京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
怎样建立数据分析的思路?
真正的数据分析不在于数据本身,而在于数据分析师的分析能力的概述 ;数据是参照物,是标杆,只有分析才是行为,是改变;那么如何分析,综合上面两个举例,已经可以很清晰的看到立体式分析。
立体式分析,也就是维度分析; 产品数据的发掘不应该仅仅拘泥于产品 ;大环境下的娱乐产物必须综合产品、市场、用户进行不同切入点分析;要知道, 数据分析是基于商业目的,而商业离不开用户和市场 ;说白了就是结合不同维度进行有目的的数据收集、整理、加过和分析,他的存在价值就是通过数据提取有价值的信息去优化产品从而拉更多人.
那么如何分析,大致思路又是如何?
[为什么分析?]
首先,你得知道为什么分析?付费同比、环比波动较大?
[分析目标是谁?]
数据波动,目标是谁?付费总额波动,付费用户数据如何?
[想达到什么效果?]
通过分析付费用户,找到问题,解决问题从而提升收入?
[需要什么?]
想做出分析,需要什么?付费总额,付费人数?付费次数?付费人数各等级占比?
[如何采集?]
直接数据库调取?或者交给程序猿导出?
[如何整理?]
数据出来,如何整理付费等级、付费次数报表?
[如何分析?]
整理完毕,如何对数据进行综合分析,相关分析?用户资源是否饱和?市场其他明星产品充值活动更具吸引力?产品付费系统是否出现问题,是否失去新鲜感?
[如何展现?]
找准问题,老付费用户流失了很多,低端付费转化低;很多是多少?转化低是什么概念?如何用图表表现?
[如何输出?]
找准问题,如何输出;如何将这份知识报表转换为产品商业价值体系;如何说服程序?如何说服策划?如何具体执行?如何将知识转换为生产力?
上述是比较系统的分析思路,细化而言;对于数据分析,又需要我们根据不同人群建立不同的用户模型;例如流失模型、流失特征;充值模型等等。
接下来我们再综合AARRR模型分解一些较为常见的数据:
Acquisition(获取)、Activation(活跃)、Retention(留存)、Revenue(收益)、Refer(传播)
日新增用户数: DNU;每日注册并登陆游戏用户数,主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。
一次会话用户: DOSU;新登用户中只有一次会话的用户,主要衡量渠道推广质量如何,产品初始转化情况,用户导入障碍点检查。
日活跃用户: DAU;每日登陆过游戏的用户数,主要衡量核心用户规模,用户整体趋势随产品周期阶段变化,细分可概括新用户转化、老用户活跃与流失情况。
周/月活跃用户: WAU、MAU;截止统计日,周/月登陆游戏用户数,主要衡量周期用户规模,产品粘性,以及产品生命周期性的数据趋势表现。
用户活跃度: DAU/MAU;主要衡量用户粘度,通过公式计算用户游戏参与度,人气发展趋势,以及用户活跃天数统计。
留存: 次日、三日、七日、双周、月留存;表现不同时期,用户对游戏的适应性,评估渠道用户质量;衡量用户对游戏黏性。
付费率: PUR,统计时间内,付费用户占活跃用户比例;主要衡量产品付费引导是否合理,付费点是否吸引人;付费活动是否引导用户付费倾向,付费转化是否达到预期。
活跃付费用户数: APA;统计时间内,成功付费用户数,主要衡量产品付费用户规模,付费用户构成,付费体系稳定性如何。
每活跃用户平均收益: ARPU;统计时间内,活跃用户对游戏产生的人均收入,主要衡量不同渠道的用户质量,游戏收益,以及活跃用户与人均贡献关系。
每付费用户平均收益: ARPPU;统计时间内,付费用户对游戏产生的平均收入,主要衡量游戏付费用户的付费水平,整体付费趋势,以及不同付费用户有何特征。
平均生命周期: TV;统计周期内,用户平均游戏会话时长,主要衡量产品粘性,用户活跃度情况。
生命周期价值: LTV;用户在生命周期内,为游戏贡献价值;主要衡量用户群与渠道的利润贡献,用户在游戏中的价值表现。
用户获取成本: CAC;用户获取成本,主要衡量获取有效用户的成本,便于渠道选择,市场投放。
投入产出比: ROI;投入与产出关系对比,主要衡量产品推广盈利/亏损状态,筛选推广渠道,分析每个渠道的流量变现能力,实时分析,衡量渠道付费流量获取的边际效应,拿捏投入力度,结合其他数据(新增、流失、留存、付费等)调整游戏,进行流量转化与梳理。
以上是关于数据的一些概括, 对于数据分析,需要我们以理性的眼光对待 ;因为各家对相关数据定义不同,算法不同; 在对数据进行分析时需要我们看清分析误区,综合其他数据进行分析,根据自己的数据分析思路制定相应的分析方案,切不可盲目分析,粗暴分析。
最后值得注意的是精细化的运营数据分析工作,思维不能乱,思维乱了,全盘皆乱;这时候的数据分析也无法提供正确的考量价值,如果觉得数据分析毫无头绪,杂乱无章;冷静下来,理顺思路,有大概的数据构思之后再做行动;只有这样才能培养自己严谨的逻辑分析能力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
先回答:下半年能考的证书,大致分四类 2026年下半年仍有报名或考试安排的证书,主要集中在四个方向:财会金融类(如注册会计师 ...
2026-10-27毕业后该考什么证书,答案不是一张热门榜单,而是一个顺序问题:先确定你要投的岗位方向,再判断哪些证书现在就能报、哪些要等工 ...
2026-10-2734岁考证,和二十多岁刚毕业时不是同一道题。这个年龄找工作,招聘方通常已经默认你有十年上下的工作积累,会拿“经验能不能直接 ...
2026-10-27咨询岗位最该优先掌握的不是某个工具,而是四类能串起项目全流程的能力:问题定义与结构化拆解、指标与对比分析、数据获取与清洗 ...
2026-10-27多数咨询岗位需要一定程度的数据分析能力,但“需要”不等于“必须会写代码或建模型”。咨询顾问至少要能看懂客户给的数据、把业 ...
2026-10-27咨询岗位的分析能力,不是“会套框架”或“PPT写得漂亮”,而是一条从问题到结论的能力链:问题拆解—假设验证—信息获取—数据 ...
2026-10-27需要,而且它不是“加分项”,是日常工作的基本工具。直播运营每天要面对选品排期、流量承接、转化复盘和投流决策,这些任务的结 ...
2026-10-27证券分析师的培训需求,最好从“最终要交什么”往回推。日常输出大致四类:行业跟踪报告、财报拆解与盈利预测、估值模型、路演与 ...
2026-10-27先给答案:一张四层知识地图 如果只用一句话回答“证券分析师最重要的知识是什么”,答案是:以财务分析和估值建模为硬核,以行 ...
2026-10-27市场策划不是“会写文案、能办活动”这么简单。招聘方真正考察的,是你能否围绕一个业务目标,完成从调研、人群判断、创意主题、 ...
2026-10-27市场运营想靠学习推动职业发展,容易掉进两个坑:一是把课程清单当能力清单,学完不知道用在哪;二是只补营销方法,遇到渠道效果 ...
2026-10-27产品运营做久了,很容易陷入一种忙碌:活动一场接一场,功能推了一版又一版,日报周报天天写,但说不清自己到底积累了什么。想提 ...
2026-10-27运营岗的“快速提升”,不是把Excel、SQL、Python挨个学一遍,而是先补上能立刻改变工作产出的能力。判断标准很直接:同样一场活 ...
2026-10-27优秀市场专员的能力不是单点技能堆出来的,而是“用户洞察—内容与活动策划—渠道获客—数据复盘”四块形成闭环。想快速上手,正 ...
2026-10-27运营专员的“通用知识”,不是一份越长越好的工具清单,而是能支撑日常任务判断的一套底盘。不同细分方向差异很大:用户运营更关 ...
2026-10-27运营专员最常见的困境不是不忙,而是忙完之后说不清效果:活动做了、内容发了、社群拉了人,汇报时却只有“曝光多少、入群多少” ...
2026-10-27运营经理提升职业知识,靠的不是多报几门课,而是先有一张自己的“知识地图”,再按当前岗位最卡壳的环节排顺序。比较实用的做法 ...
2026-10-27运营岗位的能力素质提升,核心不是把工具学一遍,而是围绕“目标拆解—用户洞察—执行落地—数据复盘”四层能力逐层补齐。工具是 ...
2026-10-27运营岗位的能力提升,最容易走成两条弯路:一是把“提升”等同于学工具,Excel、SQL、Python挨个报班,回到工作里还是凭经验拍脑 ...
2026-10-27运营岗最容易陷入的学习误区,是把“提升”等同于收藏平台玩法、追热点模板、背活动话术。这些内容有用,但迁移性差:换个行业、 ...
2026-10-27