遊戲數據分析實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黎湘艷，葉洋 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

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121327872

版次：1

商品編碼：12248029

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：312

字數：400000

産品特色

編輯推薦

　　

《遊戲數據分析實戰》貫穿整個遊戲生命周期，提供瞭豐富的數據分析案例，從預熱到封測，再到公測， 均為作者在實際工作中經曆的真實案例。案例分析包含數據來源、分析方法、分析過程、分析結論及小結。通過學習本書不但能較深入地學習數據分析方法，還能瞭解到運營和市場的相關知識。

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：第一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握遊戲數據分析方法。

　　

作者簡介

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》《最終幻想14》《血族》《超級地城之光》《Love Live》《城與龍》等。其研究方嚮貫穿遊戲整個生命周期，例如，精確定位遊戲品質、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。

葉洋，遊卡桌遊資深數據分析師，具有7年遊戲行業數據分析、數據挖掘工作經驗。

內頁插圖

精彩書評

　　

作為盛大遊戲前任總裁譚群釗先生的資深秘書，黎湘艷幾乎親曆瞭盛大遊戲從零開始創立遊戲數據分析規範的全過程。這套規範至今仍在指導著大部分成功遊戲公司數據部門的工作思路，即使它可能換瞭各種“皮膚”。能把這些經驗整理齣來是瞭不起的，相信未來的遊戲行業精英，會感謝自己買瞭這本書。
　　——陳大年，盛大網絡創始人
　　
　　入行16年，黎湘艷是國內網遊行業第一批遊戲人。本書從遊戲數據分析的角度解析瞭她對於行業的理解，講述數據分析如何支持和影響遊戲的運營錶現以及遊戲與用戶的關係。書裏係統總結瞭她對於遊戲數據分析的方法論、實際應用案例、産生的結果，也具象說明瞭如何埋點數據、建立數據模型，如何進行數據加工、生成數據結果指導業務等一係列對實際工作具有指導意義的案例。值得數據分析工作者一讀。
　　——譚群釗，盛大集團前總裁/盛大遊戲前董事長兼CEO、豐厚資本創始閤夥人
　　
　　隨著數據成為新的生産資料，數據分析對各行各業的價值愈發重要。盛大遊戲作為國內較早探索及實踐遊戲數據分析的公司，從端遊、頁遊到手遊，從早期的PRAPA到現在的AARRR，黎湘艷完整曆經其中並逐漸成長為遊戲數據分析專傢。本書集結瞭她完整的數據分析思想及50多個遊戲項目數據支持的積纍提煉，內容翔實、案例精彩，想要瞭解或加深理解遊戲數據分析的讀者，不容錯過。
　　——嶽弢，巨人網絡聯閤創始人、豐厚資本創始閤夥人
　　

目錄

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 怎樣成為一名優秀的數據分析師 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
3.3 案例：競品分析 51

第 4 章 遊戲封測期 57
4.1 案例：封測用戶調查分析 58
4.2 案例：渠道用戶質量分析 83
4.3 案例：客戶端大小對用戶轉化率的影響 92
4.4 遊戲公測前期收入、活躍預測 96
4.5 最優市場費投放預估 101
4.6 案例：用戶流失原因分析 105

第 5 章 公測期市場分析 118
5.1 案例：預熱期的競品調研 119
5.2 案例：遊戲服務器數量確定 126
5.3 案例：廣告投放效果分析 132
5.4 案例：用戶手機機型分布分析 141

第 6 章 公測期用戶分析 153
6.1 用戶流失原因分析 153
6.1.1 案例 1：閤理定義流失用戶 154
6.1.2 案例 2：玩傢等級副本流失分析 159
6.1.3 案例 3：流失率與當前等級流失率分析 162
6.1.4 案例 4：等級付費轉化率分析 163
6.1.5 案例 5：卸載客戶端的用戶流失分析 166
6.1.6 案例 6：應用 5W1H 分析法分析流失用戶 173
6.2 活躍用戶細分 189
6.2.1 聚類分析——快速聚類 189
6.2.2 案例：《全民×××》聚類分析 SPSS 實現 189
6.3 案例：預訂且登錄用戶分析 196

第 7 章 公測期付費分析 202
7.1 案例：用戶付費習慣分析 202
7.1.1 分析方法概述 202
7.1.2 數據來源 203
7.1.3 各個付費模塊的用戶消耗情況 203
7.1.4 不同類型玩傢單一消耗分布 204
7.1.5 不同類型玩傢的消耗分布 205
7.1.6 分析結論 208
7.1.7 小結 209
7.2 案例：高端用戶預流失模型 209
7.3 案例：裝備定價策略分析 214
7.4 案例：遊戲收入下降原因分析 217
7.5 案例：分析遊戲的收入指標完成情況及數據預警 219
7.5.1 分析方法概述 219
7.5.2 分析結論 224
7.5.3 小結 225

第 8 章 公測期版本分析 226
8.1 案例版本更新效果分析
8.1.1 分析方法概述 226
8.1.2 《遊戲 A》更新版本後的效果分析 227
8.1.3 分析結論 237
8.1.4 小結 238
8.2 案例：活動效果分析 239
8.2.1 分析方法概述 239
8.2.2 某遊戲全年活動效果對比分析 240
8.2.4 小結 245
8.3 案例：開新服效果分析 245
8.3.1 分析方法概述 245
8.3.2 《遊戲 A》開新服後新用戶和收入大漲原因分析 245
8.3.3 小結 251
8.4 案例：區服閤並分析 251
8.4.1 區服閤並後的平均在綫人數、消耗 ARPPU 值 251
8.4.2 平均在綫及平均在綫消耗相關性關係 254
8.4.3 閤服前後等級分布、人均 PVP 以及敵對勢力均衡情況 254
8.4.4 《全民×××》區服閤並玩傢問捲調查 256
8.4.5 主要結論 257
8.5 聊天內容分析 258
8.5.1 案例 1：《遊戲 A》遊戲內聊天記錄分析 258
8.5.2 案例 2：《遊戲 B》 QQ 群聊天記錄分析 266
8.5.3 案例 3：《遊戲 C》貼吧發帖記錄分析 275

精彩書摘

1.8.3 《遊戲 C》：VIP 玩傢和客服聊天分析
根據《遊戲 C》 VIP 玩傢與客服聊天的記錄進行分析，主要結論如下:
（1）公會跨服戰、遊戲更新期望、戰魂技能脆弱是近期 VIP 玩傢關注的熱點；
（2）外掛導緻遊戲平衡性缺失；
（3） 26%的 VIP 玩傢提及不想玩，要“棄坑”。
玩傢不想玩的原因：
（1）轉職業造成新職業缺少金幣去點技能；
（2）隨便封號；
（3）遊戲官方對 bug 放任不理，長時間不修復；
（4）玩得火大；
（5）都是固定性東西，缺乏即時性；
（6）彆人都不玩瞭。
遊戲整體負麵情緒為 33%。
針對玩傢谘詢的公會戰開放時間，可以考慮以公告的形式在登錄頁顯示，轉職業需要點新技能消耗金幣，是否考慮將金幣獲得的量加大，途徑增多。
點評：
以上總結瞭玩傢反饋的主要問題及不想玩的原因， 但既然研究對象是 VIP 玩傢與客服的聊天，溝通過程中 VIP 玩傢會根據自身對遊戲的理解，提齣相關的建議，加之 VIP 玩傢在遊戲中貢獻的收入占比較高，因此，總結大 R 玩傢（指高付費玩傢）的建議對遊戲的優化尤為重要。同時，也可以將每條詳細的建議放到郵件附件中，供研發策劃和運營人員參考。另外，對於分析報告結論，建議用編號分段，而不是用項目符號。
修改後：
根據《遊戲 C》大 R 與客服聊天記錄分析（樣本量： 19201），所得結論如下：
（1）公會跨服戰、遊戲更新期望、戰魂技能脆弱是近期大 R 玩傢關注熱點。
（2）外掛導緻遊戲平衡性缺失。
（3） 26%的大 R 提及不想玩，要“棄坑”。不想玩的主要原因如下 ：
① 轉職造成新職業無金幣點技能；
② 隨便封號；
③ 遊戲官方對 bug 放任不理，長時間不修復；
④ 都是固定性東西，缺乏即時性；
⑤ 彆人都不玩瞭。
（4）最近一個月玩傢負麵情緒比例為 67%，玩傢消極對待遊戲，失望、變態、敷衍等詞語頻頻齣現在聊天中。
（5）玩傢建議：
① 針對玩傢谘詢的公會戰開放時間，可以考慮提前以公告的形式在登錄頁顯示。
② 轉職業需要點新技能從而消耗金幣，是否考慮將金幣獲得的量加大，途徑增多。
③ 增加奬勵類型，提高玩傢積極性、活躍性。
④ 針對 iOS 開服晚於應用寶等 Android 區服問題，根據 iOS 玩傢 VIP 等級給予補償，並發郵件說明何時開服。
⑤ 針對玩傢購買過的遊戲物品在活動時初級玩傢可以免費獲得的問題， 應當給購買過此類物品的玩傢其他奬勵，以保持玩傢的積極性和平衡性。
……

前言/序言

2016年 9 月，我接到老同事葉洋的電話，邀請我與他一起寫一本關於遊戲數據分析的書。因為自己平時的分析工作更多是針對項目本身，分析內容比較零散，有些分析通用性不強，所以擔心自己不能很好地將經驗整閤，將分析體係完整錶達，但在寫作的過程中使我對過去的分析經驗進行瞭一次迴顧與總結，希望讀者能夠從中有所收獲。很感謝這樣的機會，對我自己來說也是一次很好的工作提煉。
我從 2008 年開始進入公司數據中心， 2013 年開始參與公司項目組支持新遊戲上綫工作， 2016年正式調入手遊事業部（目前的群星工作室）。在近 10 年的工作中，經曆並參與瞭超過 50 款以上的端遊和手遊每個測試節點的數據分析相關工作。在沒有進入項目組之前，數據分析工作主要圍繞封測和公測節點的留存率評級及數據異常分析，進入項目組之後，接觸一綫業務，纔發現原來一款遊戲的數據分析有這麼多的事情可以做，每一件事情，都能得到業務方的反饋，比如哪些地方分析得很到位，哪些地方還需要進一步分析，看到這些數據後該采取什麼樣的對策（包含版本優化、運營活動和市場活動等），數據分析結論得到反饋並能産生落地的效果，這是數據分析最大的價值。做有價值的事情，並找到樂趣，有瞭樂趣就能把事情做得更好，我想這就是工作的良性循環吧。
有很多數據分析人員都有一個睏惑，他們大多是數學專業相關的研究生，但總在做一些查詢統計的相關工作，分析的成分非常少，因此認為數據分析工作很枯燥。其實，要將分析工作做好最重要的是主動瞭解業務，不深入遊戲項目瞭解業務，分析工作就相當於閉門造車，其分析結論也是空中樓閣，當你的分析結論得不到業務方的認可時，久而久之，你的分析工作就會停留在查數據的層次上，沒法和遊戲項目組溝通達成一緻的業務理解，從而形成惡性循環。分析師的工作體現不齣價值，項目組對分析師的工作僅依賴其給齣一個數據結果。
在曆經多個項目的深入實踐和分析後，我逐漸整理齣瞭一係列的方法，且對各項分析有瞭一套較完整的分析思路，趁著編寫本書的機會，能把部分工作做齣總結，將碎片化知識體係化，並為相關人員提供參考，是非常有意義的事情。也希望能為業內和業外想瞭解數據分析和從事數據分析相關工作的人員提供一些幫助，不管是分析思路還是遊戲分析的主要工作內容。
本書貫穿整個遊戲生命周期，提供瞭豐富的數據分析案例，從預熱到封測，再到公測，均為作者在實際工作中經曆的真實案例。案例分析包含數據來源、分析方法、分析過程、分析結論及小結。通過本書，不但能較深入地學習數據分析方法，還能瞭解到運營和市場的相關知識本書案例中用到的數據均按公司要求做瞭必要處理，僅供參考，並非真實數據。
作者分工：
第 1 章，第 2 章，第 3 章，第 4 章 4.1 節～4.3 節、 4.5 節、 4.6 節，第 5 章的 5.1 節、 5.3 節，第 6 章 6.1.4、 6.1.5， 6.3 節，第 7 章 7.1 節、 7.5 節，第 8 章第 8.1 節、 8.2 節、 8.3 節、 8.5 節為黎湘艷編寫；
第 4 章 4.4 節，第 5 章 5.2 節，第 6 章 6.1.1～6.1.3 節、 6.2 節，第 7 章的 7.2 節、 7.3 節、 7.4節，第 8 章 8.4 節為葉洋編寫。
本書適閤讀者：
遊戲行業內初、中級分析師；
遊戲行業內運營、市場、研發人員；
對數據分析有興趣，或者想瞭解遊戲數據分析的工作人員。
本書案例均來源於實際工作，其中的部分結論，可能不適用所有遊戲，而是要區分不同的應用場景。
雖然作者對本書內容精益求精，但限於作者的知識和視角，本書難免有錶述不清，以及部分場景下分析方法和思路不適應的問題。在此，我懇請讀者不吝指教，若發現本書存在不足之處，作者將盡快給齣迴復，且在本書再次印刷時進行修正。

《數字世界的解碼者：洞悉趨勢、優化決策的隱形力量》 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動商業發展、引領社會進步的基石。從消費者行為的細微變化到宏觀經濟的脈搏跳動，再到科技前沿的最新突破，無數的數字信號在無聲地訴說著故事，等待著被洞察、被解讀。而那些能夠從海量數據中提煉齣寶貴洞見的專業人士，正是這個數字世界中真正的“解碼者”。 本書並非直接探討某一特定領域的實戰應用，而是著眼於構建一種通用的、 foundational 的數據思維框架和方法論。它深入剖析瞭如何係統性地構建一個數據驅動的決策流程，如何從業務痛點齣發，將其轉化為可量化、可分析的數據問題，並最終通過嚴謹的數據探究，提供切實可行的解決方案。我們將一同踏上一段探索數據潛能的旅程，學習如何將枯燥的數字轉化為戰略洞察，如何讓數據成為我們認識世界、改變世界的強大武器。 第一章：數據驅動的思維模式——從“憑感覺”到“憑數據”的範式轉變 在信息時代，直覺和經驗仍然有其價值，但它們往往不足以應對日益復雜的挑戰。本章將帶領讀者認識到數據驅動思維的重要性，以及它如何重塑我們看待問題和做齣決策的方式。我們將探討“為什麼”需要數據驅動，它能帶來哪些變革性的優勢，以及這種思維模式在不同行業和場景下的普遍適用性。從市場營銷的精準定位到産品設計的用戶導嚮，從運營效率的優化到風險管理的科學評估，數據驅動的思維將貫穿始終，成為我們一切分析工作的齣發點。我們會辯證地看待數據的作用，理解它並非萬能，但卻是最可靠的支撐。 第二章：構建數據分析的通用框架——從問題定義到結論輸齣的全流程指南 成功的分析離不開清晰的框架。本章將構建一個適用於各種場景的、普適性的數據分析流程。我們將從“如何清晰地定義分析目標”開始，學會將模糊的業務需求轉化為具體、可執行的數據分析任務。這包括識彆關鍵的業務指標（KPIs），理解它們之間的相互關係，以及如何設定 SMART（Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound）目標。 接下來，我們將深入“數據的采集、清洗與預處理”階段。這是數據分析中最耗時但至關重要的環節。我們將學習如何識彆數據源，理解不同類型數據的特點，掌握基礎的數據清洗技術，如處理缺失值、異常值、重復項，以及如何進行數據轉換和格式化，確保數據的質量和一緻性。 再之後，我們將重點討論“探索性數據分析（EDA）”。EDA 是理解數據、發現模式和生成假設的關鍵步驟。我們將學習如何運用可視化技術（如圖錶、散點圖、箱綫圖等）來直觀地呈現數據分布、識彆變量間的相關性，以及初步探索潛在的洞察。我們還將介紹一些常用的統計方法，用於描述數據的中心趨勢、離散程度以及變量之間的關係。 最後，我們將進入“模型構建與驗證”以及“結果解讀與溝通”的階段。雖然本書不聚焦於具體的模型算法，但會強調理解不同分析方法背後的邏輯，以及如何根據分析目標選擇閤適的工具和技術。更重要的是，我們將學習如何嚴謹地驗證分析結果的可靠性，並將其轉化為清晰、有說服力的語言，以圖錶、報告或演示的形式，有效地傳達給決策者。 第三章：數據可視化——讓數據“說話”的藝術 數據本身是冰冷的數字，但通過恰當的可視化，它們就能“活”過來，講述引人入勝的故事。本章將深入探討數據可視化的力量，以及如何運用它來增強數據的理解和溝通效果。我們將從“可視化原則”開始，學習如何選擇最適閤呈現特定信息的圖錶類型，避免信息失真和誤導。我們會探討“如何設計清晰、有效的圖錶”，包括顔色選擇、標簽設計、坐標軸設置等細節。 本章還將介紹一些高級的可視化技巧，例如如何構建交互式儀錶盤，讓用戶能夠自由探索數據；如何運用地理空間可視化來呈現地域性特徵；以及如何通過動畫和動態圖錶來展示數據隨時間的變化。我們還將討論在不同媒介（如報告、演示文稿、網頁）上進行可視化呈現的最佳實踐。最終目標是讓讀者能夠利用可視化工具，將復雜的分析結果以最直觀、最易懂的方式呈現齣來，從而幫助決策者更快地把握關鍵信息。 第四章：量化思維與統計基礎——理解數據背後的數學邏輯 “量化”是數據分析的核心。本章將為讀者建立堅實的量化思維基礎，並介紹理解數據分析結果所必需的統計學概念。我們將從“概率論基礎”開始，理解隨機性和不確定性在數據中的體現，以及概率在預測和推斷中的作用。 接著，我們將重點關注“描述性統計”和“推斷性統計”。描述性統計將幫助我們全麵地概括和總結數據集的特徵，如均值、中位數、方差、標準差等。推斷性統計則將引導我們如何從樣本數據推斷總體特徵，理解置信區間、假設檢驗等概念，以及它們在評估分析結果的統計學意義時所扮演的角色。 我們還將探討“相關性與因果性”的區彆。這是數據分析中一個極其重要但又常常被混淆的概念。我們將學習如何通過分析來識彆變量間的關聯，並理解為什麼相關性不一定意味著因果關係，以及如何通過更嚴謹的設計來嘗試建立因果聯係。此外，本章還將觸及“誤差分析”和“數據質量評估”的重要性，理解任何數據分析都伴隨著一定的不確定性，並學會如何量化和管理這些不確定性。 第五章：數據倫理與閤規性——負責任的數據應用 在享受數據帶來的便利和價值的同時，我們也必須肩負起相應的責任。本章將聚焦於數據倫理和閤規性，強調在數據分析和應用過程中保護隱私、確保公平和避免偏見的必要性。我們將探討“個人隱私保護”的重要性，以及相關的法律法規（如 GDPR、CCPA 等）的基本原則。 我們將深入討論“數據偏見”的來源和潛在危害，包括數據采集偏見、算法偏見等，並學習如何識彆、量化和減輕這些偏見，以確保分析結果的公正性。此外，本章還將涉及“數據的安全與存儲”，以及“負責任地使用數據”的原則，強調透明度、可解釋性和問責製在數據應用中的重要性。最終目標是培養讀者成為一個既懂數據技術，又具有高度責任感的“數據公民”。 第六章：數據驅動的持續改進——讓數據成為變革的引擎 數據分析並非一次性的任務，而是一個持續的循環。本章將探討如何將數據分析融入到持續改進的流程中，讓數據成為驅動組織不斷進步的引擎。我們將學習“如何建立反饋迴路”，將分析結果轉化為行動，並監測行動的成效，再根據新的數據進行調整。 我們將探討“A/B 測試”等實驗設計方法，如何科學地評估不同策略或方案的優劣。我們還將學習“如何構建數據驅動的文化”，從組織層麵推動數據的使用和采納，讓每個團隊成員都能夠利用數據來優化自己的工作。本章將強調“迭代優化”的重要性，理解數據分析是一個不斷試錯、不斷學習、不斷逼近最優解的過程。 結語：成為數字時代的洞察者 《數字世界的解碼者》旨在為你提供一套通用的、強大的數據分析思維和方法論。它不是指嚮一個具體的終點，而是為你打開瞭一扇通往數據世界的大門。通過掌握本書所傳授的通用框架、核心原則和方法，你將能夠自信地應對各種數據挑戰，從海量信息中提取有價值的洞察，做齣更明智、更有效的決策。無論你身處哪個行業，扮演何種角色，數據都將是你最可靠的夥伴，而本書將是你踏上這段精彩旅程的起點，讓你成為真正意義上的數字時代洞察者。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我最大的啓發，在於它對“數據驅動決策”這一理念的深度踐行。它不僅僅教你如何計算KPI，更重要的是，它構建瞭一套完整的思維框架，讓你學會如何與産品經理、運營團隊進行有效溝通，如何將模糊的商業問題轉化為清晰可執行的數據任務。其中關於“數據指標體係構建”的部分，簡直是如沐春風，它沒有給齣萬能的公式，而是提供瞭一套可迭代、可根據遊戲生命周期調整的框架指導，這比任何現成的模闆都更有價值。讀完後，我感到自己對整個遊戲生命周期的數據支撐體係有瞭更宏觀和係統的認知，不再是碎片化的工具使用，而是真正理解瞭數據分析在産品增長飛輪中的核心地位。這本書無疑是為那些渴望從數據中榨取齣最大商業價值的行業人士量身定做的工具箱和思維指南，其內容的深度和廣度，都遠超同類書籍的平均水平，是一本可以放在案頭，隨時翻閱的寶典。

評分☆☆☆☆☆

這本書的案例選取實在是太妙瞭，完全避開瞭那些陳舊、已經被過度分析的“經典案例”，而是聚焦於當下主流遊戲類型中那些最讓人頭疼的痛點。我印象最深的是關於“付費轉化漏鬥優化”的那一章，它沒有簡單地展示一個漏鬥圖，而是拆解瞭從新手引導到首次付費路徑中的每一個微小摩擦點，甚至連UI/UX設計對數據的影響都有所涉及。作者似乎非常擅長將宏大的商業目標拆解成可量化的技術指標，並且提供瞭大量的Python或R語言的代碼片段作為支撐。這些代碼不是那種晦澀難懂的“黑箱”，而是注釋清晰、結構分明，即便是初次接觸特定庫的讀者也能快速上手。閱讀過程中，我經常需要停下來，將書中的邏輯在自己的虛擬環境中跑一遍，這種即時反饋的學習體驗是極其寶貴的，讓我感覺自己不是在看書，而是在進行一次高強度的在職培訓。

評分☆☆☆☆☆

我特彆欣賞作者在構建章節邏輯時所展現齣的那種由淺入深的匠心。開篇並沒有直接拋齣那些晦澀難懂的復雜模型，而是從最基礎的數據采集和清洗工作講起，像是耐心地引導一個新手進入一個全新的領域。每一個概念的提齣，都會緊跟著一個非常貼近實際遊戲場景的案例進行闡述，那種代入感極強，讓我仿佛真的置身於一個遊戲公司的分析部門，親手去挖掘那些隱藏在海量日誌背後的運營秘密。比如，在講解用戶留存分析的那一章，作者並沒有停留在傳統的計算公式上，而是深入探討瞭“為什麼”用戶會流失，以及如何通過A/B測試來驗證改進措施的有效性，這種深度剖析遠超我預期的教科書式的講解。整體的敘述風格是那種沉穩而富有條理的，仿佛一位經驗豐富的前輩在耳提麵命，既有理論的高度，又有實操的溫度，讀起來一點也不枯燥，反而讓人有一種茅塞頓開的暢快感。

評分☆☆☆☆☆

從編輯和排版的角度來看，這本書的處理非常成熟，體現齣專業圖書應有的水準。圖錶的清晰度和專業性令人印象深刻，那些復雜的數據可視化作品，比如用戶行為路徑圖、事件觸發矩陣等，無一不是高分辨率、色彩搭配閤理，並且它們不是孤立存在的，而是緊密地服務於文字論述，起到瞭“一圖勝韆言”的效果。更值得稱贊的是，作者對術語的界定非常嚴謹，對於一些容易混淆的概念，比如“活躍用戶”的不同定義，都會在腳注或者側邊欄給齣詳細的解釋和適用場景的區分。這對於避免讀者在實際工作中産生概念上的偏差至關重要。整體閱讀下來，行文流暢，邏輯跳躍度控製得非常好，很少齣現為瞭炫技而堆砌復雜名詞的現象，保持瞭一種麵嚮實戰工作者的務實基調，讓人感到非常信賴。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常抓人眼球，那種深邃的藍色調配上閃爍的數據流光效，一下子就讓人聯想到高強度的信息處理和神秘的遊戲世界。拿到手的時候，我首先注意到它的紙張質量，手感紮實，印刷清晰，即便是長時間閱讀也不會感到疲勞，這對於需要對照大量圖錶和代碼的讀者來說，簡直是福音。裝幀看起來也很堅固，感覺可以經受住反復翻閱的考驗，這對於一本講究實戰操作的書來說非常重要。內頁的排版布局也深得我心，不是那種密密麻麻的文字堆砌，而是留有足夠的空白區域，使得那些復雜的流程圖和公式看起來不那麼令人望而生畏。而且，書脊的裝訂工藝做得相當到位，即便是攤開放在桌子上，也能保持平整，方便讀者在進行代碼調試或者數據處理時隨時參考，細節之處見真章，看得齣齣版社在製作這本書時是下瞭大功夫的，光是這物理呈現，就已經給我留下瞭極佳的第一印象，讓我對內部內容充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

速度很快的，接下來好好看看

評分☆☆☆☆☆

很好的書 讀瞭很受用 京東物流就是快 活動也很實惠 下次繼續支持京東 哈哈

評分☆☆☆☆☆

比超市便宜，物流超級棒的

評分☆☆☆☆☆

收到瞭，完好無損，還沒看耶?

評分☆☆☆☆☆

《數源思維：業務導嚮的數據思維秘籍》為非專業數據技術人員提供瞭一種有效利用數據解決問題的思維方法——數源思維。這種方法的簡單描述，就是“從業務中來，迴業務中去”。《數源思維：業務導嚮的數據思維秘籍》的上篇使用實例和典故詳解瞭數源思維內涵和四個操作步驟。下篇同樣以實例方式展示瞭數源思維如何在各部門的業務中發揮威力，並將企業策略製定工作從傳統被動、慢速、靜態的方式轉變為主動、快速、動態的方式。

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618活動優惠給力，算下來3摺，開啓買買模式。很熱鬧的大數據，補充知識。

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很不錯的書 活動的時候入手的 價格很閤算 內容豐富 值得閱讀

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不錯，內容很全，很不錯的工具書，可以參考一下，很好的

評分☆☆☆☆☆

有全麵的細節教學，比之前小白學運行那個廣泛式理論好用的多