被“妖魔化”的数据分析

作者@小强me 认为新手总觉得数据分析是一件超级复杂,技术含量极高的事情。他们总关心一些专业词汇,图表怎么做,excel工具怎么用,结论怎么写…作者强调文中所说的都是游戏的数据分析,因此别以为大数据什么的也都这么简单。

数据分析是一个方法,但不是唯一的方法

数据分析的优点是相对客观,但是缺点也很明显,人力和时间成本很高。

游戏里的数据分析无非就是要实现2个目的:

  • 发现现存问题的本质,并解决他(99%)
  • 发现一些趋势,以便未来做的更好(1%)

其中第一个目的占99%!第二个目的我没见人专门做过,我自己也从来没有专门做过类似的事情,最多就是数据看多了,瞎猫碰上死耗子,发现点趋势来。

所以数据分析主要是为了发现问题,解决问题而做的。发现问题和解决问题的方法有很多种,有时候数据分析并不是最好的办法。

例如:新版本很快就要更新了,一还有一堆准备工作没有完成,这个时候你发现新出的装备卖的很不好,远远不如预期。

如果你还花很多时间去分析为什么那个装备卖的不好,那你就耽误了更重要的新版本!当时间不够的时候,分清主次,别再数据分析上浪费时间。找不同类型的用户聊聊,基本就能发现主要的问题所在了。

数据分析不是万能的

数据分析能够发现代码的问题根源,但是很难解释用户的行为。

数据分析思路(脑图来自《游戏数据分析三部曲》)

如上图中,当我们通过数据发现游戏里的大R流失了。数据能做的就已经到尽头了,数据无法告诉我们流失的具体原因。数据不能告诉我们用户是因为公司破产而停止玩游戏,还是因为跑去玩其他游戏了,还是因为玩累了不想玩了…

数据很多时候也解释不清楚,只是通过数据的不断细分,我们能把问题的范围缩小再缩小,而不是在茫茫大海里找一根针。

所以再牛B的数据分析师,如果不了解产品,不了解用户,也没用!

数据分析不是把图表和文字堆砌出来就行了

见过很多数据分析:排版整洁,图表做的很漂亮,每页都有公司logo和版权说明,乍一看感觉好牛B!

但再一看内容,纯属一堆垃圾!

  • 数据采样完全不科学
  • 根本没有细分数据,只有一堆说明不了问题的宏观数据
  • 没有任何对比数据
  • 数据完全不能支撑“分析”得出的结论

简单总结:结论全是主观臆断,跟堆砌的数据和图表完全无关。

数据分析是一个很严谨的事情,每个结论都应该从数据中得出,数据不能说明的问题只能是猜测。所以当我们写下每一个结论的时候,一定要搞清楚这个是“我觉得是这样”,还是“我从数据中发现是这样”!

来源微信公众号:互联网er的早读课

原文发布于微信公众号 - 数据的力量(shujudeliliang)

原文发表时间:2015-04-18

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