析

很多時候，數據只能告訴我們一些現象，但是最終的問題原因我們無法從數據中得知，只能通過自己對游戲，對玩家的了解來做一些判斷(建立在數據之上)，下面是主觀分析的思維導圖。

數據分析是用來指導行為的，只分析不作為的數據分析都是耍流氓! 當我們通過上面的三部曲找到問題原因后，我們就需要制定解決方案來解決問題。解決問題的方式非常多，快方法更容易被認可，但是慢方法才能解決問題的根本。

Via:打不死的小強

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