TGX岗位指引-数据分析新手指南

互动娱乐合作产品部

数据分析新手指南

版本：2011-1.1

内部资料 请勿外传

互动娱乐合作产品部 文件编号：TGX/PM-SC01-2011

数据分析新手指南

编写目的：

1.作为岗位新手的培训教材，使新手了解并熟悉数据分析岗位要求，尽快进入工作角色；

2.作为在岗人员的工作对照和检查标准，检查工作的不足和差距，不断提升工作能力；

3.提供有效的数据分析过程方法及对应工作的接口方式，从而提高数据的针对性和准确性；

4.提供数据分析的模版，进一步规范和统一数据分析的工作输出。为信息提取的一致性提供便利。

使用范围：

合作产品部各项目组数据分析工作。

使用对象：

合作产品部各项目组从事数据分析岗位的人员。

编写说明：

1. 本指南作为合作产品部内部工作资料，非经允许禁止外传；

2. 本指南作为项目数据分析的参考，后续版本将根据实际业务的变化作相应更新。

3. 本指南编者为合作产品部项目管理组，如在使用过程中有任何疑问请与合作项目管理组联系。

合作产品部 合作项目管理组

2011年12月

互动娱乐合作产品部 文件编号：TGX/PM-SC01-2011

版本 更新日期 要点说明

文档编撰 协助修订

建议审核人 V1.0

2011.5

《数据分析岗位操作指引》创建

Kiramiao Yeyuzhang

Caesarcao

V1.1 2011.12 《数据分析岗位操作指引》修订

Rabbitluo Derekhou Jeromeyang Waynewchen

Caesarcao

互动娱乐合作产品部 文件编号：TGX/PM-SC01-2011

目录

目录 (4)

1、为什么要做数据分析？ (6)

1.1、数据分析在游戏运营团队中的角色 (6)

1.2、数据分析的主要需求方 (6)

1.3、成功数据分析的案例 (6)

2、数据分析的对象——数据的类型和平台 (7)

2.1、游戏运营数据/指标的主要类别 (7)

2.1.1、品牌吸引力类指标 (7)

2.1.2、运营效果类指标 (8)

2.1.3、运营保障类指标 (9)

2.2、游戏运营数据指标的定义&自定义 (10)

2.3、常用的数据平台及其介绍 (11)

3、数据分析的类型、方法和常用模版 (14)

3.1、日常例行数据分析 (14)

3.2、专项数据分析 (15)

3.3、短期预测 (15)

3.4、用户画像 (16)

3.5、其他 (17)

4、数据分析FAQ (17)

4.1、如何发掘数据分析有效的切入点？ (17)

4.2、数据分析要细到什么程度？ (17)

4.3、在产品筹备阶段的数据分析人员需要做什么？ (17)

Concept、Pre-production阶段 (17)

First-production、Full-production阶段 (18)

Beta阶段 (18)

互动娱乐合作产品部 文件编号：TGX/PM-SC01-2011

4.4、如果还有其他数据分析相关的问题想咨询，我可以联系谁？ (18)

互动娱乐合作产品部 文件编号：TGX/PM-SC01-2011 1、为什么要做数据分析？

1.1、数据分析在游戏运营团队中的角色

运营游戏如同行船，如果说制作人是这艘船的船长，那么数据分析人员则无疑是它的舵手，数据分析就是主导航向的舵。所以，数据分析是产品运营的核心竞争力之一。

数据分析人员应该是在游戏运营的团队中对所有的in-game指标、运营效果等指标的定义、计算方法及其之间的逻

辑关系最了解的人。通过数据分析和规律经验总结，能够为游戏运营提供决策依据、对版本和运营活动效果做出准确判断。不仅要准确地描述现状（比如版本更新对在线的拉动幅度、新服对次新服的影响等），还需要通过数据挖掘回答部分“为什么”的问题（比如通过跟踪新进用户的等级成长与流失分布发现游戏内容中的待改进点），更重要的是，还需要对未来进行预测（比如通过对游戏币存量的等级分布判定何时是推高价礼包的好时机，主要in-game指标未来中长期的走势如

何等等）。

1.2、数据分析的主要需求方

主要的需求方包括；

1)制作人/运营经理需要数据分析人员提供产品设计与改进方向、商业化策略、运营环境改善等重大问题的决策依

据；

2)游戏策划需要通过数据分析review游戏中各个系统以及用户的量化指标，同时通过分析还可以为后续的策划提

供方向和建议；

3)活动策划需要通过数据分析评估各个活动的实际效果，以便总结和优化后期的活动设计和执行；

4)市场人员需要通过数据分析评估推广渠道的有效性，以便提高后续品牌推广活动的投入产出比；

5)部门管理层需要定期了解产品健康度、未来用户规模与特征走势、收入完成率等指标。

需要在此说明一点：在实际繁忙的游戏运营活动中，数据分析人员面临的一个实际问题——并非所有需求方都会定

期的通过正式的渠道提出明确的需求。这就要求数据分析人员要主动发现和识别潜在需求，承担从工作规划、工作执行、工作总结跟进全部过程。

1.3、成功数据分析的案例

案例一：通过分析充值金额和充值帐号的对应关系评估小号对收入的实际影响

由于历史原因，产品B的小号颇多，但其存在对收入的实际影响似乎没有人说的清楚。项目组数据分析人员通过分析几种代充的类型和比例，并对付费用户数进行统计，最后确认付费渗透率的实际值与系统显示值的差异，代充的数额占总数额的比例，代充的这部分用户的ARPU值与自充的用户的ARPU值的倍数关系等准确信息。对于游戏制作人/运营经理

来说，提供一个众所周知现状的模糊概况是无用的，他们需要准确地把握问题的严重性和影响性，这些都得依靠数据分析人员提供足够全面且量化的分析结果。

案例二：通过流失用户的等级分布发现游戏设计改进点

产品A在封测时发现0-1级的用户周流失率特别高，持续跟踪部分用户后发现这些玩家并不是由于个人原因离开游戏，而是当初设计成新手指南的某剧情显得过长（20分钟），而且这一剧情对于老MMO玩家来说是可以选择跳过的，