小白学数据分析----->留存率与运营活动分析_I

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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.下面会给大家一张图,让小白们看到,真正懂得要如何看待和分析留存率的,恰好,也验证我之前的一个观点. 公测100+周,各周新用户在他们各自生命…

小白学数据分析--留存率分析_I次日留存率突然下降了50%

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.OK,这也将作为留存率分析的第一篇文章,后续在和各位分享. 事件描述统计发现某三日的次日留存率较之前和之后下降了50%,但是在DAU整体趋势上没有显示的变化. 但是通过查看安装量,用户注册量,…

小白学数据分析--聚类分析理论之K-means理论篇

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. 网游玩家的消费特征.游戏行为特征(副本.任务.交互).不同生命周期的玩家特征(新登玩家.留存玩家.流失玩家.回流玩家)等等,应用很广泛,然而我们发现有时候我…

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.关于留存指标的描述这里不去解析,要说的就是什么影响留存,怎么优化留存. 我们会发现一个事实,即使那些在7日还返回游戏的玩家,并不是在新增后的每一天都会一直登录游戏,这点是有数据参考的,大家可以计算一下新增用户在新增日后到第7日之间登录过几天的分…

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. 最近有幸和一些团队在做数据分析的交流,一个现象是,基于最基本的数据指标,实际上我们并没有深入的理解,或者说,我们并不了解数据,以及背后的用户,使用场景等等.因此,也就造成了,在夹生的数据理解上,我们不断还在探寻新的数据组织…

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.今天说的误区其实也就是大家一个使用上或者是认识上的误区,这个误区被巧妙的利用了,以至于那些可能不会注意到细节的人被蒙蔽了. ARPPU是一个算数平均数,在均数的范畴中,概念很大,比如几何平均,截尾平均,调和平均(主要用于在玩家升级的平均速度方面的应用)等等.而恰恰因为…