老白爱分析
老白爱分析_个人页
老白爱分析
文章
118
问答
0
视频
0
个人介绍
从事数据分析及咨询工作，天天和数据打交道，搞过游戏数据分析，搞过金融，最近在搞零售，对基本的数据分析和技术有一定的理解，啥玩意都去理解一下，分析一下，不限范畴，只要自己能理解和搞得懂的。写过一本书《游戏数据分析的艺术》，写过专栏《小白学数据分析》，现在是个老白了。
擅长的技术
-
发表了文章 2017-11-18
在大数据时期的营销该是什么样子的
前段时间读了一本书《颠覆营销》，写的还是有些意思的，这里分享一下，希望给大家一些Tips。 “市场变得比市场营销更快，如果5年内你还用同样的方式做生意，你将要关门大吉。” 菲利普-科特勒 在今天你会发现我们的策略总是后知后觉，因为你的理解根本上消费者的变化，实际上在很多时候，我们要先于消费者，了解想法，诉求，但这件事其实在最近的7-8年才真正得以实现的可能。
-
发表了文章 2017-09-25
基于数据驱动的活动该如何设计
最近在客户现场沟通几个系列的活动设计方案时，遭遇了一系列的挑战，说实话，客户给我深深的上了一课。在传统零售这样的行业中，思维模式与这些做惯了互联网和虚拟经济运营的人而言，有非常大的不同，多大的愿景，多么口若悬河的Story的模式，他们在意的不是这些。
-
发表了文章 2017-09-18
DAU新解
写在回归之时 --------------------------- 抱歉，已经超过三年没有回到这里了。 浮躁，虚荣，一颗心没有落到地上，也没有好好总结一下自己。怀念最开始那个时候的状态，安静的做点事情，没有那么多关于管理，开会，PPT，甚至领略战略意图的繁琐。
-
发表了文章 2014-05-04
小白学数据分析----->DNU/DAU
行业指标观察分析-DNU/DAU 写在分析之前 一直以来，我们对于数据都是在做加法，也希望这个过程中，不断搜罗和变换出来更多的数据指标，维度等等。而在实际的分析中，我们发现，一如我们给用户提供产品一样，太多的时候，我们思考的是如何增加功能，而产品的核心功能和诉求，却越来越远。
-
发表了文章 2014-04-22
小白学数据分析----->学习注册转化率
你的注册转化率及格了吗？ 注册转化率，一个基本上可以忽略的指标，虽然简单，但是却真实反映渠道，发行商，开发者的实力，以及对待产品的态度。 所谓的注册转化率，其实指的是玩家从下载游戏后，打开激活游戏，注册成功游戏的比率，即注册账户/激活账户数，如果出现单个设备，多个账号的情况，算作一次转化。
-
发表了文章 2014-03-17
说说第三方服务
这是一篇好久就想去写的文章，这不是一篇PR，这只是在说明一个事实，你不得不承认的事实。 其实在中国一直就存在第三方服务，只是，这么多年，伴随互联网浪潮的发展，却始终尴尬，其个中缘由太多，最多的一点，或许是信任，但今天我们不说这个，而是说点别的，这就是价值。
-
发表了文章 2014-01-17
小白学数据分析----->ARPPU的误区
新年到来，该应该持续坚持写下去，还是有很多人要来学习和进步的。 今天提到了一个概念：ARPPU。 这个概念等同于之前大家认识的ARPU（其实这句话我是很不愿意说的），ARPPU是总收入除以总付费用户数，得到的每个付费用户的平均收益。
-
发表了文章 2013-12-31
写在2013年最后一天
这些时日，更新少了一些，因为有些个事情和情况占据了太多时间，文章也落下了很多，以前回首总要去总结过去。现在累的已经有些倦怠，一年过去，不说发展，身体确实有些吃不消，年底的几次生病，确实让我有些力不从心，所以不再去考虑过去这一年怎么样，现在觉得应该把时间留给当下的时刻，做好眼下那些正需要做的事情。
-
发表了文章 2013-11-06
小白学数据分析----->移动游戏的使用时长分析
写下该文章，是因为之前看到了几款游戏一个典型的玩家刺激活动，在《多塔联盟》，《萌江湖》等多款游戏的设计中都有体现，如下图所示： 这个功能点的设计，今天在这里讲的更多的还是跟数据有关系，跟用户的行为有关系，大家可能发现了，英雄招募首日共计5次，每次10分钟，如果你感兴趣，一定有一个疑问，为什么是5次，且每次是10分钟？ 对于这一点，我相信有的开发者并没有仔细的考虑过，只是在大家都有了这个功能后，我也应该具备，然而这背后其实还是有些值得东西去探索的，今天我们将看到为什么在这款游戏中一共做5次，每次10分钟是可以的，而在别的游戏中就不行，就不可以这么做的故事。
-
发表了文章 2013-11-05
小白学数据分析----->付费用户生命周期研究
付费用户其实存在一个付费周期转化的问题，直接指标可能就是付费渗透率的问题，然而在此背后其实还有更深入的问题。我们经常遇到的是推广渠道获得的新用户，且这批用户进入游戏的状态。其实在付费用户问题研究方面，本质上是类似的。
-
发表了文章 2013-10-10
小白学数据分析----->什么才是留存率的关键？
最近花了很多的时间在体验各种游戏，从火爆的卡牌，到策略，RPG等等，有一个问题在影响我，什么才是留存率的关键？今天就先讨论一些我的想法。 留存率已经成为大家最常提到的词汇，也是拿出来show一下的武器，不过一个困扰的问题在于，什么影响了留存，怎么优化留存。
-
发表了文章 2013-09-04
小白学数据分析----->ARPDAU的价值
最近盛大刚刚发布了财报，有人给我打电话问什么是ARPDAU？ARPDAU能够起到什么作用？本文就这个问题给大家解析一下ARPDAU。在讲ARPDAU之前，有两个概念大家应该很清楚，一个是ARPU，另一个是ARPPU，如果有不清楚的同学请查看《移动游戏数据分析白皮书》。
-
发表了文章 2013-08-21
小白学数据分析----->留存率与运营活动分析_I
有关留存率的事情最近扯得比较多，因为在分析数据的时候，越发觉得，分析一定是要来解决问题的，留存率不知何时突然变得流行了，在此讨论留存率倒不是因为流行，而是觉得以留存率为核心，的确是可以帮助我们解决不少的问题，但前提是，不要只停留在你所知道的次日，3日，7日留存率就OK，因为纵然你知道与benchmarks是差距，如果只抱着这个指标，你依然不知道自己该怎么做。
-
发表了文章 2013-05-15
游戏运营杂谈<-最关心的游戏运营数据指标分析
上个月，做了一次关于最关心的游戏运营数据指标分析，收到了很多游戏数据分析师，运营人员，BOSS的反馈，参与了投票，参与投票的用户总计有65位，不是很多不过最后的调查数据，似乎说明了很多问题。 上图为调查结果，攻击选取了19个相关的运营数据指标内容，根据这些投票来看，活跃用户量，付费转化率，留存率成为大部分用户关注的数据指标，而相对反映用户行为的比如游戏次数，转化率等信息似乎并没有得到运营人员的重视。
-
发表了文章 2013-05-14
小白学数据分析----->基于数据驱动的最佳渠道评估策略
对于游戏数据分析来说，我们要从很多方面下手，具体从数据分析角度来说，作为游戏CP需要作三块工作,第一是游戏推广,第二是游戏质量,第三是游戏运营,就这三点来看,推广是未来游戏是否有稳定人气,获得稳定收入的关键一环。
-
发表了文章 2013-05-10
小白学数据分析----->留存率使用的窘境_I
随着移动游戏整体的火热，现在看到太多的数据，太多信息，很多时候我们仰慕和钦佩别人的成功，我们总是把这个行业达成所谓共识的一些数据来出来说明问题。因为我们笃信数据是有力的证据，并且可以说明实力。然而太多的时候，因为沾染了更多的外在气氛，以至于在一些情况下看不到自己接下来的清晰的方向。
-
发表了文章 2013-05-02
小白学数据分析----->3D移动网络游戏需要关注的问题
前几天在顽石讲了一些3D手游的问题，抽点时间写点东西，简单来说说3D游戏的研发和运营过程中，我们可能面临的问题。 随着智能设备性能的不断提升，很多的手游产品主打3D牌，一直以来，无论端游，页游，还是手游，玩家对于3D的追求都是一个永恒的话题。
-
发表了文章 2013-04-01
小白学数据分析----->留存率的三个普适原则
关于留存率的文章，现在很多，以下要说的内容实际上算是对于留存率使用的一个小归纳。这篇文章所要阐述的内容其实早在去年就已经形成了，一直没有足够的时间组织起来，因为我觉得虽然简单，不过影响的范畴和可扩展的领域很多。
-
发表了文章 2013-03-28
小白学数据分析----->渠道、运营、数据_I
学分析论坛|专注于游戏数据分析 针对本文的相关的讨论，请移步http://www.xuefenxi.com/forum.php?mod=viewthread&tid=112&extra= 上周六做了一个演讲，关于渠道、数据、运营的内容，今天开始，针对演讲的一些内容，有针对性的阐述一下。
-
发表了文章 2013-03-13
流失预测 & 分类模型（一）[转发自石头]
首先声明，该文章是石头哥的最新文章，力作之一。石头哥是游戏数据挖掘与分析QQ群的群主之一，该文出自他手，在此予以转发，望从事游戏数据分析的各位可以从中学到一二。本来我的博客想来很少转文章的，不过在此，这样的好文必须转起来。
-
发表了文章 2013-02-26
基于精益分析的case学习[翻译]
题外话 下面的内容是在国外的材料中看到的一个概念，叫做精益分析（Lean Analytics），想来觉得不错，内容虽然不是游戏相关的，不过比较深刻，思想也是不错的。这是其中的第一个case，简单翻译了一下，大家可以看看。
-
发表了文章 2013-02-21
小白学数据分析----->如何设计和分析数据指标
今天说到的这个题目，看起来有点大，不过作为游戏数据分析师，早晚都要设计和分析数据指标。在《移动游戏运营数据分析指标白皮书》（http://www.xuefenxi.com/forum.php?mod=viewthread&tid=2&extra=page%3D1）中，提炼了一些针对游戏数据分析的指标，这只是分析工作的第一步，还要有效的组织起来，并按照需求进行细分，即按需进行二次设计和分析。
-
发表了文章 2013-02-19
2012年我的关键词
记得大概去年的这个时候给自己做了一个2011年关键词，恍惚间2012已经走过。过去这一年发生了太多的事。在cnblog已经待了一年半，这段时间结识了太多的人，纪录下了很多很多的点滴，当然更多的因为时间和精力的原因，有些没有写出来。
-
发表了文章 2013-01-28
小白学数据分析----->留存率分析_I[次日留存率突然下降了50%？]
最近在做留存分析时，遇到了不少的情况，也经常会有人问我，为什么我的游戏突然次日留存率降了一半。如果留存率是单单作为一个简单的指标的话，那对你价值还是蛮有限的，今天就和大家说说一个case，这是不久前解决掉的问题，相信会帮助不少人。
-
发表了文章 2013-01-21
游戏运营杂谈之----->游戏期望值与留存
在移动互联网的圈子里，凡是做游戏的应该都很关注次日留存率，一直以来我们也把次日留存作为衡量一款游戏品质好坏的标签。这点就像你在一个淘宝店买到一件商品后，下次是否继续去购买完全取决于你第一次购买的体验和购后的反馈。
-
发表了文章 2012-12-24
小白学数据分析-----> 转化率的四种形式
在数据分析中我们经常会使用各种类型的转化率分析，在游戏数据分析中，我们对于转化率的使用更为频繁，比如渠道分析，玩家购买流程转化率等等。在实际使用过程中，总结出来了四种转化率的形式，这里简单说说。 回炉型转化率 所谓回炉型转化率指的是在转化的第一步到第二步的转化过程中就出现了较大的障碍，从第一步到第二步，转化率变化比较大，这种转化率形式的出现，就需要回炉进行问题分析和处理，这种类似的转化率比如在渠道用户推广时可以作为一个渠道用户质量把控的分析方法，同时，也是检测游戏本身在新用户导入时的新手引导等功能的检测。
-
发表了文章 2012-12-20
为什么要去做数据标准这件事
写在之前的话 2012年12月15日，有我参与的《移动游戏运营数据指标白皮书》对外发布了，在参与和规范指标的过程中，我思考了很多很多，这其中对于大多数人来说，最大的疑问莫过于，为什么要去做这件事。今天有关于这个问题的答案将在下文中进行阐述。
-
发表了文章 2012-12-04
小白学数据分析----->什么是活跃_I(DAU)
最近和几个人聊天,大家对于活跃都有着自己的看法,此外因为一些标准的问题,不熟悉分析术语的很多人把活跃,留存等很多信息都搞混了.后来发现这是一个很现实的问题。在一些我 看来不是问题的问题都变成了问题了，因此在此特地说说活跃的事，帮助更多从事游戏数据分析的小白们成长。
-
发表了文章 2012-11-12
小白学数据分析-----> 有关于流失分析的探讨
早先我曾探讨一个关于流失分析的整套流程问题，也说了流失分析是如何的重要，大概这种解说是苍白无力的，因为拿不出数据来说明这个问题，因此大家就会感觉比较飘渺，今天就是流失分析再次进行探讨，这次从数据的角度来理解为什么要做好流失分析。
-
发表了文章 2012-11-06
小白学数据分析-----> 新登付费玩家研究模型
一款游戏产品进入成熟期后，重点基本都在拉动收入，原因在于用户量和游戏社会已经形成，老用户不会轻易流失，新用户不断涌入游戏，形成一个相对稳定的游戏社会，这个阶段的收入拉动也是比较显著，但是这样的稳定时期可能随着产品二度、三度开发，不断出现。
-
发表了文章 2012-10-15
小白学数据分析-----> 你的游戏数据分析做好了吗？
“策划和数据的关系和SM一样，你穿皮衣，握着鞭子的时候，才会体验到驾驭数据的刺激，前提是你很坚定你必须站着，一次都不要跪。如果你是跪在地上的那个，那永远永远只能被牵着走。” 我们作为游戏运营一直在说数据重要，数据化运营，然而，往往给出来的就是留存率、流失率、活跃、付费渗透率，这些是目前大家都在做的，而且做了很久很久，可惜的是目前还没有形成一些统一的规范，因此我们有了ARPU的质疑，有了一次又一次的质疑，虽然再各自为战，但是没有战出一个所以然。
-
发表了文章 2012-10-11
小白学数据分析----->付费渗透率再研究
今天所谈到的东西其实是关于新增付费用户的研究模型的内容，谈到模型，有时候我们过于神话了，模型其实最后就是一套方法论，我自己觉得这倒是自己思维思考最后落地的一个载体，因为思维要实现、训练、评估，最后出现一个载体来落实我们思维的所思所考这个载体就是模型。
-
发表了文章 2012-10-09
小白学数据分析----->Excel复合图之复合雷达图
最近和同行交流时看到一个复合图，该图是雷达图和饼图的组合图，看过觉得很有新意，自己经过尝试发现制作不是很复杂，实用性也比较好，今天就简单说说这个图的做法。关于雷达图的信息参考（http://wiki.mbalib.com/wiki/%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E5%9B%BE%E5%88%86%E6%9E%90%E6%B3%95），今天就要简单的说说怎么做一个这种复合图。
-
发表了文章 2012-09-20
小白学数据分析-----> 利用SPSS对DAU/MAU进行比率分析
最近在看几个数据分析平台的数据，基本上都有DAU/MAU这个指标，这个指标很早之前就在社交游戏平台得以广泛使用，对于这个指标的一些解析，以前有写过，今天换个角度，通过比率分析来具体的分析一下这个DAU/MAU。
-
发表了文章 2012-09-14
小白学数据分析-----> 13个要重点关注的数据指标[社交游戏，翻译自国外blog] part_1
1.流失[Churn] 每个月离开游戏的用户量，有时候也选择用每周来衡量。举个例子，比如一款游戏在月初有100人在游戏，其中70个人在那个月结束后仍旧留在游戏中，那么我们就说流失率为30%，因为那个月中30个人从最初的100人中离开了游戏。
-
发表了文章 2012-09-14
小白学数据分析-----> ARPU之殇
昨天看了香橼对360的质疑的相关报道，并且也看到了多个企业的大佬站出来拿着数据在互联网各种解释，今天新浪上也多了一篇文章《页游自曝ARPU值背后 不重要因计算方式不同》http://biz.265g.com/1209/183961.html，看罢后，感慨万千，鄙人也做了不算长时间的游戏数据分析，对于这个ARPU认识也算有一些，这里我谈谈香橼对360的质疑的事。
-
发表了文章 2012-09-13
小白学数据分析----->与MySQL有关的小知识_I
放在这个专题下，是因为有时候我们数据分析师的确是懂得一点数据库的操作知识或者会一些SQL，平时我用的比较多的就是MySQL，如果说我们一般就是要学一些SQL操作的话，可能就足以应付平时的工作，至于对象，比如Oracle，DB2等等数据库产品，这种SQL尽管差异有很多，不过总体上可以一条路走下来。
-
发表了文章 2012-09-10
小白学数据分析-----> 留存率是什么？（番外篇）
最近一个时期和很多的人进行了交流，收获了不少，也思考了不少，如今我们都能得到数据，如今我们也都能按照所谓的定义和框架分析问题，只是我觉得有时候不必要一定要一直站在框架内去分析一些问题，进步和前进的力量来自于质疑，并进行革新和再创造。
-
发表了文章 2012-09-03
小白学数据分析----->SPSS探索分析实践操作[不同生命周期玩家的充值探索分析]
SPSS为我们提供了探索分析，所谓探索分析之所以是探索，是因为有时候我们对于变量的分布特点不是很清楚，探索的目的在于帮助我们完成以下的工作： 识别数据：例如数据的分布形式、异常值、缺失值； 正态性检验：服从正态分布的检验； 方差齐性检验：不同数据组的方差是否相等。
-
发表了文章 2012-08-28
小白学数据分析----->付费用户的金字塔模型实践操作
免费游戏中付费用户模型分析 最近看了不少文章，对于付费用户的模型也有了很深刻的理解和认识，早先我做了不少关于大R，中间R，低端R用户的分析，想来还是觉得草草了事，近来有网友提出来，理论探讨的多了些，实践上手的东西少了点，毕竟还是叫做小白学数据分析啊，今天就把以前说过的付费用户的模型具体的实践一下。
-
发表了文章 2012-08-24
小白学数据分析----->数据指标 累计用户数的使用
小白学数据分析--à数据指标累计用户数的使用 累计用户数是指注册用户数的累计，即可以认为是新用户的累计。在一般的数据统计中，我们基本上都会涉及到这个指标，且这个指标是逐渐累加的，比如： 时间 注册用户数[新登用户] 累计注册用户数 1日 ...
-
发表了文章 2012-08-17
小白学数据分析----->留存率是什么？
篇外话 前段时间比较忙碌，小白系列也因此停了一段时间，这期间做了不少分析，发现和总结了不少经验，自己觉得还是很有用，不过倒都是一些基础的东西。最近很多人都在问一些基础术语和计算方式，我懂得不多，在此也想分享一下。
-
发表了文章 2012-07-27
眼高手低，你有这个毛病吗？
做数据分析这行也有些时间了，前段时间的博客更新的狠勤，这段时间其实更新的不多，不是没有东西，而是一直在考虑是否这些值得发出去帮助更多的新人去学习。回头看看自己写的一些东西，确实理论多了些，废话也多了些，其中道理可能也只有我自己懂得，方法也好，结论也好可能只能是我自己最懂和明白。
-
发表了文章 2012-07-23
数据分析师的尴尬
这个七月着实忙碌了好久，也是工作的小事情不断，回头想想自己忙什么了，感觉好像真的没什么忙的，不过却又忙碌了这些天。这也是导致这么多天啥也没写的原因。确实现在有点感受到了一个好朋友说的，东西很散，有时候太忙了，没办法写出来。
-
发表了文章 2012-06-28
小白学数据分析----->解析在线平高比
这是一篇很早的杂文了，当时我记得是看到在线平高比比较好奇，索性就研究了一番，后来很多人对我这种行为很不理解，就是一个简单的在线平高比，有什么可以研究和追问的。但是，其中仔细研究下发现还不是那么简单的。接下来我们解决几个问题。
-
发表了文章 2012-06-26
小白学数据分析----->Clementine的源节点学习
Clementine是一个很有用的工具，在网游日常数据的处理中，其应用程度不低于Excel和SPSS，尽管Clementine是一个数据挖掘工具，但是在数据处理等方面的功能很强大，在几十万到几百万甚至几千万数据处理上，都能够应付，而Excel仅仅处理在一百万左右的数据。
-
发表了文章 2012-06-20
小白学数据分析----->在clementine基于两步聚类算法的次日留存分析探索
上次简单的说了一下SPSS下使用两步聚类分析的大致过程，今天简单说说在Clementine下怎么进行聚类分析，方法同样是两步聚类。 之前说过聚类分析是无指导的，揭示的输入字段集的模式，不是一种预测。在我们输入的字段上进行聚类分析找出组合最佳，能够反映共同属性的模式。
-
发表了文章 2012-06-14
小白学数据分析----->聚类分析理论之TwoSteps理论篇+实践篇
昨天分享了以前学习的聚类分析算法K-Means的部分知识，其实这个主要是了解一下这个算法的原理和适用条件就行了，作为应用而不是作为深入研究，能够很好的将业务和算法模型紧密结合的又有几人呢？所以一些基本知识还是很必要的，这里就是简单把看过的一些知识点列举一下，梳理一下，快速了解和使用。
-
发表了文章 2012-06-13
小白学数据分析----->聚类分析理论之K-means理论篇
聚类分析是一类广泛被应用的分析方法，其算法众多，目前像SAS、Splus、SPSS、SPSS Modeler等分析工具均以支持聚类分析，但是如何使用，尤其在网游数据分析方面，作用还是很大的，尤其是我们对于某些客群的分析时，排除人为的分组的干扰，客观和全面的展现客群的特征是一件很重要的事。
-
发表了文章 2012-06-08
小白学数据分析----->从购买记录分析道具支付环节
昨天发现充值异常增高，于是准备做一次详尽的分析，但是当我开始提取数据时，发现了一件比较异常的事情，这是在查询玩家的购买记录时发现的（这是因为往往我们要分析充值时，也要辅助的去看一下当日的购买情况），截图如下： 可以看得到玩家对于该道具的购买需求很高，在一段时间内不断的购买，但是商城不支持批量购买，玩家每次交易只能买一件，然后再次点击再次购买。
暂无更多信息
-
发表了文章
2017-11-18
在大数据时期的营销该是什么样子的
-
发表了文章
2017-09-25
基于数据驱动的活动该如何设计
-
发表了文章
2017-09-18
DAU新解
-
发表了文章
2014-05-04
小白学数据分析----->DNU/DAU
-
发表了文章
2014-04-22
小白学数据分析----->学习注册转化率
-
发表了文章
2014-03-17
说说第三方服务
-
发表了文章
2014-01-17
小白学数据分析----->ARPPU的误区
-
发表了文章
2013-12-31
写在2013年最后一天
-
发表了文章
2013-11-06
小白学数据分析----->移动游戏的使用时长分析
-
发表了文章
2013-11-05
小白学数据分析----->付费用户生命周期研究
-
发表了文章
2013-10-10
小白学数据分析----->什么才是留存率的关键？
-
发表了文章
2013-09-04
小白学数据分析----->ARPDAU的价值
-
发表了文章
2013-08-21
小白学数据分析----->留存率与运营活动分析_I
-
发表了文章
2013-05-15
游戏运营杂谈<-最关心的游戏运营数据指标分析
-
发表了文章
2013-05-14
小白学数据分析----->基于数据驱动的最佳渠道评估策略
-
发表了文章
2013-05-10
小白学数据分析----->留存率使用的窘境_I
-
发表了文章
2013-05-02
小白学数据分析----->3D移动网络游戏需要关注的问题
-
发表了文章
2013-04-01
小白学数据分析----->留存率的三个普适原则
-
发表了文章
2013-03-28
小白学数据分析----->渠道、运营、数据_I
-
发表了文章
2013-03-13
流失预测 & 分类模型（一）[转发自石头]
滑动查看更多
暂无更多信息
暂无更多信息