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
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21