最近ChatGPT蛮火的，今天试着让ta写了一篇数据分析实战案例，大家来评价一下！ 数据 您的团队已经为您提供了一些游戏数据，包括玩家的行为和收入情况。...以下是数据的一些特征： user_id: 玩家ID date: 游戏日期 level: 玩家达到的游戏等级 revenue: 玩家在游戏中花费的总收入 spend: 玩家在游戏中的总支出 目标 您的目标是分析数据...游戏的收入情况如何？ 付费用户的ARPU（平均收入每用户）是多少？ 解决方案 为了回答上述问题，我们可以使用Python的各种库和工具来进行数据分析和可视化。 首先，我们需要加载数据。...“冒险之旅”游戏的运营数据。...这些数据可以帮助我们更好地了解游戏的用户行为和收入表现，并为游戏的运营和发展提供有用的见解。
从职场生涯看，成为某领域的数据专家，会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向： 数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。...这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...数据分析的管理岗，比较常见的有数据运营经理/总监，数据分析经理等，相对应的能力是能建立指标体系，并且解决日常的各类「为什么」问题。 商业/市场分析是另外一个方向，更多见于传统行业。...在产品强势的公司，数据分析也会划归到产品部门，甚至运营也属于产品部。这类产品经理有更多的机会接触业务，属于顺便把分析师的活也干了，一专多能的典型。...它依赖于埋点采集系统，而埋点采集，需要收集什么类型数据，往往由数据产品经理确定规范（还是看公司，数据运营和数据分析师也能负责）。
游戏数据分析的整体思路 第一步；数据文件获取（1.导入数据 2.查询结构 3.更改结构 4.汇总变量信息）； 第二步；数据预处理（1.剔除缺失值2.变量转换与衍生 3.读出处理好的数据观察和可视化4.汇总变量类型...（2）游戏产品的高频使用用户的定义：是否游戏高频用户的定义：对游戏使用量进行中位数划分，如果大于中位数是高频用户，低于中位数是低频用户 上述数据源可用于分析的问题面有： (0): 高频游戏用户和低频游戏用户的影响因素是什么...： （1）游戏投资商可对高频用户的游戏类型进行投资 （2）游戏产品的市场面对群体的普及主要针对哪个市场 （3）游戏产品的市场面对哪类游戏受喜好的人多 分析目标:高频游戏用户的影响因素是什么？...用户相关性计算，选择的是皮尔逊相关系数，主要选择的是数值型数据进行相关性分析。...数据处理 1. 在Tableau和R中分析，哪些属性值可以不分析（删除） 无关变量: 游戏名称 /用户得分,这两个变量属性属于无关变量，可进行删除。 2.
运营的本质还是离不开产品。而产品的吸引力：来自于用户在产品上感受到的人性的体验。 新鲜感：猎奇心态、总是喜欢新一些的东西。这里的新，不只是说产品要是新的，是以前没有过的。...而运营的目的：是低成本的获取目标用户。而让用户自发性分享传播。成本几乎等于0。不知道大家还记得18年很流行的直播答题么？这就是一种用玩的方式获取流量的例子。...我们可以看到，一个好的游戏化运营创新，要在新鲜感、挑战性、社交性、工具性四个方面做创新。而创新并不一定是技术上的创新，这种原来旧的要素，通过新的方式组合，也是一种创新。
上一篇《为什么你做的数据分析，运营懒得看》中，我们列举了运营实际遇到的困难，今天接着分享，数据分析可以如何帮助运营解决困难。正如上一篇所说，数据分析已经为运营提供了大量支持，可惜仅限于认知现状阶段。...男生们可以回忆一下你们玩的游戏，是不是首充送XX，七日登录送XX，竞技比赛有勋章，套路非常相似。女生们可以回顾一下购物网站的各种满减、优惠、抽奖，是不是看起来很相似。就是这个感觉！...2 不同运营对数据的需求 虽然都叫运营，但是运营实际包含的工作内容非常多。不同运营工作，具体痛的位置不一样。对于这些痛点，数据分析能治疗的程度也有区别。从本质上看，数据分析方法代表着理性、逻辑、计算。...3 数据能支持哪些问题 数据分析适合解决理性问题，因此看了上边分类大家大概知道数据分析适合哪些问题。但别忘了，运营最大的问题是没钱。...以上种种，归纳起来就是：好的数据支撑体系，从来都是业务数据一体运营，集体作战的结果，从来都没有一个神仙级数据分析师能振臂一呼“啊啦啦啦”就摆平所有问题。
当我们的样本量过大，譬如以前讲过的，EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列，尤其是当行数大于30万，一般的办公电脑处理都比较吃力，所以推荐做大数据量处理，还是用SPSS。...今天继续分享SPSS的数据分组，在SPSS里面，这个功能路径是：【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】，常用的是第二个，不会覆盖原有的变量数据。...第一步，数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档，把数据拷贝到SPSS软件，设定好变量名称，如下图： 数据视图： ? 变量视图 ?...最后一组，我们通常定义为【范围，从值到最高】，不至于遗漏数据，正如第一组，我们会定义为【范围，从最低值】。 ?...数据分组后的变量视图 ? 原文链接：http：//www.36dsj.com/？p=4850
因为在整个的过程中，我们要完成游戏数据分析的工作，需要开发人员、设计人员和运营人员的参与，当大家无法在统一的思想和方法的指导下，就无法进行有效地任务分配和需求理解，进而导致今天我们看到这种现象：在很多的游戏公司...，运营人员与开发人员的沟通中频频会出现各种数据标准理解的不统一，分析功能开发得南辕北辙。...在2012年发布的《移动游戏运营数据指标白皮书》。...1.3.5建议方案 前面几个过程是从数据平台、标准分析系统、产品运营和精细化几个关键词在描绘游戏数据分析的流程，而数据分析的最终是要形成方案或者决策指导，因为分析结果体现不了价值，最终还是要和业务结合，...这是对数据分析结果的最佳利用，同时也是在不断积累运营经验，从长远来看，会形成一系列的运营模型，从此不必在摸着石头过河，也不必每一次运营活动和执行都是通过感性认知完成。
可以预见的是，当数据分析由系统来实现时，我们需要对关键业务具备数据的归纳和业务分析的模型组织，比如在游戏数据分析中，我们会针对鲸鱼做分析，对留存做专门的分析。这些都是通过业务的提炼才得以实现的。...在如今移动游戏市场，服务于第三方游戏统计分析服务的平台提供了标准的数据接口，从数据采集的角度，我们可以确立如图1-7所示的标准统计接口。 ?...1.3.5建议方案 前面几个过程是从数据平台、标准分析系统、产品运营和精细化几个关键词在描绘游戏数据分析的流程，而数据分析的最终是要形成方案或者决策指导，因为分析结果体现不了价值，最终还是要和业务结合，...不过在最近的移动游戏市场，已经有很多的公司或者分析师慢慢注意到这一点，因为移动设备可以更加精准地定位一个用户，同时移动提供了更加方便和快捷的消息推送和内容下发机制，这使得我们至少从游戏运营层面可以做到根据设备...这是对数据分析结果的最佳利用，同时也是在不断积累运营经验，从长远来看，会形成一系列的运营模型，从此不必在摸着石头过河，也不必每一次运营活动和执行都是通过感性认知完成。
来源：TalkingData 1.3 游戏数据分析的流程 游戏数据分析整体的流程将分为几个阶段，这几个阶段则是反映了不同企业数据分析的水平，从另一个角度，也是在解析作为一名数据分析人员究竟该如何参与到游戏数据分析业务中...就游戏业务来说，从游戏数据分析角度，目前已经存在几套方法论，比如游戏早期市场提及的是PRARA，在进入移动游戏领域，以TalkingData的AARRR模型则提及得最多，这套方法论综合了PRARA、网站分析...因为在整个的过程中，我们要完成游戏数据分析的工作，需要开发人员、设计人员和运营人员的参与，当大家无法在统一的思想和方法的指导下，就无法进行有效地任务分配和需求理解，进而导致今天我们看到这种现象：在很多的游戏公司...，运营人员与开发人员的沟通中频频会出现各种数据标准理解的不统一，分析功能开发得南辕北辙。...在2012年发布的《移动游戏运营数据指标白皮书》。
数据来源：https://pan.baidu.com/s/1a5kcBy0O0LGO8vo5SXI2Hw 第一步：导入库 import re import numpy from sklearn import...linear_model from matplotlib import pyplot as plt 第二步：导入数据 fn = open("C:/Users/***/Desktop/Python数据分析与数据化运营.../chapter1/data.txt") all_data = fn.readlines() fn.close() 第三步：数据预处理 x=[] y=[] for single_data in all_data...y.append(float(temp_data[1])) x=numpy.array(x).reshape([100,1]) y=numpy.array(y).reshape([100,1]) 第四步：数据分析...plt.scatter(x,y) plt.show() 第五步：数据建模 model = linear_model.LinearRegression() model.fit(x,y) 第六步：模型评估
这些埋点数据都是元数据，也就是每一次行为事件都会记录成一条，我们后续复杂的数据分析都是基于此。 一般来说，我们可以将事件的属性分为两类：通用属性与事件专属属性。...除了我们需要用于分析的属性之外，技术也可能会提一些用于定位问题的属性字段，加到埋点设计里即可。 1.8. 运营数据后台 有了埋点数据之后，我们就可以进行运营数据后台的搭建了。...又或者我们接入一些第三方的数据后台，按照对应的数据埋点要求进行埋点设计，一样可以快速的完成一些基础的数据报表设计。 其实，有了元数据，数据分析就都好做了。...不过，现在除了游戏里的一些玩家行为数据之外，我们还有买量数据，这方面也是可以集成到运营数据后台的，当然也是可以单独拿出来做分析，结合游戏里的数据看用户质量（留存、LTV、roi之类的）。 2....版本规划 一般来说，游戏性的版本规划可能是很早就有制定，不过在运营阶段，收集到线上玩家的一些有效反馈建议以及从运营数据分析得到的一些参考建议等都可以作为后续版本的开发方向。
如何将云的理念落地到游戏领域来？如何提升游戏运营的质量和效率？怎样降低运营成本？这是游戏行业进入新一轮发展期，又恰逢云计算兴起，做为游戏人要追寻的问题。...本届游戏运营技术论坛以“云时代的游戏运营”为主题，请来腾讯游戏、盛大游戏、英特尔亚太研发、云络网络的核心高管和技术大牛，与各位一起再论云时代的游戏运营之道！ ?...腾讯游戏运营部总经理 崔晓春 致开场辞 腾讯游戏运营部总经理 崔晓春开场致辞中提到，这次的论坛是在云时代的大背景下举行，技术的革新不仅是移动游戏开发的挑战，还是个不容错过的机遇。...而到时候运维都应该从重复劳动中解放出来，将精力投入到主动优化中去，例如：游戏运营架构设计、技术运营工具建设、产品运营决策支持、用户游戏体验优化等等更有价值的工作。...而在存储方面，英特尔现在很多数据中心的存储基本上是一个存储服务器加上一个接口，在未来英特尔可以提供软件可管理的，能够实现自动的冷数据、热数据的分层，能够减少数据的重复量。
介绍一个有趣的数据系统Operational Analytics Processing，OPAP系统。不同于传统的OLTP和OLAP，它更注重于实时数据的即时分析。...举个简单的例子，当用户参加一项活动时，产品经理或者是运营人员希望能够马上获得用户的参与效果，并且快速的探索用户的行为特征，从而立马改进活动以获得更好的效果。正所谓：越来接近实时的数据，越有价值。...低数据延迟: 数据的任何变化都能够在几秒钟内被查询到。因为主要是用于分析，所以OPAP系统无需像OLTP系统一样支持事务。...总结 OPAP系统并不太像传统的数据库，它单纯只是为了让数据能够更快的被分析。基于这个理念，便有了很多有趣的特性，比如不支持事务，直接将数据落盘到log。...总的来说，作者的设想是很有意义的：对于某些分析场景，使用Flink、Spark Streaming实时计算引擎，算出结果显得太重，也不够灵活；类OPAP系统可以通过简单的SQL语句将工作量释放给产品和运营人员
1.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 1.1.1常规数据分析维度 1.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等...）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况 1.1.1.1.1用户数量 ?...职业等级分布 资源使用统计 排名统计（增加荣誉感） 1.1.2常规数据分析方法 1.1.2.1对比分析法 各运营核心指标,例如：人气（平均在线人数、高峰在线人数）、收益（每个在线人数的...ARPU） 1、与目标对比（例如：在11月30号前，某游戏日活跃用户数运营目标为5万户。...1.3用户调研（设计问卷、开展调研）用户调研其实在游戏数据分析工作处在一个边缘的位置，很多玩家不清楚自己想要什么，所以某种程度上我们来做这种调研工作往往会得到错误的玩家信号，所以很少会用调研手段来分析玩家
P165， 100万条内选K聚类数据量大时间久，数据高维选择降维、子空间聚类（谱聚类），Mini Batch KMeans,分类准确选谱聚类。 2、聚类和分类的区别？...不适合商业环境复杂的企业，数据的平稳性、白噪声检验 9、数据分析的流程是什么？ 大流程、小流程、循环流程、迭代流程 10、如何处理异常值、重复值、空值？...主成分分析PCA、因子分析FA、线性判别分析LDA、独立成分分析ICA、局部线性嵌入LIE、核主成分析KernelPCA 12、大数据还有必要抽样和降维吗？...数据的抽样、数据的降维（X太多）（专家法、相关性法、准确性法、机器学习权重） 13、数据分布不均衡的影响？ 机器学习样本不够，学习有偏差。10倍要警惕、20倍要处理。...过抽样（容易过拟合）、欠抽样（容易数据信息丢失） 14、如何检查异常检测？ 统计（分布）、距离K均值、密度LOF、偏移、时间序列，离群点和新奇点检测 15、如何验证关联分析？
周末在家爬取了各类别最热门的2000款美国Appstore的游戏的相关数据，包括公司名称、游戏名称、评分人数、星级，简单分析了下发现一些有趣的东西。...（注：该处是美国的Appstore，中国的数据不一样）。 截止2016年7月底，最受欢迎（最多人评分）的游戏不是我们熟知的糖果粉碎传奇、愤怒的小鸟或者是水果忍者，而是这款 ?...通过游戏赚取的金币可以解锁新角色，另外游戏还有一个亮点是每一关的地图都是随机生成的。...从游戏公司来看，发行的游戏数量 Top3 的游戏公司有以下数据： ? ? ? 另外有一家公司也想提一下，他是开发了《植物大战僵尸》的 Popcap ?...这家公司只有5款游戏名列2000款最受欢迎游戏里，但每款都很火，平均评分人数达到22w。 除了《植物大战僵尸》，他家的三消游戏《宝石迷阵》也大受欢迎。 ?
DataOps开始时是作为一个最佳实践系统，但逐渐成熟为处理数据分析的全功能方法。此外，它依赖并促进分析团队和信息技术运营团队之间的良好沟通。...使用SPC，对数据流进行持续监控。如果出现异常，数据分析团队将收到自动警报通知。...增强的数据分析:DataOps促进了多面分析技术的使用。旨在引导数据通过所有分析阶段的新机器学习算法正越来越受欢迎。这些算法帮助数据专家在将数据交付给客户之前收集、处理和分类数据。...通过使用自动流程，数据分析和数据管理变得更加精简。这些步骤确保了产品交付和部署的快速和无缝改进。 连续的分析 持续分析是最近才发展起来的。...连续方法被设计为同时运行多个无状态(不保存数据)引擎，这些引擎丰富、分析和操作数据。由此产生的“持续分析”方法提供了更快的答案，同时也使IT工作更简单、更便宜。
近年来，小游戏赛道爆款频出，引起了大众的广泛关注。与端游、手游相比，小游戏无需下载、点开即玩的特点颇受大众喜爱，由此近年来小游戏赛道迎来爆发式增长。今天我们就来对比看看目前有哪些小游戏平台呢？...也是小游戏生态最完善的平台，从近期发布的《2022年微信小游戏增长白皮书》来看，目前微信小游戏开发者数量已达到10万+，月流水千万级游戏款数同比增加50%以上。...QQ 轻游戏平台对优质游戏采用“种子用户+自然传播”的方式进行去中心化的推广激励，开发者可向 QQ 平台申请推广资源，包括游戏放量（小规模测试阶段）、上中心化入口和上游戏城运营位（邀请制）、厘米秀小人气泡...游戏实质上还是一个内容产业，除了做出可玩性高、创意优秀的产品外，游戏的分发也是至关重要的一环，如何拓宽优质的分发渠道、获得高质量且价格合理的流量都是运营者需要考虑的问题。...除了以上几种背靠大平台的分发渠道之外，开发者或者运营商还可以利用小程序容器技术拓宽小游戏的分发渠道。例如：通过过集成 FinClip 小程序容器的方式，使得渠道APP具备小程序具备小程序运行的能力。
上回咱们介绍了《关于移动游戏运营数据指标，这里有一份简单说明，请查收》，不少朋友们看完后留言希望出一期关于LTV的计算和预估科普贴，刚好最近才哥也在做这方面的数据处理。...其中CAC就是指产品获取单个用户需要的成本，我们在《关于移动游戏运营数据指标，这里有一份简单说明，请查收》介绍过广告投放常见的数据指标中CP*如CPA、CPM等计费方式都是可以折算为单用户获取成本的。...这里把某天使用产品的用户叫当天留存用户，所以对于当天的充值收入来说只可能来自当天留存用户，而当天留存用户的人均付费金额为arpu，所以，我们可以得到LTV的如下计算公式： 注：这里以第0日为这批用户新增日期（和目前大多数第三方数据分析平台保持一致...举个栗子：我们根据历史数据进行拟合得出了留存率和arpu的预估数据如下 ? 案例数据01 以下面积部分就是LTV值： ?...注：本节计算用的输入均为第2部分中案例数据01 前10天原数据 3.1.
在医院陪护老婆已经一周了，与医生、化验、护士相处一周以后，发现这不就是数据分析、数据挖掘、数据运营间的关系吗！特此mark，让新同学快速理解一下。...这一切处理问题的方法像极了数据分析师。虽然作为数据分析师懂的是数据、统计学、编程、业务等知识，可真正面对的业务问题错综复杂。...由人工梳理复杂问题，设定清晰的目标，标注结果，再交由算法训练稳定的模型，是沉淀经验，积累分析成果的重要过程。 至于护士们，就像极了数据运营，或者需要看数据的运营。...对企业而言，分析、算法、数据运营也缺一不可。数据分析适合解决复杂的业务问题，算法适合对特定问题训练模型提升效率，数据运营当然是数据说话的干脏活累活，大家都在为经营做贡献。...可有些同学会好奇：那陈老师，为啥我看到的是数据分析都在迷茫自己要做什么，人人都想21天0基础学算法年薪百万，运营三天就写一篇分析心得却事到临头老是来要数要结果呢？？为啥我看到的企业都这么乱？？
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