一、数据分析面面观
1、游戏数据分析主要做什么
很多同学想做数据分析岗位，数据分析到底做什么？需要具备什么样的能力？
① kpi。Kpi的申报和达成的方案；预估vs实际，暴露的问题
产品流水预估 - 知乎专栏
② 版本。发现游戏问题，指导策划调优；了解游戏内商业化的消耗趋势；评估新版本效果，指导版本调优。
游戏运营数据分析（测试期）：玩法、养成和商业化 - 知乎专栏
③ 活动。活动效果评估；活动的精细化分层推送；评估活动对kpi的贡献。
④ 理解。加强日常运营的监控和理解；对生命周期的数据深入了解。
2、数据分析能力要求
① 准确快速提取数据。主要工作包括：数据系统搭建、各项数据提取、日常数据（日报、周报）汇报。
② 提升数据敏感度。主要工作包括：活跃变化监控和拆解、收入变化监控和拆解、等级驻留分析。
③ 熟悉游戏玩法、数值和成长。主要工作：玩法参与分析、玩家成长分析、货币流转分析。
④ 运营思维与游戏玩法结合。主要工作：版本调优、商业化布局、运营活动与资源投放。
3、数据分析思维
数据分析中，需要从运营、策划两个角度来看数据。
从运营角度，需要宏观把控各阶段的关注点，出现问题的时候需要去了解原因；
① 了解各阶段的关注点。测试期、增长期、稳定期和衰退期产品数据的关注重点不尽相同。
② 带着目的分析。平台、版本、商业化、市场各个模块的目标不同，版本-验证预判、平台-争取资源、商业化-活动效果和商业化健康度等。
③ 输出指导建议。在数据基础上，理解产品当前痛点，推动调优。
而从策划角度，需要深入理解mmo数值模块对应的游戏内容。
以MMO游戏为例，一个游戏需要一个自圆其说的系统，一个支撑系统运转的数学模型，多个任务关卡，一套持续循环的核心玩法，一套维系用户粘性的社交体系。
二、不同运营期分析重点和案例分析
1、封测期数据分析：
- 目标用户定位&分层用户验证：我们的用户是谁？有多少？
游戏运营数据分析（测试期）：用户分层和留存分析 - 知乎专栏
- 留存：我们的用户能留下来吗？
Jewel：游戏运营数据分析（测试期）：用户分层和留存分析
- 版本和商业化验证：我们的用户的游戏行为怎么样？付费吗？会持续付费吗？
游戏运营数据分析（测试期）：玩法、养成和商业化 - 知乎专栏
2、增长期数据分析：
- kpi完成情况
- 运营指标体系建设 （常规监控）
数据日常监控--周报
- 玩家成长现状
玩家成长现状分析--游戏生态预判 - 知乎专栏
- 玩家满意度调研
3、稳定期数据分析：
- 大盘健康度评估（各模块消耗变化）
- 用户行为分析（活跃、收入波动）
- 运营活动效果分析
- 版本效果评估
4、衰退期数据分析：
- 流失预警模型
- 合服效果分析
- 流失用户分层调研
- 收入下滑分析
- 拉收空间和策略
