我们该如何进行数据分析之入门篇

数据分析入门，应该怎样一步一步来？~

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分
析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法
有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

数据分析师的基本工作流程：
1.定义问题
确定需要的问题，以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多，要根据所在业务去判断。常见的有：变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。
2.数据获取
数据获取的方式有很多种：
一是直接从企业数据库调取，需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。
二是获取公开数据，政府、企业、统计局等机构有。
三是通过Python编写网页爬虫。
3.数据预处理
对残缺、重复等异常数据进行清洗。
4.数据分析与建模
这个部分需要了解基本的统计分析方法、数据挖掘算法，了解不同统计方法适用的场景和适合的问题。
5.数据可视化和分析报告撰写
学习一款可视化工具，将数据通过可视化最直观的展现出来。
数据分析入门需要掌握的技能有：
1. SQL（数据库）：
怎么从数据库取数据？怎么取到自己想要的特定的数据？等这些问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。
2. excel
分析师更多的时候是在分析数据，分析数据时需要把数据放到一个文件里，就是excel。
熟练excel常用公式，学会做数据透视表，什么数据画什么图等。
3.Python或者R的基础：
必备项，也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。
4.学习一个可视化工具
如果你想往更高层次发展，上面的东西顶多只占20%，剩下的80%则是业务理解能力，目标拆解能力，根据数据需求更多新技能的学习能力。

我们该如何进行数据分析之入门篇

　本篇目的主要是把“产品健康度”监控相关的指标(描述性指标，告诉我们是什么)做一个系统的梳理，希望能够帮助刚刚入行或准备入行的朋友，快速熟悉游戏运营分析相关的指标含义及应用场景。

　　关于渠道优化、运营活动分析、流失分析、用户行为分析等具体案例分析会在“进阶篇”中跟大家分享。

　　在这里还是要重申一个观点：

　　1、数据分析的本质是一种意识，一种以客观事实为导向进行产品管理和客户管理的意识;

　　2、数据分析师本质上是一个产品分析师，只是在分析的过程中从数据的角度进行切入而已;

　　3、数据分析的价值在于数据应用，没有业务理解和对各部门作业流程的详细了解，是无法对数据作出分析和解释的;不熟悉业务的数据分析师只能称为“数据取数员";

　　对移动游戏数据这块, 我一般喜欢用经典的“水池图”来做说明;

　　作为CP，无论我们从什么角度做数据分析，最终还是希望能够帮助我们更好的实现最终目的：赚到更多的￥

　　从一个庸俗易懂的公式出发：

　　Revenue = AU * PUR *ARPPU

　　统计周期内的收入流水 = 统计周期内的活跃用户规模 * 活跃用户付费比例 * 平均每付费用户付费金额;

　　因此，我们要做的事情是：“最大化活跃用户规模，并在此规模之上最大化用户付费转化及付费强度”.

　　【最大化活跃用户规模】：如果我们把当前的活跃用户看做一个水池，要想提升水池内的含水量，我们可以有几种做法：

　　1.开源：让更多的水注入，导入更多用户;通过市场推广：

　　1.1拓展新渠道;

　　1.2增加推广费用，提高渠道导入、媒体广告导入量;

　　1.3自有资源与其它APP换量;

　　1.4口碑管理、增加市场认知度和认同度，提高自然导入量;

　　2.节流, 减少水池的出水量，降低用户流失;

　　2.1.通过运营活动、版本更新 提高用户的游戏参与度(玩的更久)

　　2.2.通过老玩家召回的活动，唤醒沉默用户;可以想象成，水池中的部分水分被蒸发，并没有真正的离开流走，可以再通过降雨的方式重新回到水池中;

　　【最大化用户付费转化及付费强度】：在维持水池水量的同时，我们可以通过各种养殖和捕捞的方式(游戏内的消费埋点、促销、充值活动等)打到更多的鱼;

　　当然，价值挖掘 和 用户规模的维护 并不是完全割裂开的，过度的追求高ARPPU也有可能导致用户的流失增加;这是一个相辅相成的过程;

　　综上所述，移动游戏数据分析指标可以分解为3个模块：

　　1、市场推广相关指标(包括：激活、上线、各节点转化率、成本指标、渠道质量等)，它的任务是帮助我们进行“渠道优化”和“产品优化”，最小化用户获取成本，实现更多的新增导入;

　　2、用户活跃 & 留存相关指标(包括：DAUMAU、AT(日均使用时长)、日、周、月留存、回归率等)，它的任务是帮助我们在宏观数据表现层面，快速判断产品存在的问题，并对运营活动及产品改进给予“方向性”指导;

　　3、用户付费相关指标(包括：LTV、PUR(活跃用户付费比)、ARPPU(每付费用户付费强度)、充值结构、充值时段等)，它的任务也是帮助我们在宏观数据表现层面明确产品盈利能力，并对运营活动及产品改进给予“方向性”指导。

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裘和曼宁： 1) 一定要用细心、耐心、和平静的心态去做数据分析.数据分析是个细活,根据二八原则,其中数据的处理将占去数据分析中的八成时间,如果数据处理不当将影响接下来的分析,需要良好的心态减少犯错误的概率. 2) 具有独立思考与换位思考的能力. 数据分析并不仅仅是为了完成一些业务上面的数据需求和论证.数据分析者应该在理解业务的基础上,要有自己独特的见解,扩大自己的思考范围,提升洞察力.同时要换位思考,从多角度看待数据和使用数据.不同的人,不同的角度看问题都能得到不同的效果.

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裘和曼宁： 数据分析较大数据来说还是容易一点的.数据分析需要一些理科性质的基础,包括统计学啊,Excel之类的.首先,可以根据数据的量级给数据进行分类.一般情况下,我们可以使用EXCEL、SQL、Hadoop这三类工具来进行数据的分析.首先...