网游的常规数据的把握和检测

数据分析可以从宏观数据和微观数据（细分数据）开始。我也喜欢这种方法。宏观数据是对总体趋势和对异常数据敏感性的预测。一方面，微观数据分析的来源是宏观数据变化产生的需求，两者是相互依赖的关系。当然，如果你不是专业的DA工作，这样做可能没有问题，因为毕竟，工作时间和精力不允许有更多的研究工作。就我的菜鸟DA而言，其实还有很多工作要做，而采用的形式是另一种形式，但其内涵与以前一致。如下图所示，大概每个行业的数据分析系统都是这种模式：对网络游戏常规数据的把握和检测更多的是针对人气(总登、峰值、APA，注册、流失、在线时间)、消费(ARPU，充值、消耗、渗透率)。目前，专项数据挖掘在网络游戏数据分析领域的应用相对较小。即使有这方面的研究，也属于公司的核心技术。这部分研究是对整个游戏玩家的游戏行为、购买行为、情感行为、游戏心理、游戏压力、游戏寿命、游戏体验、游戏交互、IB购买相关偏好、经济系统运营分析等进行深入研究，而不是解决问题，这是一项基于海量数据的定期专题研究和分析。只有深入了解用户的需求，才能生产和操作符合玩家口味的产品。事实上，用户研究处于网络游戏数据分析的边缘。许多玩家不知道他们想要什么，所以在某种程度上，当我们做这项研究时，我们经常会得到错误的玩家信号，所以我们很少使用研究手段来分析玩家。事实上，用户研究处于网络游戏数据分析的边缘。许多玩家不知道他们想要什么，所以在某种程度上，当我们做这个研究时，我们经常会得到错误的玩家信号，所以我们很少使用研究手段来分析玩家。如下图所示：这里的深度搜索是针对用户各种特征的长期和固定搜索。所以对我们来说，要做两件事，常规数据分析，专题数据挖掘研究。除了宏观把握数据的趋势和变化外，常规数据分析还应在微观上细分变化的数据指标，从微观角度找出问题的解决方案。专题数据分析是我们主动提出一些问题，然后寻找数据并进行研究，而不是为了解决问题。这似乎不能最直接地解决问题，但我们可以掌握玩家想要什么(what);为什么要(why);从哪里可以得到(where);我们什么时候做？(when);哪些玩家针对哪些操作策略？(who);我们应该给多少？(howmuch);以什么形式进行？(how);通过5W2H，结合分析手段解决这些问题。以下是根据网络总结的数据分析的一些注意事项和方法。以下是根据网络总结的数据分析的一些注意事项和方法。常规数据分析的思路–从收入的角度来看，但当我们面临收入下降时，我们需要定位问题，从收入的角度来解决问题。常规数据分析的思路–从人气的角度来看，通过对这些宏观数据的解读和细分，我们可以完成一些异常数据的分析和紧急需求。在做好这项工作的同时，还需要做好专题数据分析，为运营商提供更多的运营决策。在特殊的数据挖掘和分析模式中，有以下形式：*用户生命周期模型*损失因素函数和模型计算*网络媒体效果分析*游戏活动和系统风险评估*游戏经济系统预警评估特殊的数据挖掘，仍在缓慢的研究过程中，这真的很困难，不同于传统的零售、金融、电信行业。在具体的分析过程中，网络游戏具有独特性，需要结合特点，合理运用理论和技术来解决问题。

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