​游戏运营中数据分析的工作内容与要求

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哈喽!大家好,我又来喽!接下来一个系列主要就是浅谈一下游戏运营中数据分析这部分的内容,请搬好小板凳排排坐啦!

目前国内游戏市场一直处于白热化阶段,获利更是呈现短现快的特征,因此游戏公司对于游戏运营数据分析员的岗位是要求甚高,寄予厚望,数据分析员也由此成了一个头顶光环的岗位,那么想要成为一个精干、专业的数据分析员应该做到哪些内容呢,下面我们来具体分析。

 

一、数据分析的定义与工作内容

数据分析是指对游戏运营的各项指标进行统计分析,包涵方差分析、因子分析、回归分析、主成分分析、聚类分析、逻辑回归、用户细分等,手游运营数据分析的运算更为精简,目前游戏行业内主要针留存、付费及活跃的几个常用数据的分析研究。

数据分析需要以数据统计为基础,数据统计又离不开Excel、Word等办公软件,所以数据分析师首先就要熟练掌握这些办公软件,特别是关于统计的功能,像宏、MYSEQL等。数据分析师不可能把大量时间浪费在统计数据上,所以必须在短时间内统计出周期内的宏观数据,集中精力用在分析数据上。具体要分析宏观数据与微观指标,把数据与玩家行为、市场投放、运营活动、节假日等因素结合起来,掌握用户行为波动的峰值、时段、原因。

另外,分析数据要有一定的游戏行业经验和数据敏感性,没有游戏行业运营背景,就不会了解行业内常用的数据指标和合理区间,对待一堆数据无从下手。


二、数据分析常用的数据

游戏运营中产生的数据非常大,分析起来也比较多,但现在有很多实用的数据统计平台可以选择,现在国内著名的3家数据分析平台:友盟、Talkingdate、DateEye。许多重要的宏观数据可以直接表现出来,大家可以借助这些数据分析平台帮助自己更好的分析决策。另外,有些游戏合作平台像360、UC本身就有数据分析功能,对游戏的注册、留存和付费等指标有很好的监控,但很难指导调整数据。

所以建议大家可以自己架构完备的游戏后台,微观数据、宏观数据一应俱全。然而怎样架构一个比较强大的游戏数据分析后台呢?请看下图。

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此篇就为大家介绍到这里,具体数据分析指标我们下期再见啦!