數據分析精選----被「妖魔化」的數據分析

2013-09-06 14:56:01

【編者按】本文作者@小強me，為什麼說「被妖魔化」，因為新手總覺得數據分析是一件超級複雜，技術含量極高的事情。他們總關心一些專業辭彙（arpu，pcu，還有很多我也不知道的英文字母組合），圖表怎麼做，excel工具怎麼用，結論怎麼寫…

作者強調文中所說的都是遊戲的數據分析，因此別以為大數據什麼的也都這麼簡單。

下面我說說我是怎麼看數據分析的：

數據分析的優點是相對客觀，但是缺點也很明顯，人力和時間成本很高。

遊戲里的數據分析無非就是要實現2個目的：

其中第一個目的佔99%！第二個目的我沒見人專門做過，我自己也從來沒有專門做過類似的事情，最多就是數據看多了，瞎貓碰上死耗子，發現點趨勢來。

所以數據分析主要是為了發現問題，解決問題而做的。發現問題和解決問題的方法有很多種，有時候數據分析並不是最好的辦法。

例如：新版本很快就要更新了，一還有一堆準備工作沒有完成，這個時候你發現新出的裝備賣的很不好，遠遠不如預期。

如果你還花很多時間去分析為什麼那個裝備賣的不好，那你就耽誤了更重要的新版本！當時間不夠的時候，分清主次，別再數據分析上浪費時間。找不同類型的用戶聊聊，基本就能發現主要的問題所在了。

數據分析不是萬能的

數據分析能夠發現代碼的問題根源，但是很難解釋用戶的行為。

數據分析思路

（腦圖來自《遊戲數據分析三部曲》）

如上圖中，當我們通過數據發現遊戲里的大R流失了。數據能做的就已經到盡頭了，數據無法告訴我們流失的具體原因。數據不能告訴我們用戶是因為公司破產而停止玩遊戲，還是因為跑去玩其他遊戲了，還是因為玩累了不想玩了…

數據很多時候也解釋不清楚，只是通過數據的不斷細分，我們能把問題的範圍縮小再縮小，而不是在茫茫大海里找一根針。

所以再牛B的數據分析師，如果不了解產品，不了解用戶，也沒用！

見過很多數據分析：排版整潔，圖表做的很漂亮，每頁都有公司logo和版權說明，乍一看感覺好牛B！

但再一看內容，純屬一堆垃圾！

簡單總結：結論全是主觀臆斷，跟堆砌的數據和圖表完全無關。

數據分析是一個很嚴謹的事情，每個結論都應該從數據中得出，數據不能說明的問題只能是猜測。所以當我們寫下每一個結論的時候，一定要搞清楚這個是「我覺得是這樣」，還是「我從數據中發現是這樣」！

作者博客：打不死的小強