【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
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
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?
在运营者的翘首期盼下,微信公众平台的数据分析功能终于上线了。公众平台推出一年后数据分析功能才姗姗来迟,效果却很华丽。 数据分析提供了用户、图文传播和用户互动情况三方面的分析,包括用户性别、地域、语言、增长情况,图文消息阅读、分享情况、消息互动情况等近20个指标,还提供了可视化的效果,对我这类普通微信运营者来说已经基本够用了。 数据分析功能并非全由微信团队完成,兄弟支持 在此之前,微信公众号只有在海外版的后台,才可查看消息的“UV”和“PV”。很多运营者登录海外版去了解情况。 登录海外
疫情,就像是我们心中的梦魇,让人心生恐惧而又挥之不去。 Omicron挟持了大多数人的正常生活,我们每个人都被迫生活在这“灰蒙蒙”的年代。在这个如此特殊的时期,疫情早日结束似乎已经成为了我们内心最大的期盼。 疫情期间,绝大多数行业的发展都不景气,有的人遭遇了裁员与失业,有的人选择了躺平与迷失。我选择了对自己来讲更有意义的事。 最近,我学习了贪心学院特别打造的《名企商业实战分析课程》,学习体验非常不错。借此机会,真诚为大家推荐这一门宝藏课程。 该课程是专为在校学生、0~3年职场新人量身定制的,主打名企项目实战
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。
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?)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
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
区块链游戏在开发运营过程中需要追踪的关键指标包括红馆加密市场数据,DAU、MAU 和用户留存相关的用户数据、社交媒体参与数据,以及游戏内资产等生态系统相关数据。
Froc寄语:数据分析师(或者时髦一些的说法是数据科学家),是公司不可或缺的重要组成人员,一家缺失数据分析师的公司,至少说明这家公司缺少数据驱动的意识,在未来竞争中,一定处于被动。一直以来,我致力于推进数据化运营,而数据化运营需要解决几个核心问题:
2022,注定是不平凡的一年,疫情当道、国际动荡、经济不景气。在此背景下,小火龙想和大家聊聊「数据分析岗位是否还有前途」。准备从事数据分析的同学是否要入行?已在行中的同学是否要转行?
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
游戏行为数据的用户付费指标是评估玩家在游戏中消费行为的关键数据点。这些指标可以帮助游戏开发者和运营商了解玩家的付费习惯,从而优化游戏设计、提高收入和改善玩家体验。以下是一些常见的用户付费指标:
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
我们先从数据能力开始,先看看数据领域常见的3个岗位的招聘需求,每个岗位的一些重点,我都用橙色字体专门提炼出来了
很多做数据的同学,最怕听“有用”俩字。做个数据分析项目已经很难了。做个有用的项目更难。今天我们举个场景,手把手教一下该咋弄。
数据猿导读 现在时代飞速的发展,人们获取信息的渠道非常多。在这个过程中,渠道整合所带来的竞争压力是所有的手机游戏发行行业共同面临的一个难题。渠道占据了大部分的用户资源,因此企业需要用大数据去服务用户。
AnySDK拥有“全渠道接入,快人一步”的特点,其免费版提供超过200家渠道接入,企业版提供国内全渠道接入,在发行联运方面能够提高单款产品10%的收入。仅2015一年时间里,AnySDK通用版上的游戏内购流水已达8亿人民币;而AnySDK企业版则帮助发行商、研发商在发行效率和数据安全两者 之间找到一个平衡点。 用户可以基于AnySDK的“插件自助开发平台”自己完成各种插件的开发,形成自己的打包平台,让用户实现:不用开发工具,只做插件便可以实现自己的渠道包制作工具集。AnySDK已经形成了资源共享、交流的平台
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!
最近流传一句话,不会数据分析的程序员,不是好程序员。 其实,不仅仅程序员,无论你未来准备从事什么职业:产品、运营、销售、HR、财务、金融、电商,还是做研发、系统架构,你都会发现,在数不清的岗位需求中,公司对数据分析的能力要求越来越普遍! 有人说,毕业生学数据分析很占优势,因为学得快 有人说,毕业生没有工作经验是优势,可以直接上岗… 有人说,数据分析行业前景好,薪资高,是工作的好选择… 有人说,学数据分析永不过时… 但!数据分析到底是什么?离我们远吗 恰恰相反,数据正在变得越来越常见,小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹,大到企业的销售、运营数据,产品的生产数据,再看看我们每天在做的事情,上知乎、上微博、逛淘宝,上Google,所有的地方都是高度需要数据分析 数据分析当然重要,一般单位还是用excel表格在统计数据 而数据分析,就是就是将数据的价值最大化 借助数据来做决策,而不是盲目地拍脑袋
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
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。
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质:有扎实的 SQL 基础,熟练使用 Excel,有统计学基础,至少掌握一门数据挖掘语言(R、SAS、Python、SPSS),有良好的沟通和表达能力,做好不断学习的准备,有较强的数据敏感度和逻辑思维能力,深入了解业务,有管理者思维,能站在管理者的角度考虑问题。
上一篇《为什么你做的数据分析,运营懒得看》中,我们列举了运营实际遇到的困难,今天接着分享,数据分析可以如何帮助运营解决困难。正如上一篇所说,数据分析已经为运营提供了大量支持,可惜仅限于认知现状阶段。那为了支持运营迭代升级,到底还需要哪些?这就得从运营迭代升级到底在干啥说起。
QECon全球软件质量&效能大会由业内多位资深领域专家讲师联合发起的联盟组织,共同策划推动国内软件质量,效能方向技术交流、发展。大会自办会以来,始终将质量、效能与每一位软件从业人员紧密连接在一起,追寻“提质增效”的最佳实践,坚持“一线技术与工程实践输出”。 本次大会由WeTest掌门人方亮(Allen)担任技术委员,PerfDog创始人曹文升(Awen)担任专场出品人。在和Allen和Awen的带队下,腾讯WeTest PerfDog团队有四位的技术Leader的受邀分享议题,将于5.12-5.13在深圳与
数据分析在各行各业的应用 计算机、金融、财务会计、医药专业、艺术专业、语言类专业、法律专业、设计、电商 相信很多人都听到过不少次数据分析这一词,而数据分析这个次近几年来随着互联网的快速发展,成为商业世界中的流行语 很多具有远见卓识的公司很早就已经开始去“智能地使用数据”,来收集用户行为画像,对业务进行风险分析或者是对企业进行更有效地管理 一般来说越是大型的,数据丰富的公司,尤其是那些会有严格监管的大型公司,多年来一直从事以数据为主导的决策 企业为更好地了解其客户而进行的数据分析先驱-随后的数据分析被用于开展针对性强的目标有影响力的营销活动,来引导企业进行更快速的成长, 下面开门见山带大家看一下数据分析岗位所在的典型行业
背景: 学校:211大学农科专业,本专业主修课程大概包括《园艺作物育种学》、《设施蔬菜栽培学》、《设施花卉栽培学》等等,估计是牛客垫底出身了吧。 实习:滴滴实习三个月,混了几个小项目,虽然有的没落地,
NBA抓住自身优势数据资源,不断寻求外部合作,如与SAP、Stats、麻省理工斯隆体育分析大会、2K游戏公司以及ESPN、腾讯等合作,利用大数据充分挖掘潜能和价值。 对于NBA,几乎所有人都不会陌生,NBA代表着当今篮球职业联赛的最高水平,同时NBA球员的竞技水平也是世界上最高的。如今NBA的影响力早已遍布全世界,不管是不是篮球迷,每个人都能轻松说出几个耳熟能详的球星。 目前的NBA由30支球队组成,是当今世界篮球最高殿堂。随着NBA在世界范围内的影响力与日俱增,联盟的收入也在不断地增长。1995-1996
呆过的公司里边做数据分析的女生很多,相比男生,女生更坐得住,可以一整天细细地码一堆SQL不烦躁,也可以细细地把Excel抠得比PPT还美观,这导致了数据分析部门男女一般55分,甚至阴盛阳衰。
1Why:Hermes为什么会诞生? 传统的关系型数据库,在大数据面前显得势单力薄,无论数据处理、数据分析上都力不从心。TDW(腾讯数据仓库,Tencent Data Warehouse)很好的解决了海量数据的离线处理分析。然而,很多应用场景往往要求在数秒内完成对几亿、几十亿甚至几百上千亿的数据分检索与分析,如营销人员需要对亿级需要对用户画像特征快速分析,确定营销目标群,实现快速精准营销分析,从而抢占市场先机;数据分析挖掘人员的多数数据分析行为是验证性的、是探索性的,需要在不断的调整验证假设、猜想的过程中,
导语 11月3日,2021年腾讯数字生态大会在武汉举办。本次大会【游戏专场】期间,腾讯WeTest产品总监周可菁带来了《游戏用户体验在性能优化上的实践与应用》的主题演讲,分享了玩家愈发重视游戏体验的当下,腾讯WeTest如何助力游戏厂商应对游戏研发运营过程中的质量问题。 游戏体验成为影响游戏用户口碑的重要因素 周可菁表示,移动互联网的发展孕育了手游成熟生长环境,当下游戏玩法越发丰富多样,开放世界、海量细节、高清画面等都是玩家追求的重要游戏元素,从而对游戏客户端的渲染性能和质量都提出了更高的要求。同时,
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书? https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些? https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 📷 3、清洗:去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者,考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
本产品由镜舟科技投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新服务产品榜单及奖项”评选。
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:
作者 CDA 数据分析师 『写在前面』 “每个人都需要具备数据分析能力”当被问及对数据分析的理解时,王武佳老师这样说到。 『人物介绍』 云幕后创始人 王武佳 2005年毕业于上海财经大学统计学,从事
很多同学好奇:总说互联网数据分析,到底啥是互联网数据分析?和传统企业有啥区别?今天系统讲解下。
作者:陈会华 腾讯CSIG数据产品经理 导语| 从优秀数据分析师的访谈中,找到进入数据分析领域的捷径。 寄语 数据分析师Data analytist(或者数据科学家Data scientist),是公司不可或缺的组成人员,一家缺失数据分析师的公司,至少说明这家公司缺少数据驱动的意识,在未来竞争中,一定处于被动。 一直以来,我致力于推进数据化运营,而数据化运营需要解决几个核心问题: 1. 如何培养员工基于数据决策的意识和能力? 2. 如何构建一个高效的数据驱动的公司组织(如数据中心、产品团队的分析组等)和文
数据分析这词汇时髦的不得了,然而就像这些年所炒的各种概念一样,当冷静下来,请很多人解释数据分析到底是什么时,恐怕要有一个不错的答案很难。 比较常见的答案是:数据分析就是分析数据。那么怎么分析,分析什么呢?显然这个答案没有回答实际的问题。然而,正是这种含糊其词的状况,笼罩在业内,尤其是互联网行业的数据分析领域。似乎数据分析的诉求不断的提升,但究竟分析什么,用什么分析,分析的结果如何应用,不要说想清楚,恐怕连想都没想过。 在我看来,数据分析不是一项工作,尤其不是从后台取个数据,做个图表的工作
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1.1常规数据分析(设定指标,定期监测) 1.1.1常规数据分析维度 1.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控(小时、天、周、月、季度、年等),发现异常(人数掉线、新增用户增长异常、ARPU
2019年,将针对数据化运营进行一系列的文章总结,期待能够形成一套科学和体系化的方法和指引。而过程中,随着思考和实践的深入,相关的方法论会有优化,甚至推翻重构,请独立思考,根据实际情况,借鉴使用。
友盟+是2016年初由友盟、CNZZ、缔元信.网络数据三家阿里巴巴旗下的大数据公司合并而成。平台拥有大而全的产品线,是专注用户行为统计的综合性平台,主要涵盖移动应用、游戏、广告、网站等领域。
做数据分析的同学最常服务运营,也最怕运营纠结。因为本身运营的工作和数据分析有高度关联,以至于大家在网上看到的数据分析文章,十篇里有六篇是运营写的。运营对数据分析涉入的如此之深,以至于经常在分析思路、分析方法、分析结论上和数据分析师们怼起来。
2017年11月29日,自己曾在公众号内写过一篇《聊聊我的R语言学习路径和感受》的文章,受到了很多朋友的关注和赞扬,同时,也有其他公众号在帮忙转载。当然,也有很多朋友也给我留言,能不能聊聊关于Python的学习建议,时隔一个多月,今天抽空再来谈谈自己学习Python的路程吧。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 根据《2022年中国游戏产业报告》,2022年中国游戏市场实际销售收入2658.84亿元,同比下降10.33%。游戏用户规模6.64亿,同比下降0.33%。继2021年规模增长明显放缓之后,又出现过去八年来的首次下降,表明产业发展已进入存量市场时代。 在存量时代,游戏数据分析就显得格外重要。 数据分析可以帮助游戏业务人员了解用户和游戏当前的运营状态,提供决策的依据。做出正确决策的概率越高,意味着越有可能做出符合用户期待和市场需求的游戏,意味着游戏产品
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