
我们该如何进行数据分析之入门篇
本篇目的主要是把“产品健康度”监控相关的指标(描述性指标,告诉我们是什么)做一个系统的梳理,希望能够帮助刚刚入行或准备入行的朋友,快速熟悉游戏运营分析相关的指标含义及应用场景。
关于渠道优化、运营活动分析、流失分析、用户行为分析等具体案例分析会在“进阶篇”中跟大家分享。
在这里还是要重申一个观点:
1、数据分析的本质是一种意识,一种以客观事实为导向进行产品管理和客户管理的意识;
2、数据分析师本质上是一个产品分析师,只是在分析的过程中从数据的角度进行切入而已;
3、数据分析的价值在于数据应用,没有业务理解和对各部门作业流程的详细了解,是无法对数据作出分析和解释的;不熟悉业务的数据分析师只能称为“数据取数员";
对移动游戏数据这块, 我一般喜欢用经典的“水池图”来做说明;
作为CP,无论我们从什么角度做数据分析,最终还是希望能够帮助我们更好的实现最终目的:赚到更多的¥
从一个庸俗易懂的公式出发:
Revenue = AU * PUR *ARPPU
统计周期内的收入流水 = 统计周期内的活跃用户规模 * 活跃用户付费比例 * 平均每付费用户付费金额;
因此,我们要做的事情是:“最大化活跃用户规模,并在此规模之上最大化用户付费转化及付费强度”.
【最大化活跃用户规模】:如果我们把当前的活跃用户看做一个水池,要想提升水池内的含水量,我们可以有几种做法:
1.开源:让更多的水注入,导入更多用户;通过市场推广:
1.1拓展新渠道;
1.2增加推广费用,提高渠道导入、媒体广告导入量;
1.3自有资源与其它APP换量;
1.4口碑管理、增加市场认知度和认同度,提高自然导入量;
2.节流, 减少水池的出水量,降低用户流失;
2.1.通过运营活动、版本更新 提高用户的游戏参与度(玩的更久)
2.2.通过老玩家召回的活动,唤醒沉默用户;可以想象成,水池中的部分水分被蒸发,并没有真正的离开流走,可以再通过降雨的方式重新回到水池中;
【最大化用户付费转化及付费强度】:在维持水池水量的同时,我们可以通过各种养殖和捕捞的方式(游戏内的消费埋点、促销、充值活动等)打到更多的鱼;
当然,价值挖掘 和 用户规模的维护 并不是完全割裂开的,过度的追求高ARPPU也有可能导致用户的流失增加;这是一个相辅相成的过程;
综上所述,移动游戏数据分析指标可以分解为3个模块:
1、市场推广相关指标(包括:激活、上线、各节点转化率、成本指标、渠道质量等),它的任务是帮助我们进行“渠道优化”和“产品优化”,最小化用户获取成本,实现更多的新增导入;
2、用户活跃 & 留存相关指标(包括:DAUMAU、AT(日均使用时长)、日、周、月留存、回归率等),它的任务是帮助我们在宏观数据表现层面,快速判断产品存在的问题,并对运营活动及产品改进给予“方向性”指导;
3、用户付费相关指标(包括:LTV、PUR(活跃用户付费比)、ARPPU(每付费用户付费强度)、充值结构、充值时段等),它的任务也是帮助我们在宏观数据表现层面明确产品盈利能力,并对运营活动及产品改进给予“方向性”指导。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30