游戲數據的分析的誤區解析

　　近幾年來(lái)，隨著(zhù)大數據概念的提出及數據相關(guān)技術(shù)的迅猛發(fā)展，數據分析及數據挖掘這一方面的工作也得到了肯定和支持，在游戲行業(yè)中，越來(lái)越多的關(guān)于數據分析的內容和觀(guān)點(diǎn)也井噴式提出。但目過(guò)度依賴(lài)數據，或者主觀(guān)的解讀數據，帶來(lái)的損失則是無(wú)法估計的。接下來(lái)yjbys小編將給大家講述游戲數據分析中的幾個(gè)誤區。想了解更多相關(guān)資訊請持續關(guān)注我們應屆畢業(yè)生培訓網(wǎng)。

　　1.未理解數據定義，盲目比較數據

　　近來(lái)，同行們樂(lè )于去關(guān)注關(guān)于行業(yè)各類(lèi)型游戲的benchmark，諸如S級游戲的次日留存，S級游戲的ARPU，S級游戲的ACU/PCU等等一些運營(yíng)常見(jiàn)指標，在我看來(lái)，比較是數據的價(jià)值之一，是用來(lái)衡量產(chǎn)品優(yōu)劣差距度量最直接的方法，而數據比較是建立相同的數據采集方法和數據指標計算方法上的。所以在比較數據前，請先明白benchmark的計算標準及數據采集方法，這樣才能體現數據比較的意義。

　　2.過(guò)度依賴(lài)分析方法，沉迷于數據建模過(guò)程

　　小編在大學(xué)期間，讀的便是統計學(xué)專(zhuān)業(yè)，大學(xué)參加過(guò)數學(xué)建模比賽拿到較好的名次，也做過(guò)一系列諸如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，貝葉斯決策樹(shù)或是聚類(lèi)分析等項目，在剛接觸游戲數據分析時(shí)，十分興奮，便用了各式各樣的方法對數據進(jìn)行分析。漸漸的我發(fā)現，在實(shí)際工作中，數據分析并不像學(xué)術(shù)研究那樣嚴謹，更需要對數據表現作出快速判斷，不需要在每次分析前都去驗證樣本群體是否符合某種統計分布，也可能不需要用“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )”等“高科技手段”去預測產(chǎn)品將來(lái)的用戶(hù)數，甚至給出“A>B”的結論時(shí)也用不著(zhù)做“顯著(zhù)性檢驗”，考驗得更多的是對業(yè)務(wù)的理解的把握能力。所以在開(kāi)展數據分析工作過(guò)程中，切勿過(guò)度依賴(lài)分析方法，而應重視游戲業(yè)務(wù)的把握。

　　3.數據是客觀(guān)存在的，切勿主觀(guān)誤讀數據

　　對于在一線(xiàn)工作過(guò)一段時(shí)間的同行來(lái)說(shuō)，做數據分析經(jīng)常會(huì )走入這樣一個(gè)怪圈，在我們提取數據的過(guò)程中，我們會(huì )看到部分的數據表現，而且對各種各樣的現象都有了一些自身理解的結論，在這樣的思想指導下，總有方法去用數據去驗證自己的結論。在我看來(lái)，數據是客觀(guān)存在的，解讀數據也需要秉持客觀(guān)中立的態(tài)度，千萬(wàn)需要避免為了自身觀(guān)點(diǎn)去解讀一份數據。

　　4.不明確數據分析目的，模糊分析需求，分析不完整，應該做一份300%的分析報告

　　明確分析的目的及需求，比如不要將核心用戶(hù)研究誤認為活躍用戶(hù)分析。網(wǎng)龍的劉經(jīng)理曾經(jīng)跟我分享給一個(gè)這樣的案例，產(chǎn)品經(jīng)理跟你提出做一份COC的活動(dòng)數據分析報告，去衡量活動(dòng)效果，一般情況下，你會(huì )將活動(dòng)前期，中期，后期的游戲宏觀(guān)數據拿出來(lái)，然后畫(huà)圖看各個(gè)階段的表現，然后做出判斷。然后歡欣雀躍的拿著(zhù)報告交給產(chǎn)品經(jīng)理，這樣就覺(jué)得了事了。如果從一個(gè)數據分析師的角度看來(lái)，這樣的報告是很廉價(jià)的。別人提分析需求時(shí)，可能他有10個(gè)問(wèn)題，但是只給我們描述了3個(gè)問(wèn)題，我們并不能簡(jiǎn)單解決這樣3個(gè)問(wèn)題，我們應該更多的是中立客觀(guān)的從多個(gè)角度去思考這樣一個(gè)問(wèn)題，然后從產(chǎn)品自身，產(chǎn)品玩家，產(chǎn)品運營(yíng)等等多個(gè)角度，全面的去衡量這樣一個(gè)問(wèn)題，去發(fā)現潛在機會(huì )，然后做出一份300%的分析報告，而不是100%。

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