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黎湘艷葉洋著作 著

圖書標籤:

• 遊戲數據分析
• 數據挖掘
• 遊戲行業
• 數據分析實戰
• Python
• 數據可視化
• 用戶行為分析
• 遊戲運營
• 商業分析
• 數據建模

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121327872

商品編碼：24464066394

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

頁數：279

字數：400000

作  者:黎湘艷,葉洋 著 定  價:79 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2018年01月01日 頁  數:279 裝  幀:平裝 ISBN:9787121327872 ●第 1 章 “數羊”與數據化運營 1
●1.1 “數羊”的故事 1
●1.2 數據分析的定義及步驟 2
●1.3 數據分析的價值 6
●1.4 一份好的分析報告應具備的要點 7
●1.5 圖錶製作的要點 7
●1.6 怎樣成為一名的數據分析師 12
●1.7 遊戲業務相關數據 15
●1.8 案例：不同寫法的分析報告分享 16
●第 2 章 遊戲關鍵數據指標 21
●2.1 轉化率 21
●2.2 留存率 23
●2.3用戶付費指標 26
●2.4 導入用戶成本 27
●2.5 LTV 28
●2.6 ROI 29
●2.7 手遊和端遊的區彆 30
●第 3 章 遊戲發行預熱期 32
●3.1 案例：預訂用戶分析 32
●3.2 案例：預訂用戶轉化率預估 45
●部分目錄

內容簡介

《遊戲數據分析實戰》主要針對遊戲策劃、遊戲運營、遊戲數據分析、産品數據分析挖掘、數據平颱開發維護人員 及對數據分析感興趣的讀者，介紹怎樣利用數據分析遊戲生命周期中各階段遇到的問題。 《遊戲數據分析實戰》主要分為三部分：靠前部分主要介紹遊戲數據分析相關指標體係，通過這套體係，可以初步 監控遊戲整體運營情況；第二部分主要介紹遊戲正式發行前期的市場調研、渠道用戶質量分析、競品 分析及投資收益預測，對遊戲品質進行定位，評估正式上綫後的效果；第三部分主要對遊戲正式發行 後的用戶流失、活躍用戶分類、付費習慣、版本迭代效果、區服閤並等主要問題進行深入探討，實現 遊戲的精益化運營。 《遊戲數據分析實戰》的特色是以詳細案例為主，通過 SPSS、Excel 等工具逐步展示實施步驟。通過手把手的方式 讓讀者快速掌等 黎湘艷,葉洋 著 黎湘艷，盛大遊戲數據分析專傢，具有9年遊戲行業數據分析、數據挖掘工作經驗。從2008年開始在盛大遊戲從事數據分析工作，先後主持或參與50多款遊戲的數據分析工作，主要産品有：《熱血傳奇》《傳奇世界》《龍之榖》《永恒之塔》《很終幻想14》《血族》《不錯地城之光》《Love Live》《城與龍》等。其研究方嚮貫穿遊戲整個生命周期，例如，準確定位遊戲品質、評估市場投放和運營活動效果、分析用戶遊戲行為、用戶畫像、流失預警和建立收入預測模型等，對運營效果有顯著提升；撰寫各類專題分析報告超過100篇，報告能緊密貼閤業務，是遊戲運營和發行的重要參考信息，在一定程度上驅動瞭業務開展，提升瞭運營收入。<等

《數據時代的決策藝術：從海量信息中挖掘商業洞察》 在這信息爆炸的時代，數據已不再是冰冷的數字，而是驅動商業決策、塑造産品形態、連接用戶心智的關鍵要素。然而，海量數據的背後，隱藏著的是機遇與挑戰並存的復雜局麵。如何從紛繁蕪雜的數據洪流中捕捉到有價值的信號？如何將原始數據轉化為能夠指導行動的洞察？《數據時代的決策藝術》將為您揭示一套係統性的方法論，賦能您在數據驅動的浪潮中駕馭自如，做齣更明智、更具前瞻性的商業決策。 本書並非單純的技術教程，也不是某個特定行業的數據案例集錦。它更側重於培養讀者的數據思維模式，建立起一套嚴謹的數據分析框架，並在此基礎上，闡述如何在各種商業場景中靈活運用這些分析能力。我們將一同探討，數據分析不僅僅是關於工具的使用，更是關於提問的方式、理解業務、驗證假設以及最終轉化為切實行動的過程。 第一部分：數據思維的基石——理解你的數據，理解你的業務 在著手任何數據分析之前，最關鍵的一步是建立正確的“數據思維”。這包括： 定義核心業務問題： 任何數據分析都應始於一個清晰、可衡量的業務問題。我們不是為瞭分析而分析，而是為瞭解決實際的業務痛點或抓住潛在的機遇。本書將引導讀者學習如何將模糊的業務需求轉化為可以被數據迴答的問題。例如，與其問“我們的用戶喜歡什麼？”，不如問“是什麼因素導緻用戶在完成首次購買後停止活躍？”，或者“哪類營銷活動能最有效地提升新用戶次日留存率？”。 數據的來源與質量： 理解數據的産生過程至關重要。不同的數據源（如用戶行為日誌、交易記錄、市場調研、社交媒體反饋等）有著各自的特點、局限性和潛在偏差。本書將深入剖析常見的數據來源，並強調數據清洗、驗證和異常處理的重要性。我們也將討論如何識彆數據中的“噪音”和“偏差”，避免基於錯誤的數據做齣錯誤的判斷。 度量體係的構建： 什麼是衡量業務成功的關鍵指標（KPIs）？如何設計一套科學、全麵且相互關聯的度量體係？本書將帶領讀者理解核心業務指標的構成，例如用戶增長、用戶活躍、用戶留存、轉化率、客戶生命周期價值（CLTV）等，並討論如何為不同的業務目標設置閤理的目標值（Targets）和閾值（Thresholds）。我們將強調“可操作性”是度量體係設計的核心原則，即我們關注的指標應該是我們能夠通過業務乾預來影響的。 假設驅動的分析： 優秀的分析師不是被動地描述數據，而是主動地提齣假設並用數據去驗證。本書將強調形成“如果……那麼……”式的假設，並設計相應的實驗或分析方法來檢驗這些假設。例如，我們假設“在産品詳情頁增加用戶評價數量會提升轉化率”，然後通過A/B測試或曆史數據分析來驗證。 第二部分：分析的利器——從描述到預測，掌握數據洞察的方法 一旦我們具備瞭良好的數據思維，就需要掌握一套行之有效的數據分析方法論。本書將覆蓋從基礎到進階的多種分析技術，並側重於其在商業決策中的應用： 探索性數據分析（EDA）： 在深入建模之前，EDA是理解數據分布、識彆變量間關係、發現異常值和模式的關鍵步驟。我們將介紹可視化工具（如圖錶、熱力圖、散點圖等）的巧妙運用，以及統計摘要（如均值、中位數、方差、百分位數等）的解讀。EDA不僅僅是技術操作，更是培養直覺和發現潛在問題的重要環節。 用戶行為分析： 深入理解用戶的行為路徑、使用習慣和偏好是提升用戶體驗和産品設計的基石。本書將介紹漏鬥分析（Funnel Analysis）、路徑分析（Path Analysis）、用戶分群（User Segmentation）等經典方法，並討論如何通過分析用戶行為來識彆流失點、優化轉化路徑、發現增長機會。例如，通過分析用戶在注冊過程中的行為，找齣導緻用戶放棄注冊的關鍵步驟。 A/B測試與實驗設計： 在産品迭代和營銷策略優化中，A/B測試是科學決策的黃金標準。本書將詳細闡述A/B測試的原理、實驗設計步驟（樣本量計算、對照組與實驗組設定、統計顯著性檢驗等），以及如何解讀測試結果，避免常見的誤區，例如“多重比較問題”或“幸存者偏差”。 數據建模基礎（概念層麵）： 雖然本書不側重於高深的算法細節，但會深入淺齣地講解數據建模的核心思想。我們將介紹迴歸分析（Regression Analysis）在預測數值型變量（如銷售額、用戶活躍度）中的應用；分類分析（Classification Analysis）在預測類彆型變量（如用戶是否流失、交易是否欺詐）中的應用；以及聚類分析（Clustering Analysis）在用戶細分和模式發現中的作用。更重要的是，我們將強調模型評估的重要性，理解模型的局限性，以及如何選擇最適閤業務場景的模型。 因果推斷的初步探索： 在數據分析中，相關性不等於因果性。本書將引入因果推斷的基本概念，並探討如何在觀察性數據中嘗試尋找因果關係，例如通過傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching）等方法，幫助我們更準確地理解“是什麼導緻瞭什麼”，從而製定更有效的乾預措施。 第三部分：洞察的轉化——讓數據說話，驅動業務增長 數據分析的最終目的是服務於業務決策和行動。本書將重點關注如何將分析結果轉化為可執行的洞察，並有效地溝通給決策者： 故事化的數據呈現： 枯燥的數字和圖錶難以引起共鳴。本書將教授如何用“講故事”的方式來呈現數據分析結果，將復雜的分析過程和發現以清晰、簡潔、引人入勝的方式傳達給非技術背景的聽眾。我們會討論如何設計有效的演示文稿、報告，以及如何運用敘事技巧來突齣核心洞察。 跨部門協作與溝通： 數據分析師需要與産品經理、市場營銷人員、運營團隊、甚至高層管理者進行有效的溝通與協作。本書將提供溝通策略和技巧，幫助分析師清晰地錶達自己的發現，理解他人的需求，並共同推動數據驅動的決策落地。 建立數據驅動的文化： 數據分析的價值最大化，離不開組織內部對數據價值的認同和對數據驅動決策的擁抱。本書將探討如何通過持續的成功案例、培訓和賦能，在組織內部逐步建立起一種以數據為導嚮的文化，讓數據思維滲透到每一個業務環節。 衡量分析工作的價值： 如何證明數據分析的投入産齣比？本書將討論如何建立一套反饋機製，持續跟蹤和評估數據分析項目的影響力，並不斷優化分析方法和工作流程，以實現持續的業務價值。 目標讀者： 本書適閤所有希望提升數據洞察能力、做齣更明智商業決策的從業者，包括但不限於： 産品經理： 瞭解用戶需求，優化産品體驗，驅動産品迭代。 市場營銷人員： 精準定位目標客戶，優化營銷活動效果，提升ROI。 運營人員： 提升用戶活躍與留存，優化運營策略。 增長黑客： 發現並利用數據驅動的增長機會。 商業分析師： 提升數據分析的深度與廣度，為戰略決策提供支持。 創業者與管理者： 建立數據驅動的決策體係，把握商業機遇。 任何對數據分析感興趣並希望將其應用於實際業務場景的讀者。 《數據時代的決策藝術》將是一次賦能之旅，幫助您將數據從“量”升華為“質”，從“信息”轉化為“洞察”，最終成為驅動業務增長和戰略成功的強大引擎。讓我們一起，在這個充滿無限可能的數據時代，開啓您的決策新篇章。

評分☆☆☆☆☆

我是一名初入遊戲開發行業的新人，雖然在技術層麵已經掌握瞭一些基礎知識，但在如何理解和利用遊戲數據來驅動産品發展方麵，我感到非常迷茫。這本書的書名《遊戲數據分析實戰》就像是為我量身定製的指路明燈。我希望這本書能夠填補我在這一方麵的知識空白，讓我明白遊戲數據不僅僅是冰冷的數字，更是玩傢情感、行為和偏好的具象化錶達。我期待書中能夠深入淺齣地講解各種遊戲數據分析的常用方法和模型，比如如何進行用戶分群，如何分析用戶生命周期價值，如何利用用戶行為數據來預測用戶流失，以及如何通過數據來優化遊戲內的經濟係統。更重要的是，我希望這本書能夠提供一些實際操作的指導，讓我知道在日常工作中，應該關注哪些數據，應該如何去獲取這些數據，以及如何用簡單易懂的方式將分析結果呈現給團隊的其他成員，比如策劃、運營和市場部門。如果這本書能讓我從一個“隻懂代碼”的開發者，轉變為一個能夠用數據說話、驅動遊戲産品不斷進步的“數據驅動型開發者”，那將是我職業生涯中邁齣的重要一步。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我首先被它沉甸甸的分量所吸引，這通常意味著內容會比較充實，而不是那種輕飄飄、講概念的空洞讀物。我本身是一名對遊戲充滿熱情的普通玩傢，雖然沒有專業的背景，但一直對“為什麼這個遊戲會這麼火”、“為什麼我會被某個道具吸引”、“為什麼我會花這麼多時間在這個遊戲裏”等問題感到好奇。我希望這本書能夠用一種通俗易懂的方式，為我揭示隱藏在遊戲世界背後的邏輯。我想象著書中會有一個章節，專門講解如何分析玩傢的遊戲習慣，比如他們喜歡在什麼時間上綫，喜歡做什麼類型的任務，喜歡和誰組隊等等，然後這些分析結果會如何被用來調整遊戲節奏，設計更吸引人的活動，甚至影響遊戲故事的發展。另外，我也很好奇書中是否會提及一些關於遊戲數值平衡的討論，比如為什麼某些角色的技能會調整，為什麼某些裝備會增強或削弱，這些背後是不是也有復雜的數據模型在支撐。如果能通過這本書，讓我對遊戲産生一種“洞察”的感覺，能夠用更深的層次去理解和體驗遊戲，那就太棒瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很吸引人，深邃的藍色背景搭配醒目的黃色書名，瞬間就抓住瞭我的眼球。我一直對遊戲背後的數據運作很感興趣，尤其是在玩一些大型多人在綫遊戲時，總會好奇那些排行榜、裝備掉落率、玩傢行為模式是如何通過數據來驅動和優化的。雖然我對這本書的具體內容還沒深入瞭解，但從封麵和書名給我的直觀感受來看，它似乎能解答我心中的許多疑問。想象一下，翻開這本書，可能就像是進入瞭一個數據構建的遊戲世界，裏麵充滿瞭各種各樣的圖錶、模型和算法，它們共同講述著遊戲如何從一個簡單的想法變成一個龐大而充滿活力的虛擬宇宙。我特彆期待書中能夠展示一些真實的案例，比如某個遊戲是如何通過分析玩傢流失數據來改進遊戲設計的，或者某個活動的推廣是如何依靠精準的用戶畫像來實現的。如果這本書能讓我瞭解到如何用數據去理解遊戲，甚至參與到遊戲的設計和運營中去，那將是一次非常寶貴的學習經曆。我對它抱有很高的期望，希望它能給我帶來全新的視角和實用的知識。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對遊戲行業發展趨勢頗為關注的觀察者，多年來，我見證瞭無數遊戲從默默無聞到傢喻戶曉，也目睹瞭一些曾經輝煌的遊戲逐漸走嚮衰落。在我看來，數據分析在其中扮演著至關重要的角色，它像是遊戲背後的“大腦”，能夠感知玩傢的脈搏，預測市場的風嚮。我購買這本書，是希望能夠更深入地理解這種“大腦”是如何運作的。我期待書中能夠描繪齣一幅宏大的遊戲數據分析圖景，從宏觀層麵解讀行業的發展規律，比如哪些數據指標最能反映一個遊戲類型的生命周期，哪些新興數據分析技術正在改變遊戲的研發和運營模式。我希望它能提供一些關於如何利用數據來預測遊戲市場爆款的洞察，或者如何通過數據分析來洞察玩傢的潛在需求，從而指導遊戲內容的創新和迭代。此外，我也對遊戲數據的倫理和隱私問題感到好奇，希望書中也能對此有所探討，比如在收集和使用用戶數據時，如何做到既有效率又不侵犯玩傢的隱私。總而言之，我期待這本書能夠讓我站在更高的維度，去審視和理解遊戲行業與數據分析之間韆絲萬縷的聯係。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《遊戲數據分析實戰》對我來說，就像是一個通往遊戲産業核心的密碼。我一直認為，任何成功的遊戲背後，都離不開強大的數據支撐。從最初的概念設計，到後期的運營推廣，數據無處不在。我個人對商業分析和市場洞察有著濃厚的興趣，而遊戲行業恰好是一個將這些理論與實踐完美結閤的領域。我希望這本書能夠提供一套係統化的方法論，讓我瞭解如何從零開始，建立一套有效的數據分析體係。比如，如何定義關鍵的遊戲指標（KPIs），如何采集和清洗海量的數據，如何選擇閤適的分析工具和技術，以及最重要的，如何將分析結果轉化為可執行的業務決策。我特彆期待書中能夠有具體的案例研究，展示某個知名遊戲公司是如何利用數據分析來解決實際問題的，例如如何通過 A/B 測試來優化遊戲UI/UX，如何利用用戶畫像來製定精準的廣告投放策略，或者如何通過監測玩傢反饋數據來快速迭代遊戲版本。如果這本書能夠讓我獲得一套可以直接應用於實際工作的遊戲數據分析框架，那將是無價的。