大家都知道,对于产品经理的岗位要求的能力还是比较多的,如果我们对这些能力,按照硬技能和软技能进行分类的话,就有且不止以下这些能力: 软技能:沟通能力、决策能力、逻辑分析能力、执行力、项目管理能力等; 硬技能(工具能力):文档能力、Visio、Axure、Mindmanger等;那么,今天,我们要再讨论讨论产品经理的另一种非常重要的能力---数据分析能力。 何为数据分析 现在的软件开发,都讲究小而美,单点突破,快速迭代。那么我们在快速迭代时,就要用到数据分析,通过用户使用数据来分析
【每周一本书】之《游戏数据分析实战》:盛大游戏数据分析专家亲历16年的实战经验分享
点击上方 “蓝色字” 可关注我们! 作者: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。来源:TalkingData 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
文/ 于洋 TalkingData高级咨询总监 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
作者:谢佳标 微软中国MVP,多届中国R语言大会演讲嘉宾,目前在创梦天地担任高级数据分析师一职, 作为创梦天地数据挖掘组的负责人,带领团队对游戏数据进行深度挖掘,主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。 《R语言游戏数据分析与挖掘》新书上市已经有一个多月,各大网店均有销售。这是一部从大数据技术和游戏业务双重维度讲解如何利用结果数据指导商业决策的实战性著作,乐逗游戏高级数据分析师撰写,是他近10年数据挖掘与分析经验的总结。数据是无价的,只有当数据被挖掘分析并帮助到企业的时候才是有价值的。传统的数据分析
因为我实习的工作是游戏后端开发,所以难免会遇到游戏领域的一些专业知识,就比如游戏数据分析。因为之前从未接触过游戏这一块,所以很多东西得去学,在之前老大给我一个任务:统计一下XX款游戏近三个月的留存情况、Guide分布、付费情况,当时接到任务脑袋里是蒙的,留存??Guide分布??付费的指标有哪些??这些我都不知道,这些都属于游戏数据分析的内容,本文就记录一下我近期学习的游戏数据分析吧。
点击上方 “蓝色字” 可关注我们! 作者: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的重点阐述。 来源:TalkingData 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
回归分析是研究一个变量(因变量)和另一个变量(自变量)关系的统计方法,用最小二乘方法拟合因变量和自变量的回归模型,把一种不确定的关系的若干变量转化为有确定关系的方程模型近似分析,并且通过自变量的变化来预测因变来预测因变量的变化趋势,在回归分析中两个变量的地位是不平等的,考察某一个变量的变化是依存于其他变量的变化程度,就是存在因果关系。 今天将利用回归分析对游戏数据分析的某些指标进行分析探讨。 今天针对DAU、PCU、ACU、新登等指标进行回归分析。一般而言我们可以使用Excel就能做一元回归分析,Exc
回归分析是研究一个变量(因变量)和另一个变量(自变量)关系的统计方法,用最小二乘方法拟合因变量和自变量的回归模型,把一种不确定的关系的若干变量转化为有确定关系的方程模型近似分析,并且通过自变量的变化来预测因变来预测因变量的变化趋势,在回归分析中两个变量的地位是不平等的,考察某一个变量的变化是依存于其他变量的变化程度,就是存在因果关系。 今天将利用回归分析对游戏数据分析的某些指标进行分析探讨。 今天针对DAU、PCU、ACU、新登等指标进行回归分析。一般而言我们可以使用Excel就能做一元回归分析,Excel
每一个游戏制作者都想制作出一款让玩家满意的游戏。但是作为开发者,如何知道哪些点是让游戏玩家满意的,哪些是不满意的?今天我们就聚焦这些点来进行讨论。
历时3年研发,中国手游集团(CMGE)超人气日本动漫IP授权大作《龙珠觉醒》烙印着三代龙珠粉的永恒记忆,于2月28日全平台首发上线,全渠道部署腾讯云。腾讯云满载着经典《龙珠Z》的青春回忆和沸腾热血,全方位支援孙悟空、孙悟饭、库林、贝吉塔、比克大魔王重出江湖!
本文章提供视频讲解,详细见地址:https://www.bilibili.com/video/BV1uC4y1h7nN
作者@小强me 认为新手总觉得数据分析是一件超级复杂,技术含量极高的事情。他们总关心一些专业词汇,图表怎么做,excel工具怎么用,结论怎么写…作者强调文中所说的都是游戏的数据分析,因此别以为大数据什
导语:本文宽泛的梳理了游戏产品数据相关的数据埋点内容,包含游戏数据埋点的一些原则和技巧。主要面向刚刚接触游戏数据业务的新人,希望这篇文章能有所帮助。 数据埋点概述 1. 什么是数据埋点 数据埋点是一切数据分析的基石。它指在特定的程序功能被触发时,将这个行为记录下来。例如,当玩家登录时,记录登陆行为;在购买时记录订单等。当这些行为不被记录时,数据分析是没有任何基础数据可以分析的。 数据埋点就是解决在处理当程序功能被触发时,应该如何记录这个行为并通过合适的渠道上报的问题。 2. 游戏数据的分类 按照服务的
导语:6月23日,腾讯游戏数据分析系统负责人周东祥在 "GIAC全球互联网架构大会" 的分享了主题为《大数据分析系统在游戏领域的迭代与实践》的内容,具体的分享视频和PPT可以在大会官网下载和观看。这里主要以陈述的角度把个人的分享的主要观点和概要内容分享给大家,欢迎大家来交流,指正。 给大家说下,我今天分享主要内容,分为三个主要内容: 1. 分析系统在游戏分析的背景和要解决的问题 2. 大数据分析引擎 在游戏领域的迭代与实践 3. 分享的总结和未来规划 以数据分析角度来讲,这个是当时大数据技术最
互联网行业在大数据的积累和应用以百度、腾讯和阿里巴巴最为值得关注。百度、腾讯和阿里巴巴在大数据的应用上虽然有共同的地方,但由于各自的数据来源和商业模式的不同,其大数据应用也有不同的特色。本文将分析他们拥有的数据资产和应用,以方便大家了解大型互联网企业的大数据现状和未来策略。 百度、阿里巴巴和腾讯的数据资产 从数据类型看,腾讯数据最为全面,这与其互联网业务全面相关,其最为突出的是社交数据和游戏数据,其中:社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容;游戏数据主要包括大型网游
本文来源:腾讯技术工程(ID:Tencent_TEG) 导语:本文宽泛的梳理了游戏产品数据相关的数据埋点内容,包含游戏数据埋点的一些原则和技巧。主要面向刚刚接触游戏数据业务的新人,希望这篇文章能有所帮助。 数据埋点概述 1. 什么是数据埋点 数据埋点是一切数据分析的基石。它指在特定的程序功能被触发时,将这个行为记录下来。例如,当玩家登录时,记录登陆行为;在购买时记录订单等。当这些行为不被记录时,数据分析是没有任何基础数据可以分析的。 数据埋点就是解决在处理当程序功能被触发时,应该如何记录这个行为并通过合
文 | 傅志华 互联网行业在大数据的积累和应用以百度、腾讯和阿里巴巴最为值得关注。百度、腾讯和阿里巴巴在大数据的应用上虽然有共同的地方,但由于各自的数据来源和商业模式的不同,其大数据应用也有不同的特色。本文将分析他们拥有的数据资产和应用,以方便大家了解大型互联网企业的大数据现状和未来策略。 百度、阿里巴巴和腾讯的数据资产 从数据类型看,腾讯数据最为全面,这与其互联网业务全面相关,其最为突出的是社交数据和游戏数据,其中:社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容;游戏数据
世界如此喧嚣,知识何其稀少。这是一个信息爆炸的时代,被资讯洪流裹挟的我们,都养成了非常不好的思维习惯:把信息当作知识,把收藏当作学习,把阅读当作思考,把储存当作掌握。为了给读者提供跟多有价值的信息,文
对于大数据领域的应用,当然是最多用户数的互联网三大巨头掌握数据最多了。那么,现在问题来了:腾讯,阿里,百度,大数据能力哪家强? 大数据有多可怕?你上网买东西搜索了一款避孕套,这过程中搜索行为就被记录了下来。商家通过分析这些行为数据后,给你推送了一款杜蕾斯超薄避孕套。最后你看着觉得不错买了,用完之后觉得体验还不错。大数据这个慨念是什么,数据搜集+数据分析+精准推送=精准营销? 真实案例 一个发生在美国的真实的故事:几年前,一个美国家庭收到了一家商场投送的关于孕妇用品的促销劵,由于很明显促销劵是冲着这个家庭中的
如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂,我们便会需要借用分析工具,来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是,目前市面上有许多数据分析工具可供App开发
有人说AI工程师,也有人说高级咨询师,还有人说网络安全工程师.....从百度,知乎看到的答案层出不穷,但80%的答案里都出现了一个相同的职业,那就是数据分析师。
随着 5G 时代的来临,之前看似天方夜谭的云游戏再一次走进游戏厂商和玩家的视野中。
大数据时代,大数据分析行业水涨船高,很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对,面对市面上那么多大数据分析工具,大家在选择的时候都会懵一下。
回顾过去十年,数据科学飞速发展,数据科学领域的职业人似乎也是一路升职加薪,顺风顺水。《哈佛商业评论》杂志(Harvard Business Review)称数据科学家为本世纪“最性感”的工作,很多公司也在招兵买马,急于壮大他们的数字科学队伍。数字科学的黄金时代是否已经过去了呢?对于科班出身的数据科学家来说,目前最大的威胁是自助式分析工具和非专业出身的公民数据科学家(citizen data scientist)的出现。 美国高德纳咨询公司(Gartner)预测,2017年,公民数据科学家增长速度是专业出身数
上午结束最后一场期末作业答辩。下午四点,躺在床上,还没睡醒就接到了六点半的面试邀约。迷迷糊糊中接完,才突然想起接了面试邀约意味着我的流程就被锁了,会影响深圳这边的投递。感谢面试官最后没选我(bushi
最近,我在读《穷查理宝典》这本书,其中提到查理·芒格应用大约 100 种多元思维模型,他孜孜不倦地对投资问题进行充分的准备、广泛的研究和科学的探讨,借用并完美地糅合了许多来自各个传统学科的分析工具、方法和公式,这些学科包括历史学、心理学、生理学、数学、工程学、生物学、物理学、化学、统计学、经济学等。
在大数据时代,数据分析的重要性毋庸置疑。但依然有很多人掌握了数据分析工具和技能,却做不好数据分析。 我们曾经都看到过这样的报道: “某市的人均住房面积是 120 平米”“计算机行业人均年收入超过 50 万元”。 看到这,不少人调侃自己“被平均、被幸福”了。 其实,这种事儿并不少见。我们最缺的不是数据,而是数的背后能看出什么结果。 就在前段时间,我的一个游戏分析师朋友告诉我,他的公司做了款游戏,很受欢迎,他们分别开发了安卓、iOS、Pad 等等版本。经过分析已有的付费数据,发现安卓用户的付费率要高于 iOS
对于数据分析工具,我们通过会有一个疑问,在众多的数据分析工具中,到底有什么区别,哪一个更好,我又应该学习哪一个呢?
近日。在腾讯内部分享会上,游戏数据分析组的高级游戏测试工程师为我们分享了质量数据分析对于游戏留存的影响。让我们更加深入的了解游戏质量数据分析的重要地位。
书不在多,而在于精。下面从数据分析招聘要求的必须技能:统计学,Excel,SQL,业务知识,Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书
盈利点:利用抖音图文电商带货实操分享的商机,可以通过分享实操经验吸引新手入局,帮助他们在抖音图文带货中获取纯佣金收入。 操作步骤:
伴随着整个游戏产业的升级,游戏厂商对于游戏的研发与运营有着更高要求,特别是对于MOBA、FPS类型的大型游戏,为了提供更极致的玩家体验,游戏厂商在不断提高游戏数据管理效率方面面临着一系列的技术挑战,例如:
随着大数据信息化时代的到来,数据分析是各行各业都绕不开的一个话题,企业在发展过程中积累了大量的数据,对这些数据进行专业的分析,能够促进企业更好更精准的发展,能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律,够帮助管理者进行判断和决策,以便采取适当策略与行动。
最近ChatGPT蛮火的,今天试着让ta写了一篇数据分析实战案例,大家来评价一下!
要做一名优秀数据分析师,首先对数据分析岗位有基本的概念,其次,要明白数据分析中有哪些套路和方法,如此,才能举一反三,才能不同场景数据分析切换自如。下面我们高屋建瓴,抽茧剥丝般讲讲数据分析四大要素。
我毕业于上海立信会计学院毕业的税务专业,刚刚毕业的时候还是一枚小财务,后来工作中,身为财务,需要和业务各种斗(si)智(bi)斗(da)勇(zhan),于是在各种机(sheng)缘(zhi)巧(jia)合(xin)下,转行了数据分析。
如果你打开招聘的职位要求,都会要求具有统计学的知识,这是因为统计学是数据分析、机器学习的基础知识,是必须要学习的。
某游戏公司开发了个游戏APP,该公司在APP中会发布一些游戏场景、游戏角色、装备、精美皮肤等内容,玩家在线娱乐,产生充值购买等行为。 业务的构建涉及到几个端:
企业已经看到了将大数据与云计算绑定所带来的好处。云计算提供可扩展性,使得其成为大数据分析的实践之车。 对于企业而言,大数据不仅是个热门话题,更是真切的需求所在。许多企业开始着手于大数据分析项目,但是现在,越来越多的企业存储的信息量就算不是PB级,起码也有TB量级。这些企业可能希望每天能分析几次关键数据,甚至是实现实时分析;而传统BI流程对历史数据进行分析的频率是以周或月为单位的 此外,越来越多复杂查询的处理带来了各种不同的数据集,其中有可能包含来自企业资源计划(ERP)系统和客户关系管理(CRM)
微信首次对外开放数据分析能力,推出了移动端数据分析工具“微信指数”,它的背后有着微信大数据的支持,只需通过搜索关键词就可以看到数据指数近三个月内的变化趋势。 “微信指数”让社交数据不再沉睡 对营销者来
数据分析是产品运营极具战略意义的一环;从宏观到微观分析,通过表层数据挖掘产品问题,是每个运营人的必修课。 首先,我们来看比较常见的分析方法: 5W2H分析法:What(用户要什么?)Why(为什么要?
数据分析,是产品运营极具战略意义的一环;从宏观到微观分析,通过表层数据挖掘产品问题,是每个运营人的必修课。 首先,我们来看比较常见的分析方法: 5W2H分析法:What(用户要什么?)Why(为什么要
1. 数据分析多层模型介绍 这个金字塔图像是数据分析的多层模型,从下往上一共有六层: 底下第一层称为Data Sources 元数据层。 比如说在生产线上,在生产的数据库里面,各种各样的数据,可能是银
随着数据爆炸式增长,如何高效处理和分析海量数据已经成为关键挑战,结合传统数仓与数据湖优势的湖仓一体(Lakehouse)架构崭露头角,成为大数据领域势不可挡的趋势。
哈喽大家好,跟大家分享一个消息,我的第一本书《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》出版了!之前也没有跟大家透露过这个消息,总想着做出来再说吧,要是一不小心没写出来呢。不过经过一年多的努力,反复修修改改,最终还是写完了这一本书。
数据分析,是产品运营极具战略意义的一环;从宏观到微观分析,通过表层数据挖掘产品问题,是每个运营人的必修课。 首先,我们来看比较常见的分析方法: 5W2H分析法:What(用户要什么?)Why(为什么要?)Where(从哪儿得到?)When(我们什么时候做?)Who(对谁做?)Howmuch(给多少?)How(怎么做?) PS:(what)用户要极品装备!(why)因为他们要增强战力(where)装备从BOSS身上得到;(when)我们国庆节做这个活动!(who)针对所有玩家!(howmuch)BOSS爆率设
本文来源:IEG技术藏经阁 经常看到乐问(腾讯内部平台)上有一些同学问,非产品如何转型做产品经理? 测试如何转型做产品经理等等,诸如此类的问题。 最近重看了一些类似人人都是产品经理,数据产品设计等等的书,在此,就书中所述,结合自己的一些感受,浅谈下转型产品经理的一些看法,由于本人之前都是做游戏运营的,相关产品经理工作接触也是刚起步不久,因此概念类学习内容较多,希望抛砖引玉,能够引出更多产品大拿的文章,以下案例均以idata数据平台产品为例。 一、你了解你要做的产品么? 问自己几个问题: 你要做的产品
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