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游戏运营中的数据分析(游戏运营游戏数据分析)_出售抖音账号

   日期:2021-11-15 23:26     浏览:637    
核心提示: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

数据分析可以从宏观数据和微观数据(细分数据)入手,这也是我最喜欢的方式。正如萧蔷所说,宏观数据是对大趋势的预测和对异常数据的敏感性。一方面,微观数据分析的来源是宏观数据变化产生的需求,两者相互依存。当然,如果你不是专门做DA工作的话,这样做可能没有问题,因为毕竟工作时间和精力都不允许有更多的研究工作。作为一个菜鸟DA,我还有很多工作要做,形式是另一个,但内涵和前一个是一致的。

如下图所示,每个行业的数据分析系统大概就是这个模型:

对于网络游戏的常规数据,更多的是针对人气(总人数、峰值数、APA、注册、流失、上线时长)和消费(ARPU、充值、消费、渗透率)进行把握和检测。

目前专题数据挖掘在网络游戏数据分析领域的应用比较少,即使有这方面的研究,也属于公司的核心技术。本部分的研究是对游戏行为、购买行为、情感行为、游戏心理、游戏压力、游戏生活、游戏体验、游戏互动、IB购买相关偏好、经济系统运行分析等方面的深入专题研究。对整个游戏玩家来说,不是解决某个问题,而是基于海量数据的定期专题研究分析。

事实上,用户研究在网络游戏数据分析中处于边缘地位,很多玩家并不知道自己想要什么。所以在某种程度上,我们在做这种研究的时候,往往会得到错误的玩家信号,所以很少用研究的方法去分析玩家。

按照这种方式,总结如下:

这里的深度搜索是对用户各种特征的长期固定搜索。

所以对我们来说,有两个任务要做,常规数据分析和专题数据挖掘研究。常规的数据分析既从宏观上把握数据的趋势和变化,又从微观上细分变化的数据指标,从而找出问题所在,从微观上解决问题。然而,数据分析的一个特殊课题是,我们积极提出一些问题,然后搜索数据并进行研究,而不是解决问题。这似乎不是解决问题最直接的办法,但我们可以把握这些数据的解读。

什么);玩家想要什么;

为什么(为什么);

哪里);我能得到它吗?

我们什么时候做(什么时候);

哪些参与者针对哪些运营战略(世卫组织);

我们应该给多少(多少);

以什么形式(如何);

通过5W2H方法,结合分析手段解决这些问题。以下是一些基于网络总结的数据分析的注意事项和方法。

对常规数据分析的思考--从收入的角度。

但是,当我们面临收入下降的时候,就需要从收入的角度去定位问题,解决问题。

对常规数据分析的思考--从流行的角度。

通过以上的数据解读和对这些宏观数据的细分,可以完成对一些变化数据和迫切需求的分析。

在做好的同时,还需要做好专题数据分析,为运营商提供更多的运营决策。

目前,关于游戏数据挖掘的专题研究总结如下:

本主题的数据挖掘和分析模式有以下几种形式:

用户生命周期模型

损耗因子函数及模型计算。

网络媒体效应分析。

游戏和系统风险评估。

博弈经济系统的预警评估。

对于专题数据挖掘来说,还处于缓慢的研究过程中,这一块确实是。

难度比较大,不同于传统的零售、金融、电信行业。网络游戏独一无二。在具体分析过程中,要结合特点,合理应用理论和技术解决问题。

转发:cnblogs。

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