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TalkingData's Blog

现在开始,用数据说话。

Posts Categorized / Data

  • Aug 02 / 2013
  • 0
Data

移动互联网行业关键指标基准数据第四期

计算方式

  • 首日留存 : 首日留存用户加和/新增用户加和
  • 7日留存 : 7日留存用户加和/新增用户加和
  • 30日留存 : 30日留存用户加和/新增用户加和
  • 一日用户比例 : 样本中一次用户/样本总数
  • 日均启动次数 : 启动数加和/DAU加和
  • 用户平均生命周期(日) : 最后活跃日-用户新增日
  • 周活跃率 : 倒数7日排重活跃数/当日累计全用户数
  • 月活跃率 : 倒数30日排重活跃数/当日累计全用户数

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  • Jun 27 / 2013
  • 0
Data

移动互联网行业关键指标基准数据第三期

计算方式

  • 首日留存 : 首日留存用户加和/新增用户加和
  • 7日留存 : 7日留存用户加和/新增用户加和
  • 30日留存 : 30日留存用户加和/新增用户加和
  • 一日用户比例 : 样本中一次用户/样本总数
  • 日均启动次数 : 启动数加和/DAU加和
  • 用户平均生命周期(日) : 最后活跃日-用户新增日
  • 周活跃率 : 倒数7日排重活跃数/当日累计全用户数
  • 月活跃率 : 倒数30日排重活跃数/当日累计全用户数

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  • Jun 24 / 2013
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Data, Ideas

不同阶段的手游数据的参照点

最近笔者与几个新做手游的朋友在讨论游戏数据的时候,发现都有提到一个问题——怎么看自己游戏运营数据?因为手游其特殊性:版本迭代快,数据不稳定,容易受外界影响等。

针对这个情况,笔者按照手游上线后的不同阶段,整理了一个游戏运营数据的参照点,与大家一起分享。

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  • May 31 / 2013
  • 0
Data

移动互联网行业关键指标基准数据第二期

计算方式

  • 首日留存 : 首日留存用户加和/新增用户加和
  • 7日留存 : 7日留存用户加和/新增用户加和
  • 30日留存 : 30日留存用户加和/新增用户加和
  • 一日用户比例 : 样本中一次用户/样本总数
  • 日均启动次数 : 启动数加和/DAU加和
  • 用户平均生命周期(日) : 最后活跃日-用户新增日
  • 周活跃率 : 倒数7日排重活跃数/当日累计全用户数
  • 月活跃率 : 倒数30日排重活跃数/当日累计全用户数

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  • May 22 / 2013
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Data, Ideas

TalkingData:手游数据统计分析之基础知识普及

By: 徐懿,TalkingData COO

昨天晚上11点,我的微信突然一阵狂响,原来大家在移动小茶馆群里热烈地讨论第三方数据统计的问题,而且大家对第三方统计是否只能做基本统计、对网游有什么帮助也有些困惑。受魏哲邀请,我仓促上阵,给大家简单地做一个关于游戏数据统计分析基础知识的普及。 以下是我发的群聊信息经过整理的版本:

手游现在都很重视数据运营,有些团队自己有经验有研发力量,可以自己做统计系统。但是大多数团队的精力都放在产品研发上,再去重新发明一遍轮子就不值得了。

其实数据统计分析的第一步并不是建立系统,而是建立适合自己的指标体系。这块曾经很乱,对同一个术语大家的理解都不一样。比如都知道的ARPU值,却有不一样的统计口径。这里建议大家参考一下我们的《移动游戏运营数据分析指标白皮书》(http://vdisk.weibo.com/s/kPSC7 可下载)。

另外,各类游戏重点要看的数据指标其实也是不同的。 一款休闲游戏非要跟人家SLG游戏比ARPU,结果只能让自己不开心。反过来,你非要求一款重度MMO有《找你妹》那种日活跃用户数,也是自己找罪受。

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  • May 21 / 2013
  • 0
Data

Impala 1.0初探

随着大数据处理技术的发展,基于大数据的实时查询技术在最近一年也有了长足的发展,Cloudera的Implala就是其中发展比较快的一个。2012年10月份的大数据技术会议上,Cloudera发布了Impala的1.0beta。经过半年时间的等待,在北京时间2013年5月1日早晨,我们终于收到了Impala 1.0正式GA的消息。而TalkingData技术团队也在第一时间下载并安装了Impala 1.0,并且根据自己的业务特点,对Impala 1.0和Hive的查询性能进行了初步的性能测试。

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  • May 20 / 2013
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Data

移动游戏基础报表模板分享

编者按:上回TalkingData分享了《移动游戏基础报表的制作》,很多朋友对报表模板很感兴趣,所以这次,我们对报表模板增加了一些呈现小技巧进行分享(以日报为例)。

做报表有个大前提——为使用而做报表,即报表是用来看的。所以报表若可以自动呈现出对异常数据的标注,以及关联性地呈现出总体数据的健康度,才更有意义。如何做到以上两点,为报表锦上添花,来看看下面的两个方法。

 1.巧用“条件格式”洞察异常数据

运营报表中的数据不少,如何快速定位各种异常值呢? Microsoft Office Excel 2007中的“条件格式”功能可以利用颜色的变化显示异常值,帮助你迅速定位。

1) 在Excel工作表中选中报表区域,然后在功能区的“开始”选项卡中,单击“样式”功能组中的【条件格式】按钮。 Continue Reading

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