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...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。...) 总结 在本实战案例中，我们使用Python分析了“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。
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。 绝大部分人，都是从这个岗位开始自己的数据之路，也是基数最大的岗位。...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。...最后 以上四个岗位就是数据分析的发展方向，它们互有关联，如果从整个架构图来看（一篇历史旧文有更详细的描述：从零开始，构建数据化运营体系）。
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...，与之有关的游戏数据分析师的工作我们将在1.4节重点阐述。...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》。
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
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？...其余都存在一定程度的相关性。 ? 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.
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...[每个活跃用户每天在线时长、每个活跃用户ARPU] 1.2专题数据挖掘（更深入了解游戏用户的行为）基于目前游戏行业快速增长的行业背景，游戏市场远远没有达到饱和状态。...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
更详细的大会技术干货文章，请留意大讲堂下周专题报道。 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？...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。...云化服务的出现为游戏运营带来了快速、稳定、适应性强、低成本的运营支撑服务。未来，运营支撑工作发展的方向是基础运营服务实现无人值守，达到主动事件自助化，被动事件智能化的程度。...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。
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。...基于以上概念，接下来我们再详细介绍LTV的数理逻辑、利用历史数据计算N日-LTV以及利用历史数据预估LTV。...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） 怎么理解？...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： ?
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。...对于那些新的展现方式，新的体验，都可以算新。 挑战性：需要一些努力，但能完成的任务。跟布置工作任务一样，跳一跳要够得着。 社交性：用户之间的关系。用户交互的连接方式。...工具性：解决一个产品特定的实际性需求。这是所有产品一个最重要的设计理念。 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。 新鲜感：答题获奖一直都有，以前都是在电视上看，真正参与的用户其中还是很少的。而移动互联网让直播答题的门槛非常之低。一个手机号注册就能参与。...参与的积极性高。 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 ?...如图，数据分组后的界面，注意这里有两个分组变量，第一个是【PV_G】，这是字符串宽度为8的时候，第二个是【PV_GROUP】，字符串是宽度为12，区别和原因，大家自己想想就明白。...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。
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...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...model_coef = model.coef_ #获取模型自变量系数并赋值给model_coef model_intercept = model.intercept_ #获取模型的截距并赋值给model_intercept
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。
在这个数据化运营时代，掌握怎样用数据指导微信公众号的运营，成为了必备技能。 本文将带领各位COO从整体情况到单篇图文，从内容到用户进行一次细致的分析，教你快速上手用数据分析驱动公众号运营。...下面直接以一个公众号虚拟后台数据为例进行讲解和分析。 01 整体运营情况 1.粉丝总数分析 ? 这是一个拥有百万级粉丝的大号，粉丝数量代表了公号最重要的资源。...从结果来看，图文标题主要集中在数据、分析师和儿童教育等相关的词汇，与公众号定位相符合。 （2）标题分析 把所有图文打开率和阅读量进行统计分析，将标题内容从高到低进行排列。 ?...03 粉丝分析 1.用户增长分析 ? 重点关注推文当天的新增关注人数和取消关注人数，通过这些数据来分析读者群的喜好。...04 总结 以上展示了微信公众号数据分析的常用方法。通过这些方法，可以有效提升公众号的图文质量，进而增加阅读量、粉丝数量和转化率，最终帮助公众号更好的成长。
游戏数据分析就是重点聚焦于渠道运营、流量分析、游戏运营以及部分产品的设计分析，侧重于实践和效果检验，以经验模型和业务驱动为先导，注重归纳、指标分析、方案演进以及最终方案的实施和评估。...游戏数据分析的意义 对于一款游戏产品来讲，游戏数据分析是非常必要的。...对于任何一款游戏来说，游戏数据分析都是非常重要的，只有从分析的数据中得知这款游戏的下一步该怎么发展。...运营数据 平均同时在线人数（ACU: Average concurrent users）：在一定时间段抓取一次数据，以一定周期为期限；周期内的ACU可取时间段的平均数据。...运营成本 投入/运营成本（RMB）：本月为推广游戏而投入的营销及市场费用金额 产出/元宝消费金额（RMB）：玩家周期内（日/周/月）在游戏中的消费总金额 投入产出比（ROI）：简而言之，就是说付出与回报是否成正比
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？...是否有了新因变量，自变量在范围内 6、回归分析的判断指标？ 回归系数X，判定系数R2(因果关系），相关性系数R 7、为什么要用时间序列？ 时间中的隐形规律 8、什么情况下不适用时间序列预测？...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。
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 ?...《糖果粉碎传奇》，女生最爱的三消游戏。 ? 《愤怒的小鸟》大家应该都玩过。 ? 《水果忍者》很多人智能机的第一款游戏。 ? 比较老的一款消除游戏，将3个箱子推导一起可以消除。 ?...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 ?
3 APP测试的差异化需求 a大方向差异化层面 b测试定位层面 c测试功能层面 d测试运营层面 二 APP测试数据的统计 1测试数据的分类 a内测数据分析 B功能测试数据分析 C兼容测试数据分析 d crash...反馈数据分析 2 测试数据的运营 a收集和整理数据 基本数据、跟产品类别无关的数据和跟产品类别相关的数据。...数据分析主要通过数据工具进行分析。数据分析主要为两种： 1.第三方数据分析工具。...单个APP的用户分析价值有限，如果综合多个APP的数据，形成一个针对用户的标签库，这样对于APP产品运营来说就更有针对性了。...三 总结 测试数据的搜集整理后进行一系列的分析，其实和运营的工作是重叠的，针对早期种子用户的行为习惯喜好分析得到更多的数据做更多的事情，以及确定正确的运营方向是非常重要的。
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