1、什么是數據分析

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

2、數據分析的目的

數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規律。在實際應用中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便采取適當行動。數據分析是有組織有

目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售后服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。例如設計人員在開始一個新的設計以前，要通過廣泛的設計調查，分析所得數據以判定設計方向，因此數據分析在工業設計中具有極其重要的地位

3、數據分析的價值

數據分析在各行各業經營指導和價值評估上都有著至關重要的作用，比如證券公司對公司發展的評估，企業經營的決策依賴等方面。

在游戲行業，數據分析師需要通過與游戲制作人以及市場、渠道、商務、運營、研發等部門的深入溝通合作，才有可能提交出真正有業務推動價值的分析報告，從而實現數據驅動業務的目標。主要包含以下幾個方面：

3.1 為企業管理層提供企業整體運營情況數據，設立預警指標并監控其是否有異動，快速定位指標異動原因；獲取并分析同行企業產品的主要指標數據及其與本企業產品的對比；獲取行業市場規模、暢銷游戲類型、題材等數據。通過多層次、多角度的數據分析報告啟發決策人員發現戰略商機，了解同行發展動態，從宏觀上把握市場發展趨勢，及時發現市場熱點。

3.2 通過游戲測試數據，評估產品質量，幫助產品定位。構造收入、活躍預測框架和模型，使產品在上線前能夠對資源進行把控，減少資源浪費。

3.3 通過爬取外部數據，用戶調研，分析用戶反饋和輿情數據，對用戶進行畫像，對競品進行分析，幫助產品市場定位，并制定有針對性的營銷策略。

3.4 分析用戶流失原因，流失用戶行為特征，定位用戶流失點，輔助研發進行版本調優，讓用戶更好地體驗游戲。建立高價值用戶的流失預警模型，挽留預流失用戶，幫助提升游戲用戶活躍度和收入稽核用戶質量，提早發現異常用戶，避免造成損失。

3.5 監控各位置的轉化效率、價值，進行資源位合理安排和定價。監控廣告投放效果，有助于市場人員及時發現問題，優化素材內容和形式，使其投放效果最大化。

3.6 幫助研發人員發現問題，通過崩潰數據、用戶不正常行為等因素定位bug及其原因；幫助測試人員發現問題，通過數據定位問題發生的具體場景，進行有目的的測試。

3.7 數據輔助運營制定運營策略，實現拉新、促活和提升收入。

4、數據分析的步驟

數據分析流程步驟

4.1 分析設計

首先是明確數據分析目的，只有明確目的，數據分析才不會偏離方向，否則得出的數據分析結果不僅沒有指導意義，亦即目的引導。

當分析目的明確后，我們需要對思路進行梳理分析，并搭建分析框架，需要把分析目的分解成若干個不同的分析要點，也就是說要達到這個目的該如何具體開展數據分析？需要從哪幾個角度進行分析？采用哪些分析指標？采用哪些邏輯思維？運用哪些理論依據？

明確數據分析目的以及確定分析思路，是確保數據分析過程有效進行的先決條件，它可以為數據收集、處理以及分析提供清晰的指引方向

4.2 數據收集

數據收集是按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。這里的數據包括一手數據與二手數據，一手數據主要指可直接獲取的數據，如公司內部的數據庫、市場調查取得的數據等；二手數據主要指經過加工整理后得到的數據，如統計局在互聯網上發布的數據、公開出版物中的數據等。

4.3 數據處理

數據處理是指對采集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，保證數據的一致性和有效性。它是數據分析前必不可少的階段。

數據處理的基本目的是從大量的、可能雜亂無章、難以理解的數據中抽取并推導出對解決問題有價值、有意義的數據。如果數據本身存在錯誤，那么即使采用最先進的數據分析方法，得到的結果也是錯誤的，不具備任何參考價值，甚至還會誤導決策。

數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據抽取、數據合并、數據計算等處理方法。一般的數據都需要進行一定的處理才能用于后續的數據分析工作，即使再干凈的原始數據也需要先進行一定的處理才能使用。

4.4 數據分析

數據分析是指用適當的分析方法及工具，對收集來的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

在確定數據分析思路階段，數據分析師就應當為需要分析的內容確定適合的數據分析方法。到了這個階段，就能夠駕馭數據，從容地進行分析和研究了。

4.5 數據展現

通過數據分析，隱藏在數據內部的關系和規律就會逐漸浮現出來，那么通過什么方式展現出這些關系和規律，才能讓別人一目了然呢？一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，即用圖表說話。

常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變為我們所需要的圖形，例如金字塔圖、矩陣圖、瀑布圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

4.6 分析報告

數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，以供決策者參考。所以數據分析報告是通過對數據全方位的科學分析來評估

企業運營質量，為決策者提供科學、嚴謹的決策依據，以降低企業運營風險，提高企業核心競爭力。

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