数据分析步骤
明确要求
数据收集
企业内部数据
企业外部数据
数据处理
数据分析
数据分析即用适当的数据分析方法及工具，对处理过的数据进行分
析，提取有价值的数据，形成有效结论的过程。常用的分析方法有对比分析法、分组分析法、结构分析法、交叉分析法、漏斗图分析法、矩阵分析法、综合评价分析法、5W1H分析法、相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、时间序列、方差分析等。
数据呈现
数据展现主要通过图表来实现，常用的图表制作工具有Excel、
SPSS、SAS和R。常见的图表有饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等。图表的作用是表达形象化、突出重点、体现专业化。制作图表时需要注意：明确所要表达的主题或目的；选择最适合主题的图表；检查是否真实地展现数据；检查是否准确地表达了你的观点。
报告撰写
游戏数据分析工作
(1)为企业管理层提供企业整体运营情况数据，设立预警指标并监控其是否有异动，快速定位指标异动原因；获取并分析同行企业产品的主要指标数据及其与本企业产品的对比；获取行业市场规模、畅销游戏类型、IP和题材等数据。通过多层次、多角度的数据分析报告启发决策人员发现战略商机，了解同行发展动态，从宏观上把握市场发展趋势，及时发现市场热点。
(2)通过游戏测试数据，评估产品质量，帮助产品定位。预估最优市场投放金额，为市场投放决策提供依据，合理分配资源，减少资源费。
(3)对高价值用户进行画像，分析其行为和偏好，制定有针对性的营销策略；建立高价值用户的流失预警模型，挽留预流失用户，帮助提升游戏用户活跃度和收入；稽核用户质量，提早发现异常用户，避免造成损失。
(4)分析用户流失原因、流失用户行为特征，提出版本修正建议，让用户更好地体验游戏，配合运营活动减少用户流失并提升收入。
(5)通过文本挖掘，分析用户反馈和舆情数据，解决产品问题和分析竞品数据。
(6)监控各位置的转化效率、价值，进行资源位合理安排和定价。监控广告投放效果，有助于市场人员及时发现问题，优化素材内容和形式，使其投放效果最大化。
(7)帮助开发人员发现问题，通过崩溃数据、用户不正常行为等因素
定位bug及其原因；帮助测试人员发现问题，通过数据定位问题发生的具体场景，进行有目的的测试。
游戏业务相关数据
关键数据指标
1、转化率
在手游数据分析中，主要关注玩家点击广告到进入游戏后付费的每一步转化。
1.1激活率
激活率 = 激活量 / 安装量
1.2转化率漏斗
AARRR
游戏运营主要目标有4点：拉新、促活、留存、付费转化。
拉新就是通过渠道合作和广告营销等方式，获得新用户；留存是将
获得的用户能够尽量持久地留在产品上；促活即“促进用户活跃”，让用户愿意更频繁、更开心的游戏；付费转化则包含促进用户充值和促进用户消费。
游戏行业的拉新成本很高，要投入广告、投入时间，这些都是成本。如果用户还没有产生什么价值就流失了，那一定是亏了。相反，拉过来的用户，留存的时间越长，产生的价值也就越大，也才能弥补其他流失用户所产生的损失。因此，提高用户的留存时间，也是提高公司收入，为公司创造更多价值的重要一环。
我们可以在产品设计的每个可控环节当中进行埋点，并监控每个节
点的漏斗转换，用于帮助发现产品设计中的问题。通过改善这些环节，可以获得更多的新增用户。
2、留存率
3、用户付费标准
付费率:日付费用户/活跃用户
ARPPU：付费金额/付费人数
ARPU：付费金额/活跃人数
4、导入用户成本：
CPC:单个点击用户的成本 广告投入总额/点击用户数
CPA:广告总额/激活用户数
CPR:注册成本
CPL:新登录用户数
5、LTV
长期累积的ARPU
每个用户平均的LTV=每月ARPUx用户按月计算的平均生命周期
6、ROI
投资回报率=利润/投资总额X100%
(1)衡量产品推广的盈利/亏损状态；
(2)筛选推广渠道，分析每个渠道的流量变现能力；
(3)实时分析，衡量渠道付费流量获取的边际效应，调整投入力度；
(4)结合其他数据(新增、流失、留存、付费等)调整游戏，进行流量转化与梳理；
(5)综合分析LTV值，对新生产品进行LTV预测，结合CPX衡量推广预算；或综合同类游戏LTV值，进行估值采样，结合CPX衡量推广预算；
(6)评估后续推广活动的成功与否；
(7)评估直接ROI及间接ROI的推广优劣；
(8)推广数据导向，衡量渠道投入性价比。
游戏封测
(1)用户调查分析：通过问卷调查，分析封测的用户人群属性，这些用户对游戏画面、职业、新手引导、技能、副本、社交功能等内容的体验和评价如何，有什么建议。便于对游戏进行修订和优化。
(2)渠道质量分析：通过接入渠道的导入量、留存率和付费数据，进行综合排名，全面了解渠道表现。帮助筛选渠道，获取更多的有效用户，让产品收益最大化。
(3)漏斗分析：分析用户从点击广告素材到进入游戏过程中各环节的
转化数据，帮助定位问题，进行有针对性的产品改进。
(4)留存率评级：根据封测留存率对产品进行评级，评估产品质量，帮助产品定位。评级标准可参考第2章2.2.5节“留存率和游戏质量的关系”。
(5)数据预测：包含公测市场费、活跃用户、收入、利润率和收回成本时间的数据预估。为市场投放决策提供依据，合理分配资源，减资源浪费。
(6)流失分析：根据用户游戏行为数据，找到用户流失卡点，帮助设
计人员产生落地的解决方案，实现游戏优化。
游戏封测期间的数据表现直接影响到公测策略，尤其是手游，如果产品能被渠道所重视，则会在公测期间获得不错的渠道资源；如果产品被渠道否定，则很难获得较好的渠道资源。 数据分析的主要工作内容是进一步了解用户特点，是否和最初的产品设计需求背离；找到用户流失的可能原因；收集玩家对游戏的修改意见和建议，根据测试的数据评估游戏质量并预估最优的市场投放费用；帮助发现游戏内问题，合理分配公司资源。
渠道分类
联运，即手游发行公司和手游渠道联合运营一款游戏，手游发行公司提供产品、运营和客服，手游渠道提供用户，手游发行公司需要接入渠道方的SDK(Softovare Development Kit，软件开发工具包)才能上线运营，双方按照分成比例进行分成。因为接入了渠道的SDK，所以数据后台用的是渠道方的，结算时是渠道付给发行公司。
CPS即按照游戏收益和渠道进行分成。虽然CPS和联运都是按照收益进行分成，但区别在于，CPS不需要接入渠道的SDK，用的是
CP(Content Provider，内容提供商，这里指游戏开发公司)方的数据统计后台，结算时是CP方付给渠道，而联运则是渠道付给CP。CPS的优势是不需要接入SDK就可以上线，可以快速合作。联运的优势则是深度合作，联运的渠道可以给一些深度的推广资源。是否联运取决于这些渠道有没有自己的SDK，如果渠道没有自己的SDK，那么只能按CPS方式合作，大部分CPS渠道后面都会转成联运，由于目前大多数游戏公司和渠道的合作方式基本都是联运，故没有整理CPS渠道。
最优市场费预估
(1)根据投入的市场费和CPA，计算出首月新登录用户。考虑市场规
模递减因素，CPA随着市场费的上升而上升，且不同类型游戏不同品质的CPA各不相同。以RPG游戏为例，同样投入500万元，游戏评级为优秀的产品，CPA为4元，良好为11元，一般为16元，之所以有这么大的差别，是因为游戏品质越高就越吸量。另外，因市场投放策略不同，也会影响到CPA。
(2)根据新登录用户数和留存率，可计算出日活跃值，日活跃的计算公式如4.4节提到的：日活跃=当日新增+前1日留存+前2日留存+…+前n日留存。
(3)根据日活跃、封测期间的付费率和ARPPU，可计算出月流水。
月流水=日活跃用户数×付费率×ARPPU×30。
(4)根据流水、运营成本和费用，可计算出利润率。利润率=(流水运营成本和费用)/流水。运营成本和费用主要包含渠道费、版权金(代理费)、研发分成、市场费、IDC服务器成本、人力成本(IDC服务器成本和人力成本随流水的变化而变化)。因为要计算投入不同市场费对应的利润率，因此此处在计算利润率时，不需要考虑市场费成本。
(5)根据利润率，可计算出半年利润率。半年净利润=半年流水×利润率-市场费，半年净利润最高值，即为半年利润最大化，对应的市场费即为最优市场费。
公测期市场分析
(1)竞品调研：全方位了解产品动态，评价竞品压力。其主要的价值是上线时机的选择，避重就轻，和竞品打差异化。
(2)游戏服务器数量确定：在游戏开测、版本重大更新前，提前预测最高在线人数，根据单服最佳承载人数，判断要开或者加开多少组服务
器数量，避免出现服务器拥堵、玩家排队的现象。
(3)广告投放效果分析：每天监控广告投放数据，一旦发现数据异常，及时预警，优化、调整广告投放形式或素材，甚至及时停止告，以此提高整体投放效果，降低投放风险。
(4)用户手机机型分布：了解各游戏的手机设备平台构成比例；获得手游用户当季的主流机型的硬件配置，作为研发项目兼容性测试的必过机型，替代原先的兼容性方法，从而提高产品质量
公测期用户分析
· 预订用户转化，主要分析预订用户中有多少人登录了游戏，这些用户的来源以及质量如何，预订用户是公测用户的重要组成部分。
· 活跃用户细分，更好地了解用户并满足用户需求，使游戏运营活动做到有的放矢，以提高游戏的盈利能力，推动收入的增长。
· 流失原因分析，通过数据帮助研发人员还原用户在流失前游戏体验的场景和心理过程。最后，结合客观事实和业务理解指定落地的解决方案，尽可能地减少用户流失。
判断流失率时限：流失回归拐点，流失期限越长，回归率越低，线条的拐点则是流失期限。
活跃用户细分
聚类分析
