下面摘自公众号【渔好学】欢迎关注
一、写在前面
最近看到两家很有意思的店, 一家叫"蜀一蜀二", 另外一家叫"楚牛香" 哈哈哈
, 当时看到这两家店的名字的时候, 我想商家可能就分析过一个好的店的名字对于顾客的数量, 回头客, 每次来的点菜的数量和价格, 传播广不广都有很大的影响, 这就是数据分析。
二、数据分析工作内容
现在各个厂都在招聘数据分析师, 并开出并不低的价格, 很多人可能都想转行或者想了解这个高薪的数据分析师都在都在干嘛, 不会顶着一个title 天天在摸鱼, 所以今天就一起聊聊天 到底这些人在干嘛
首先我们先看一下 现在典型的大厂 像 百度 腾讯这样的他们的招聘数据分析师的工作内容, 所以我连夜上去招聘网站看了看
概括了一下工作内容和技能如下:
1.数据体系
首先什么是工作内容中提的数据体系呢？ 比如你认识了一个妹子, 你会从长的好不好看, 性格好不好, 学历高不高, 这些结果都是叫数据, 然后对应的维度分别是长相, 性格, 学历, 然后把很多像这样的数据+维度组合在一起就变成了数据体系
数据体系可以参考的文章
对应的百度的产品来说就比如我们去搜索一个东西的时候, 怎么评估百度搜索的情况是怎么样的？ 我们可能会想 是不是可以看每天多少人去用搜索这个功能, 用了又用, 是否可以在前面几个位置就能够找到。
2.策略模型和分析评估
还是那个妹子
, 那假如你已经用数据指标体系判断出这个妹子是好看 性格好 温柔学历好, 那就自然会想 怎么去追到她呢, 所以就有了上面的第二个 策略模型, 我们就希望对方可以活跃和留存, 活跃就是让对方可以积极跟你聊天, 留存就是今天聊完, 明天还会跟你聊
举王者荣耀游戏聊聊数据价值的挖掘或者是策略模型的分析过程
step 1
数据分析的策略或者是数据价值的挖掘流程如上展示, 从下往上看, 我们在做任何的策略模型或者数据价值挖掘的时候, 第一步都是利用sql从数据仓库中提取数据, 数据仓库就是存数据的地方, 所以在技能要求中会要求sql , sql 对于大多数数据分析师来说是非常重要的, 也是入行的门槛, 我们想一下, 要是我们连数据提取都不会提取, 怎么去挖掘。
提取的数据一般都是根据你分析的目的有关, 比如你要分析游戏用户喜欢什么皮肤, 我们就去提取现在玩家用的皮肤, 买的皮肤的相关数据。
step 2
提取完了数据以后在到了怎么去分析数据量化数据了, 也就是上面框架图倒数第二步, 我们会通过一些分析的方法, 比如交叉分析, 拿王者的皮肤作为例子,就是拿不同年龄和喜欢的皮肤类型去分析是不是小学生和大学生他们喜欢的皮肤类型是不是存在差异的, 差异有多大, 买了不同的皮肤后游戏的行为是否有变化, 原因是什么。
step 3
如果说量化是洞察当下, 那么预测就是预知未来。
当我们做好量化工作之后, 我们需要做更深入的探索, 比如潜在用户的预测, 我们要告诉王者荣耀的老板 到底我们的潜在用户还有哪些, 同时我们需要通过预测的方法提早预测现有的用户, 哪些人会流失， 提早告诉老板, 让他们早做打算, 不然到时候流失完了后悔莫及, 怪你还是怪我呀。
那么怎么去预测用户是否会流失呢, 请见下面大杀器的图, 我们会通过用户的特征数据, 就是这个用户的表现数据去构建样本, 就是两群人, 一群是流失的哥们, 一群是不流失的哥们, 然后放进我们的算法模型中学习。
这时候一般会涉及到一些建模的方法比如决策树, 也会涉及到一些编程语言比如R和python(完整学习的书籍请见如何快速入行数据分析师)。
模型就会努力去学习, oh 原来会流失的用户他的特点是这样的, 不会流失的用户他的特点是这样的, 我们有很多这样的用户, 模型学了很多人, 学了很多次, 就可以学的很好, 那么我们就可以对现在游戏中人去预测他们是否会流失跑路了。
step 4
当我们做好量化, 做好预测, 我们已经利用数据去了解当下, 去预测未来。
我们需要把我们的这些结论去跟老板去聊, 比如王者荣耀的那些曾经传说年终奖一百万的游戏产品经理
, 一般要写一个好看的ppt, 把我们的分析思路和结论讲清楚, 告诉他们我们从数据中发现了这些问题, 我们可以怎么去做, 一般会跟他们聊很多次, 定一个计划, 决定下一步的方向.
完整的策略模型和挖掘过程也可以参照我前面的文章数据如何赋能产品—Magic Number
三、一点想法
分析的过程是有趣的和充满挑战的。
不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海
写给我的数据分析之路, 也写给要转行的迷茫的你们
