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黎湘艳叶洋著作 著

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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121327872

商品编码：24464066394

开本：16开

出版时间：2018-01-01

页数：279

字数：400000

作  者:黎湘艳,叶洋 著 定  价:79 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2018年01月01日 页  数:279 装  帧:平装 ISBN:9787121327872 ●第 1 章 “数羊”与数据化运营 1
●1.1 “数羊”的故事 1
●1.2 数据分析的定义及步骤 2
●1.3 数据分析的价值 6
●1.4 一份好的分析报告应具备的要点 7
●1.5 图表制作的要点 7
●1.6 怎样成为一名的数据分析师 12
●1.7 游戏业务相关数据 15
●1.8 案例：不同写法的分析报告分享 16
●第 2 章 游戏关键数据指标 21
●2.1 转化率 21
●2.2 留存率 23
●2.3用户付费指标 26
●2.4 导入用户成本 27
●2.5 LTV 28
●2.6 ROI 29
●2.7 手游和端游的区别 30
●第 3 章 游戏发行预热期 32
●3.1 案例：预订用户分析 32
●3.2 案例：预订用户转化率预估 45
●部分目录

内容简介

《游戏数据分析实战》主要针对游戏策划、游戏运营、游戏数据分析、产品数据分析挖掘、数据平台开发维护人员 及对数据分析感兴趣的读者，介绍怎样利用数据分析游戏生命周期中各阶段遇到的问题。 《游戏数据分析实战》主要分为三部分：靠前部分主要介绍游戏数据分析相关指标体系，通过这套体系，可以初步 监控游戏整体运营情况；第二部分主要介绍游戏正式发行前期的市场调研、渠道用户质量分析、竞品 分析及投资收益预测，对游戏品质进行定位，评估正式上线后的效果；第三部分主要对游戏正式发行 后的用户流失、活跃用户分类、付费习惯、版本迭代效果、区服合并等主要问题进行深入探讨，实现 游戏的精益化运营。 《游戏数据分析实战》的特色是以详细案例为主，通过 SPSS、Excel 等工具逐步展示实施步骤。通过手把手的方式 让读者快速掌等 黎湘艳,叶洋 著 黎湘艳，盛大游戏数据分析专家，具有9年游戏行业数据分析、数据挖掘工作经验。从2008年开始在盛大游戏从事数据分析工作，先后主持或参与50多款游戏的数据分析工作，主要产品有：《热血传奇》《传奇世界》《龙之谷》《永恒之塔》《很终幻想14》《血族》《不错地城之光》《Love Live》《城与龙》等。其研究方向贯穿游戏整个生命周期，例如，准确定位游戏品质、评估市场投放和运营活动效果、分析用户游戏行为、用户画像、流失预警和建立收入预测模型等，对运营效果有显著提升；撰写各类专题分析报告超过100篇，报告能紧密贴合业务，是游戏运营和发行的重要参考信息，在一定程度上驱动了业务开展，提升了运营收入。<等

《数据时代的决策艺术：从海量信息中挖掘商业洞察》 在这信息爆炸的时代，数据已不再是冰冷的数字，而是驱动商业决策、塑造产品形态、连接用户心智的关键要素。然而，海量数据的背后，隐藏着的是机遇与挑战并存的复杂局面。如何从纷繁芜杂的数据洪流中捕捉到有价值的信号？如何将原始数据转化为能够指导行动的洞察？《数据时代的决策艺术》将为您揭示一套系统性的方法论，赋能您在数据驱动的浪潮中驾驭自如，做出更明智、更具前瞻性的商业决策。 本书并非单纯的技术教程，也不是某个特定行业的数据案例集锦。它更侧重于培养读者的数据思维模式，建立起一套严谨的数据分析框架，并在此基础上，阐述如何在各种商业场景中灵活运用这些分析能力。我们将一同探讨，数据分析不仅仅是关于工具的使用，更是关于提问的方式、理解业务、验证假设以及最终转化为切实行动的过程。 第一部分：数据思维的基石——理解你的数据，理解你的业务 在着手任何数据分析之前，最关键的一步是建立正确的“数据思维”。这包括： 定义核心业务问题： 任何数据分析都应始于一个清晰、可衡量的业务问题。我们不是为了分析而分析，而是为了解决实际的业务痛点或抓住潜在的机遇。本书将引导读者学习如何将模糊的业务需求转化为可以被数据回答的问题。例如，与其问“我们的用户喜欢什么？”，不如问“是什么因素导致用户在完成首次购买后停止活跃？”，或者“哪类营销活动能最有效地提升新用户次日留存率？”。 数据的来源与质量： 理解数据的产生过程至关重要。不同的数据源（如用户行为日志、交易记录、市场调研、社交媒体反馈等）有着各自的特点、局限性和潜在偏差。本书将深入剖析常见的数据来源，并强调数据清洗、验证和异常处理的重要性。我们也将讨论如何识别数据中的“噪音”和“偏差”，避免基于错误的数据做出错误的判断。 度量体系的构建： 什么是衡量业务成功的关键指标（KPIs）？如何设计一套科学、全面且相互关联的度量体系？本书将带领读者理解核心业务指标的构成，例如用户增长、用户活跃、用户留存、转化率、客户生命周期价值（CLTV）等，并讨论如何为不同的业务目标设置合理的目标值（Targets）和阈值（Thresholds）。我们将强调“可操作性”是度量体系设计的核心原则，即我们关注的指标应该是我们能够通过业务干预来影响的。 假设驱动的分析： 优秀的分析师不是被动地描述数据，而是主动地提出假设并用数据去验证。本书将强调形成“如果……那么……”式的假设，并设计相应的实验或分析方法来检验这些假设。例如，我们假设“在产品详情页增加用户评价数量会提升转化率”，然后通过A/B测试或历史数据分析来验证。 第二部分：分析的利器——从描述到预测，掌握数据洞察的方法 一旦我们具备了良好的数据思维，就需要掌握一套行之有效的数据分析方法论。本书将覆盖从基础到进阶的多种分析技术，并侧重于其在商业决策中的应用： 探索性数据分析（EDA）： 在深入建模之前，EDA是理解数据分布、识别变量间关系、发现异常值和模式的关键步骤。我们将介绍可视化工具（如图表、热力图、散点图等）的巧妙运用，以及统计摘要（如均值、中位数、方差、百分位数等）的解读。EDA不仅仅是技术操作，更是培养直觉和发现潜在问题的重要环节。 用户行为分析： 深入理解用户的行为路径、使用习惯和偏好是提升用户体验和产品设计的基石。本书将介绍漏斗分析（Funnel Analysis）、路径分析（Path Analysis）、用户分群（User Segmentation）等经典方法，并讨论如何通过分析用户行为来识别流失点、优化转化路径、发现增长机会。例如，通过分析用户在注册过程中的行为，找出导致用户放弃注册的关键步骤。 A/B测试与实验设计： 在产品迭代和营销策略优化中，A/B测试是科学决策的黄金标准。本书将详细阐述A/B测试的原理、实验设计步骤（样本量计算、对照组与实验组设定、统计显著性检验等），以及如何解读测试结果，避免常见的误区，例如“多重比较问题”或“幸存者偏差”。 数据建模基础（概念层面）： 虽然本书不侧重于高深的算法细节，但会深入浅出地讲解数据建模的核心思想。我们将介绍回归分析（Regression Analysis）在预测数值型变量（如销售额、用户活跃度）中的应用；分类分析（Classification Analysis）在预测类别型变量（如用户是否流失、交易是否欺诈）中的应用；以及聚类分析（Clustering Analysis）在用户细分和模式发现中的作用。更重要的是，我们将强调模型评估的重要性，理解模型的局限性，以及如何选择最适合业务场景的模型。 因果推断的初步探索： 在数据分析中，相关性不等于因果性。本书将引入因果推断的基本概念，并探讨如何在观察性数据中尝试寻找因果关系，例如通过倾向得分匹配（Propensity Score Matching）等方法，帮助我们更准确地理解“是什么导致了什么”，从而制定更有效的干预措施。 第三部分：洞察的转化——让数据说话，驱动业务增长 数据分析的最终目的是服务于业务决策和行动。本书将重点关注如何将分析结果转化为可执行的洞察，并有效地沟通给决策者： 故事化的数据呈现： 枯燥的数字和图表难以引起共鸣。本书将教授如何用“讲故事”的方式来呈现数据分析结果，将复杂的分析过程和发现以清晰、简洁、引人入胜的方式传达给非技术背景的听众。我们会讨论如何设计有效的演示文稿、报告，以及如何运用叙事技巧来突出核心洞察。 跨部门协作与沟通： 数据分析师需要与产品经理、市场营销人员、运营团队、甚至高层管理者进行有效的沟通与协作。本书将提供沟通策略和技巧，帮助分析师清晰地表达自己的发现，理解他人的需求，并共同推动数据驱动的决策落地。 建立数据驱动的文化： 数据分析的价值最大化，离不开组织内部对数据价值的认同和对数据驱动决策的拥抱。本书将探讨如何通过持续的成功案例、培训和赋能，在组织内部逐步建立起一种以数据为导向的文化，让数据思维渗透到每一个业务环节。 衡量分析工作的价值： 如何证明数据分析的投入产出比？本书将讨论如何建立一套反馈机制，持续跟踪和评估数据分析项目的影响力，并不断优化分析方法和工作流程，以实现持续的业务价值。 目标读者： 本书适合所有希望提升数据洞察能力、做出更明智商业决策的从业者，包括但不限于： 产品经理： 了解用户需求，优化产品体验，驱动产品迭代。 市场营销人员： 精准定位目标客户，优化营销活动效果，提升ROI。 运营人员： 提升用户活跃与留存，优化运营策略。 增长黑客： 发现并利用数据驱动的增长机会。 商业分析师： 提升数据分析的深度与广度，为战略决策提供支持。 创业者与管理者： 建立数据驱动的决策体系，把握商业机遇。 任何对数据分析感兴趣并希望将其应用于实际业务场景的读者。 《数据时代的决策艺术》将是一次赋能之旅，帮助您将数据从“量”升华为“质”，从“信息”转化为“洞察”，最终成为驱动业务增长和战略成功的强大引擎。让我们一起，在这个充满无限可能的数据时代，开启您的决策新篇章。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很吸引人，深邃的蓝色背景搭配醒目的黄色书名，瞬间就抓住了我的眼球。我一直对游戏背后的数据运作很感兴趣，尤其是在玩一些大型多人在线游戏时，总会好奇那些排行榜、装备掉落率、玩家行为模式是如何通过数据来驱动和优化的。虽然我对这本书的具体内容还没深入了解，但从封面和书名给我的直观感受来看，它似乎能解答我心中的许多疑问。想象一下，翻开这本书，可能就像是进入了一个数据构建的游戏世界，里面充满了各种各样的图表、模型和算法，它们共同讲述着游戏如何从一个简单的想法变成一个庞大而充满活力的虚拟宇宙。我特别期待书中能够展示一些真实的案例，比如某个游戏是如何通过分析玩家流失数据来改进游戏设计的，或者某个活动的推广是如何依靠精准的用户画像来实现的。如果这本书能让我了解到如何用数据去理解游戏，甚至参与到游戏的设计和运营中去，那将是一次非常宝贵的学习经历。我对它抱有很高的期望，希望它能给我带来全新的视角和实用的知识。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我首先被它沉甸甸的分量所吸引，这通常意味着内容会比较充实，而不是那种轻飘飘、讲概念的空洞读物。我本身是一名对游戏充满热情的普通玩家，虽然没有专业的背景，但一直对“为什么这个游戏会这么火”、“为什么我会被某个道具吸引”、“为什么我会花这么多时间在这个游戏里”等问题感到好奇。我希望这本书能够用一种通俗易懂的方式，为我揭示隐藏在游戏世界背后的逻辑。我想象着书中会有一个章节，专门讲解如何分析玩家的游戏习惯，比如他们喜欢在什么时间上线，喜欢做什么类型的任务，喜欢和谁组队等等，然后这些分析结果会如何被用来调整游戏节奏，设计更吸引人的活动，甚至影响游戏故事的发展。另外，我也很好奇书中是否会提及一些关于游戏数值平衡的讨论，比如为什么某些角色的技能会调整，为什么某些装备会增强或削弱，这些背后是不是也有复杂的数据模型在支撑。如果能通过这本书，让我对游戏产生一种“洞察”的感觉，能够用更深的层次去理解和体验游戏，那就太棒了。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初入游戏开发行业的新人，虽然在技术层面已经掌握了一些基础知识，但在如何理解和利用游戏数据来驱动产品发展方面，我感到非常迷茫。这本书的书名《游戏数据分析实战》就像是为我量身定制的指路明灯。我希望这本书能够填补我在这一方面的知识空白，让我明白游戏数据不仅仅是冰冷的数字，更是玩家情感、行为和偏好的具象化表达。我期待书中能够深入浅出地讲解各种游戏数据分析的常用方法和模型，比如如何进行用户分群，如何分析用户生命周期价值，如何利用用户行为数据来预测用户流失，以及如何通过数据来优化游戏内的经济系统。更重要的是，我希望这本书能够提供一些实际操作的指导，让我知道在日常工作中，应该关注哪些数据，应该如何去获取这些数据，以及如何用简单易懂的方式将分析结果呈现给团队的其他成员，比如策划、运营和市场部门。如果这本书能让我从一个“只懂代码”的开发者，转变为一个能够用数据说话、驱动游戏产品不断进步的“数据驱动型开发者”，那将是我职业生涯中迈出的重要一步。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对游戏行业发展趋势颇为关注的观察者，多年来，我见证了无数游戏从默默无闻到家喻户晓，也目睹了一些曾经辉煌的游戏逐渐走向衰落。在我看来，数据分析在其中扮演着至关重要的角色，它像是游戏背后的“大脑”，能够感知玩家的脉搏，预测市场的风向。我购买这本书，是希望能够更深入地理解这种“大脑”是如何运作的。我期待书中能够描绘出一幅宏大的游戏数据分析图景，从宏观层面解读行业的发展规律，比如哪些数据指标最能反映一个游戏类型的生命周期，哪些新兴数据分析技术正在改变游戏的研发和运营模式。我希望它能提供一些关于如何利用数据来预测游戏市场爆款的洞察，或者如何通过数据分析来洞察玩家的潜在需求，从而指导游戏内容的创新和迭代。此外，我也对游戏数据的伦理和隐私问题感到好奇，希望书中也能对此有所探讨，比如在收集和使用用户数据时，如何做到既有效率又不侵犯玩家的隐私。总而言之，我期待这本书能够让我站在更高的维度，去审视和理解游戏行业与数据分析之间千丝万缕的联系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《游戏数据分析实战》对我来说，就像是一个通往游戏产业核心的密码。我一直认为，任何成功的游戏背后，都离不开强大的数据支撑。从最初的概念设计，到后期的运营推广，数据无处不在。我个人对商业分析和市场洞察有着浓厚的兴趣，而游戏行业恰好是一个将这些理论与实践完美结合的领域。我希望这本书能够提供一套系统化的方法论，让我了解如何从零开始，建立一套有效的数据分析体系。比如，如何定义关键的游戏指标（KPIs），如何采集和清洗海量的数据，如何选择合适的分析工具和技术，以及最重要的，如何将分析结果转化为可执行的业务决策。我特别期待书中能够有具体的案例研究，展示某个知名游戏公司是如何利用数据分析来解决实际问题的，例如如何通过 A/B 测试来优化游戏UI/UX，如何利用用户画像来制定精准的广告投放策略，或者如何通过监测玩家反馈数据来快速迭代游戏版本。如果这本书能够让我获得一套可以直接应用于实际工作的游戏数据分析框架，那将是无价的。