本書以移動遊戲資料分析為主的原因
移動遊戲市場高度開放，使用者**更分散（第三方電子市場、廣告網路、各種流量渠道…）多元的的格局使開發者本身更加注重如何甄選和運營好渠道的使用者
移動裝置特性和碎片化的裝置分布使開發者必須關注使用者裝置的情況，及早解決因裝置造成的問題
從公司運營角度遊戲資料分析面臨的問題
資料開放能力
多數公司不是扁平化結構，真正做資料分析和懂業務的人拿不到許可權和豐富的資料
跨部門協作能力
1.3.1 方**
將業務進行抽象，形成一套可以解決若干業務問題的思路。決定了資料埋點、設計分析指標、採集和組織資料。
通過客戶端/服務端，在某些遊戲位置追蹤玩家遊戲行為而得到的相關資料，以為未來的特定業務分析提供基礎資料支撐
e.g 在使用者註冊的相關**和邏輯位置設計資料採集點
可參考talkingdata 2023年發布的《移動遊戲運營資料指標***》
1.3.2 資料加工
對資料進行處理使其變成資訊
資料平台需滿足安全性、可靠性、可用性、可拓展性和可管理性
1. sdk植入遊戲客戶端
在終端裝置資訊、使用者會話時間等方面有優勢
e.g 移動遊戲客戶端的錯誤日誌
新增使用者很多，但是活躍時間短、留存低時可分析
2. 通過服務端的資料採集
優勢在於遊戲內等級分析、關卡任務分析
e.g 分析付費使用者傾向什麼解析度的手機、使用iphone5的付費使用者的arppu是多少
遊戲客戶端錯誤日誌：
遊戲裝置排行資訊：
實施實時計算、定義多維資料模型和業務模型（e.g 時間、地域、使用者群、區服、渠道等維度）
將採集、處理並計算的資料最後經過介面變成可以被查詢的資訊（報表系統，直接面向最終分析師）
1.3.3 統計分析
1.3.4 提煉演繹
遊戲資料分析最重要的幾個模組：
遊戲資料採集標準介面設計：
e.g talkingdata game analytics在ios平台的資料統計介面
1.3.5 建議方案
如何有效利用分析結果的方案
1.4.1 玩家——遊戲使用者
產品體驗分析的核心目的不是獲取新使用者，更多的是如何去影響已存在的使用者的二次開啟和登入（留存率，尤其是次日留存率）
1.4.2 分析師
1.4.3 策劃——遊戲設計者（資料策劃）
等級分析、任務關卡分析、虛擬道具消費分析、ui/ue分析
《遊戲資料分析的藝術》讀書筆記2
運營 為產品和使用者提供增效服務，進一步完善加強目標使用者對產品的認知 精細化運營 把資料作為運營基礎，把使用者作為運營中心，把市場作為運營導向 從資料的角度理解運營 運籌 發現解決問題，提供最優解決方案以進行最有效的管理 經營 部署制定目標，戰略策劃活動，發展方向 全域性 長遠 研發一款遊戲時需關...
《分析的藝術》讀書筆記
前幾章的摘錄 資訊分析的領域 理論研究，基礎研究，應用研究。無論你是在哪個領域從事何種資訊分析工作，綜合運用各種分析方法都將使你受益。能否熟練的運用各種核心分析方法，關鍵在於勤奮和刻苦。資訊分析是一門實驗科學，而不是理論科學。美國化學家班克羅夫特把一類研究人員稱為 猜測型 另一類稱為積累型。對於以分...
《商業資料分析》讀書筆記（八）
8.視覺化模型表現 基本概念 各種不確定性之下的模型效能視覺化 進一步思考到底要從資料探勘結果中得到什麼 主要技巧 效益曲線 累加相響應曲線 提公升曲線 roc曲線 排序而不是分類 效益曲線 roc圖和曲線 roc之下的區域 auc 累積響應和提公升曲線 例子 客戶流失模型效能分析 總結第八章 視覺...