游戏APP运营数据分析师的困境


深耕数据分析行业20载,小数见证了数据分析行业的风起云涌,也目睹了无数小白、宝妈、精英转行、升职、加薪……小数邀请数据分析从业者说出他们的经历、困惑,揭秘不同行业、不同职业数据分析现状!

 

小数带你看职场:

主人公:小王,某游戏app运营团队的一名新手数据分析,负责该app的用户数据分析工作。

最近,领导布置了一个新任务:如何提升该游戏app的付费人数?

小王一时乱了手脚,不知如何下手。

 

深耕数据分析行业20载,小数见证了数据分析行业的风起云涌,也目睹了无数小白、宝妈、精英转行、升职、加薪……小数邀请数据分析从业者说出他们的经历、困惑,揭秘不同行业、不同职业数据分析现状!

 

小数带你看职场:

主人公:小王,某游戏app运营团队的一名新手数据分析,负责该app的用户数据分析工作。

最近,领导布置了一个新任务:如何提升该游戏app的付费人数?

 

小王一时乱了手脚,不知如何下手。

 

那我们回到小王的问题:

 

如何提升该游戏app的付费人数?

我们首先需要做的是明确和拆解问题。

如何定义付费人数?

该问题的目标是什么?

提升到什么水平?

我们可以用哪些资源来解决该问题?

提升付费人数可以从几个角度思考?

降低流失和预测付费两个角度是否合理?

是否还有其他分析角度?

 


第二步收集数据,基于第一步的问题定义和拆分结果,应该收集哪些数据?
 
第三步数据的清洗和预处理,哪些数据有缺失值和异常值?如何处理缺失值和异常值?建立模型需要数据呈现什么样的状态?数据形态是否需要调整?如何调整?选取哪些变量建立模型?
 
第四步建模,选择哪些算法或模型,不同算法或模型的优缺点和注意事项有哪些?
 
第五步输出模型结果,结果是否满足需求?根据结果能提出哪些可行建议?
 
第六步结果的落地和验证。建议能否落地?通过A/B test验证建议是否有效?如何推广模型结果?
 
综上所述,数据分析流程是从事数据分析项目的必备方法论,但是小王的项目还涉及到业务沟通、数据库取数、特征工程、模型或算法的构建、A/B test等诸多理论和方法的加持,这些都在CPDA数据分析课程体系中悉数呈现!
 
小王的上述问题如果您也遇到过,欢迎与小数讨论和留言。
 
 
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