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TalkingData's Blog

现在开始,用数据说话。

Posts Categorized / Tech

  • 七 20 / 2015
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Ideas, Tech

《游戏数据分析的艺术》之数据分析的指标体系

第2章 认识游戏数据指标(二)


2.4 数据指标
2.4.1 用户获取
2.4.2 用户活跃
2.4.3 用户留存
2.4.4 游戏收入
2.4.5 自传播


2.4 数据指标


这里将要介绍的数据指标作为游戏开发者、数据分析人员、运营人员、管理层对游戏进行分析时的参考,其细分指标和根据业务自定义的多种指标此处不再罗列。这里所列指标具有通用性和扩展性。

这里的数据指标仅为游戏数据分析最具代表性的部分,在实际分析过程中,根据分析维度,可以进行指标深度开发,比如收入分析部分可以加入回流用户贡献、持续付费用户贡献、付费留存用户、付费用户流失率、二次付费率、用户付费周期转化等。

作为游戏数据分析师,掌握基础数据指标的定义和使用是最基本的要求和职业能力,只有了解指标定义方式背后的逻辑,才能更加清晰的完成业务和数据分析。如图2-12所示,我们将从用户获取,用户活跃,用户留存,游戏收入,自传播5个方面分别介绍指标的定义、缩写、注意事项,以及解决问题。

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图2-12AARRR模型的指标体系

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  • 七 17 / 2015
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News, Tech

《游戏数据分析的艺术》之数据分析的方法论、AARRR和PRAPA

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第2章 认识游戏数据指标(二)


2.3 方法论
2.3.1 AARRR模型
2.3.2 PRAPA模型


2.3 方法论

做游戏数据分析,掌握方法论是关键。方法论是解决若干业务问题而抽象的思路,代表的是基础解题模式。在第1章中,对方法论已有阐述,本章就游戏数据分析发展过程先后提出了不同的方法论并作以介绍。目前业界有两种方法论,代表性比较强的是TalkingData提出的AARRR方法论,以及由盛大倡导的PRAPA方法论。两种方法论都是着眼于用户的生命周期,但同时也是对投入回报的目标而完成体系的建设。在后续的2.4节中,我们将就AARRR模型为代表的指标体系,作进一步的解读和分析,本节将就两种方法论进行讨论。

之所以两种方法论不约而同选择投入回报作为目标,主要原因有以下几点:

  • 投入回报是营销和运营的本质;
  • 游戏要通过营销来不断获取用户,经营用户,最终实现收益和用户量的转化。从这个角度来说,我们需要投入资金,去推广和营销,实现流量的转化,而流量的最终变现是给予我们的回报;
  • 投入回报是一个完整的商业逻辑。

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  • 七 15 / 2015
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Ideas, Tech

《游戏数据分析的艺术》之数据运营及收集

《游戏数据分析的艺术》第二章节认识游戏数据指标。以下文章选自《游戏数据分析的艺术》部分内容,如需转载请注明出处

无法衡量,就无法改进。

游戏数据运营在近几年不断被提及,真正的数据运营不仅需要方法论的指导,也需要结合业务的数据指导、技术的开发等环节的配合来完成。如果说早期的端游启蒙了游戏数据运营,那么在页游时代随着产品逐渐互联网化,重视用户反馈和体验,关于用户的经营,流量获取的数据运营达到了一个新的阶段,而由于这几年移动游戏市场的爆发,使得游戏数据分析变成每一个从业者都必须修炼的功课,如今游戏行业逐步进入到了一个全民数据说话的时代。在这个时代中,对于每一位从业者,不见得都通晓游戏数据分析,但是却需要每位从业者去了解基本的游戏数据指标,因为这是进入这个时代的基本沟通语言。

本章将就“基本沟通语言”,即游戏数据指标,进行详细的介绍,其中也将就几种方法论做进一步的阐述。 Continue Reading

  • 七 14 / 2015
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Ideas, Tech

《游戏数据分析的艺术》之数据分析师的能力三角形

本文承接《游戏数据分析的艺术》 1.4.2节


1.专业数据解读

大部分的数据分析师,都是面向业务的,这就决定了在其业务范畴内,在理解业务的前提下,具备充分的数据解读能力。而每一个行业的专业数据解读都是从基本的指标开始的,这是数据分析师必修的课程,不过这个阶段的指标必修,旨在要非常清楚指标的定义和原则。如果不了解原则和存在的意义,只是记住了指标的标准,是没有实际价值的。

指标的存在是自上而下的过程,通过顶层的目标和需求的设计,将指标逐步分解成为具体的可观测的指标。从游戏数据分析角度来说,我们关注的顶层目标和需求如图1-12所示。

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图1-12需要关注的顶层目标与分析需求 Continue Reading

  • 七 10 / 2015
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《游戏数据分析的艺术》之游戏数据分析师的定位

以下文章选自《游戏数据分析的艺术》部分内容,如需转载请注明出处

1.4游戏数据分析师的定位

如同一名游戏玩家一样,游戏数据分析师最关键的是寻找解题思路。

游戏数据分析师目前并没有确切的成长体系和规划,在如今比较火热的数据领域,我们看到的很多是从技术和业务分析两条线路对数据分析师进行规划的,不过在在最近一本《数据分析:企业的贤内助》中,对于数据分析师做了比较深度的解析。但在本书中,我们从游戏的角度,力求简单明了地了解游戏数据分析师的含义。有一个简单的常识,游戏数据分析师不只是分析数据,有关于数据分析师的成长和职业发展在本书中不做重点讨论,重点在于强调游戏数据分析师的定位和能力要求。

游戏、数据、分析师,这三点组合后才是完整的。这三点包含了业务、技术、方法的概念,同时也是游戏数据分析师所要代表的三种角色。在下面的阐述中,我们将围绕这三个角色定位展开。 Continue Reading

  • 七 08 / 2015
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Ideas, News, Tech

《游戏数据分析的艺术》之游戏数据分析的流程(下)

上周小编与大家分享了《游戏数据分析的艺术》之游戏数据分析的流程(上),今日对上回文章中所说重点做特别报道。以下文章选自《游戏数据分析的艺术》部分内容,如需转载请注明出处

1.3.4提炼演绎

事实上,每一次数据分析都要经过长期的准备和努力,曾有文章指出在整个数据分析环节中有80%以上的时间是在整理数据,所以如何有效形成方法和经验就变得更加重要。

可以预见的是,当数据分析由系统来实现时,我们需要对关键业务具备数据的归纳和业务分析的模型组织,比如在游戏数据分析中,我们会针对鲸鱼做分析,对留存做专门的分析。这些都是通过业务的提炼才得以实现的。

在很多情况下,经过积累,需要将一些重要业务和分析进行归纳,总结出长期可以使用的分析模块和数据采集体系,如此当我们每一次面临新游戏需要数据统计分析时,则不需要更多的额外开发成本。

以移动游戏统计分析为例,在经过不断的业务提炼和模型演绎后,从分析角度来看,如图1-6所示的几个模块是最为关心的。

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图1-6游戏数据分析模块 Continue Reading

  • 七 06 / 2015
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Ideas, Tech

《游戏数据分析的艺术》之游戏数据分析的流程(上)

今日小编将给大家分享TalkingData高级咨询总监 – 于洋力作《游戏数据分析的艺术》第一章第一节的前三点。以下文章选自《游戏数据分析的艺术》部分内容,如需转载请注明出处

1.3 游戏数据分析的流程

游戏数据分析整体的流程将分为几个阶段,这几个阶段则是反映了不同企业数据分析的水平,从另一个角度,也是在解析作为一名数据分析人员究竟该如何参与到游戏数据分析业务中,与之有关的游戏数据分析师的工作我们将在1.4节重点阐述。

如图1-2所示,对于游戏数据分析系统及数据的利用,我们分为了五个阶段,方法论、数据加工、统计分析,提炼演绎、建议方案。从工程技术、统计分析、数据挖掘以及用户营销几个方面进行了覆盖和研究。

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图1-2游戏数据分析流程

1.3.1方法论

方法论是数据分析的灵魂,是解决问题的普遍原则,贯穿分析始终的思想指导。这个阶段决定了我们如何埋点数据,如何设计分析指标,如何采集,如何组织数据。

方法论多数是将业务进行了抽象,形成了一套可以解决若干业务问题的思路。就游戏业务来说,从游戏数据分析角度,目前已经存在几套方法论,比如游戏早期市场提及的是PRARA,在进入移动游戏领域,以TalkingData的AARRR模型则提及得最多,这套方法论综合了PRARA、网站分析、社交网络分析等诸多分析的特色,结合移动游戏市场的情况,加以整理并提出的。在后续的章节中,我们会重点介绍AARRR模型。 Continue Reading

  • 七 03 / 2015
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News, Tech

CTO们接着吼:创业公司几乎全是坑!

头图

近日推送了【CTO集体怒吼:我到底要不要继续写代码!】,CTO们的万字感慨,让很多技术人叫好。今天继续推送下半段,关于创业的那些思考。

创业就是抄袭与被抄袭;

别让父母为你担心;

这是创业的心态问题,永远如临深渊、如履薄冰;

运气好、踩到那个点上,才能去敲钟;

很多人说“我不需要外包团队”,想得太过理想化了;

给微软做外包上市的公司也有;

给自己做东西一定要负责,就像看待自己的孩子一样,把他漂漂亮亮的生出来;

我们是把做外包作为公司发展动力;

我连养只狗都超不过一年,我怎么可能坚持创业呢!

很安逸的时候就会想“人生价值在哪里?”

我觉得创业公司几乎全是坑。

6月27日,由AppCan、Testin、云智慧、TalkingData、爱加密、极光推送联合主办的【CTO辩论会:移动创业大军,挣扎者or变革者】沙龙上,6位CTO在一起探讨技术人在创业大潮中的瓶颈和机会。 Continue Reading

  • 七 02 / 2015
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Ideas, News, Tech

从公司运营的角度,看在游戏数据分析上面临的两大问题

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本文节选自《游戏数据分析》部分内容,如需转载请注明出处

今天,游戏的平台从PC到PS4及Xbox,且逐步延伸到移动智能手机和平板平台,游戏的获取更加简单、快捷,我们逐步进入云端的生活,比如我们的照片,资料,包括游戏都保存在云端,可以从云端下载体验。伴随着移动互联网的进入快速发展,移动游戏快速进入了全民时代,移动游戏的开发也进入全民时代。用户与游戏产品之间的沟通从未像今天这般紧密,我们可以在地铁上、公交上、卫生间,甚至在吃饭时,随手从兜里拿出手机或者平板进行游戏。为此,游戏行业需要不断的改进产品,提升体验,提供更加有效的服务,来满足用户对于游戏的需要,而过去的单机游戏、大型客户端游戏则从未有过如此投入。同时,游戏数据分析逐步在成为一门学科,伴随着这种变化,在不断地发挥更大的作用。 Continue Reading

  • 六 26 / 2015
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News, Tech

TalkingData大规模机器学习的应用

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本文由TalkingData首席数据科学家张夏天撰写,由CSDN首发,转载请注明出处

作者简介:张夏天,TalkingData首席数据科学家,负责TalkingData机器学习和数据挖掘工作,为TalkingData的数据产品和服务提供支持。曾在IBM中国研究院、腾讯数据平台部和华为诺亚方舟实验室任职。对大数据环境下的机器学习、数据挖掘有深入的研究和实践经验。 Continue Reading

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