1.3 游戲數(shù)據(jù)分析的流程

　　游戲數(shù)據(jù)分析整體的流程將分為幾個(gè)階段，這幾個(gè)階段則是反映了不同企業(yè)數(shù)據(jù)分析的水平，從另一個(gè)角度，也是在解析作為一名數(shù)據(jù)分析人員究竟該如何參與到游戲數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)中，與之有關(guān)的游戲數(shù)據(jù)分析師的工作我們將在1.4節(jié)重點(diǎn)闡述。

　　如圖1-2所示，對(duì)于游戲數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及數(shù)據(jù)的利用，我們分為了五個(gè)階段，方法論、數(shù)據(jù)加工、統(tǒng)計(jì)分析，提煉演繹、建議方案。從工程技術(shù)、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘以及用戶營(yíng)銷幾個(gè)方面進(jìn)行了覆蓋和研究。

　　圖1-2游戲數(shù)據(jù)分析流程

　　1.3.1方法論

　　方法論是數(shù)據(jù)分析的靈魂，是解決問題的普遍原則，貫穿分析始終的思想指導(dǎo)。這個(gè)階段決定了我們?nèi)绾温顸c(diǎn)數(shù)據(jù)，如何設(shè)計(jì)分析指標(biāo)，如何采集，如何組織數(shù)據(jù)。

　　方法論多數(shù)是將業(yè)務(wù)進(jìn)行了抽象，形成了一套可以解決若干業(yè)務(wù)問題的思路。就游戲業(yè)務(wù)來說，從游戲數(shù)據(jù)分析角度，目前已經(jīng)存在幾套方法論，比如游戲早期市場(chǎng)提及的是PRARA，在進(jìn)入移動(dòng)游戲領(lǐng)域，以TalkingData的AARRR模型則提及得最多，這套方法論綜合了PRARA、網(wǎng)站分析、社交網(wǎng)絡(luò)分析等諸多分析的特色，結(jié)合移動(dòng)游戲市場(chǎng)的情況，加以整理并提出的。在后續(xù)的章節(jié)中，我們會(huì)重點(diǎn)介紹AARRR模型。

　　方法論存在的意義就是要去解決問題，是對(duì)于問題、目標(biāo)、方法和工具的概述。一方面解決業(yè)務(wù)問題，另一方面則是分析思維的指導(dǎo)。在后續(xù)有關(guān)游戲數(shù)據(jù)分析師的描述中，我們強(qiáng)調(diào)對(duì)分析思想的鍛煉及方法的駕馭，學(xué)會(huì)基于不同角度和領(lǐng)域去看待業(yè)務(wù)問題，這需要高度的抽象和概括能力。從圖1-2我們也可以看到，方法論的確立，決定了我們?cè)谟螒驍?shù)據(jù)分析方向上要解決的問題、采取的方法和使用的工具等。

　　當(dāng)我們?nèi)鄙龠@樣的體系支撐時(shí)，即使我們確立目標(biāo)，但是在實(shí)踐操作時(shí)將會(huì)變得非常緩慢，效率低下。因?yàn)樵谡麄�(gè)的過程中，我們要完成游戲數(shù)據(jù)分析的工作，需要開發(fā)人員、設(shè)計(jì)人員和運(yùn)營(yíng)人員的參與，當(dāng)大家無法在統(tǒng)一的思想和方法的指導(dǎo)下，就無法進(jìn)行有效地任務(wù)分配和需求理解，進(jìn)而導(dǎo)致今天我們看到這種現(xiàn)象：在很多的游戲公司，運(yùn)營(yíng)人員與開發(fā)人員的溝通中頻頻會(huì)出現(xiàn)各種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)理解的不統(tǒng)一，分析功能開發(fā)得南轅北轍。這些問題的出現(xiàn)不僅僅是溝通的問題，更是對(duì)于游戲數(shù)據(jù)分析的體系和思想未形成一致的認(rèn)識(shí)造成的。在方法論的階段有如下的兩點(diǎn)是需要重點(diǎn)關(guān)注和解決的。

　　(1)業(yè)務(wù)需求

　　方法論是對(duì)業(yè)務(wù)需求的 層級(jí)的抽象，涉及具體業(yè)務(wù)時(shí)，在方法論的指導(dǎo)下，我們需要對(duì)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行拆解，而這個(gè)階段，從數(shù)據(jù)分析的角度來看，就是該如何進(jìn)行數(shù)據(jù)埋點(diǎn)。

　　數(shù)據(jù)埋點(diǎn)就是通過客戶端或者服務(wù)端，通過在某些游戲位置追蹤玩家游戲行為而得到的相關(guān)數(shù)據(jù)。這些位置則是未來對(duì)特定業(yè)務(wù)分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。比如，我們?cè)谶M(jìn)行用戶注冊(cè)分析時(shí)，需要在用戶注冊(cè)的相關(guān)代碼和邏輯位置進(jìn)行數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的設(shè)計(jì)，這樣當(dāng)游戲有玩家參與時(shí)，我們就可以通過采集到的數(shù)據(jù)，進(jìn)行整理，形成可計(jì)算的指標(biāo)。

　…過長(zhǎng)期的發(fā)展后，基本上已經(jīng)形成了一些特定的數(shù)據(jù)指標(biāo)，而這些指標(biāo)也可以涵蓋大部分的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析。多數(shù)時(shí)候，我們常常會(huì)苦惱于如何進(jìn)行數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，如何進(jìn)行基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析，實(shí)際上，我們通過一些行業(yè)通用的數(shù)據(jù)指標(biāo)白皮書就可以在短時(shí)間內(nèi)明確該如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的埋點(diǎn)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，這方面可以參考TalkingData在2012年發(fā)布的《移動(dòng)游戲運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)指標(biāo)白皮書》。

　　(2)指標(biāo)體系

　　當(dāng)我們形成了基本的數(shù)據(jù)指標(biāo)后，我們要形成完整的指標(biāo)體系，并且要建立在方法論的指導(dǎo)基礎(chǔ)之上。在多數(shù)情況下，指標(biāo)具有很強(qiáng)的業(yè)務(wù)導(dǎo)向性和監(jiān)測(cè)作用。比如在我們進(jìn)行數(shù)據(jù)日?qǐng)?bào)的制作過程中，我們就需要按照一定的邏輯組織我們的數(shù)據(jù)，用戶類數(shù)據(jù)，收益類數(shù)據(jù)，渠道數(shù)據(jù)等等。與此同時(shí)，在這些指標(biāo)基礎(chǔ)之上，數(shù)據(jù)分析人員可根據(jù)需要，進(jìn)一步加工和變換指標(biāo)，從而完成深度分析，比如我們對(duì)于新增付費(fèi)用戶的研究，用戶生命周期價(jià)值的探討等，就需要在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的指引下，進(jìn)一步建立新的數(shù)據(jù)規(guī)劃和指標(biāo)拆解。

　　這部分指標(biāo)工作看似是最基礎(chǔ)的部分，但是最重要。理清了業(yè)務(wù)需求，我們需要基于目標(biāo)驅(qū)動(dòng)構(gòu)建指標(biāo)體系，在類似AARRR模型的指導(dǎo)下，整體構(gòu)建并不會(huì)有太多的特殊性，但重要的一點(diǎn)是，所構(gòu)建的指標(biāo)體系需要能夠和業(yè)務(wù)匹配起來，比如更具業(yè)務(wù)需要，重點(diǎn)予以關(guān)注的指標(biāo)數(shù)據(jù)，或者關(guān)鍵業(yè)務(wù)的評(píng)估需要微型的指標(biāo)體系來實(shí)施。這一類是在方法論指導(dǎo)原則下完成的。

　　在指標(biāo)體系中，指標(biāo)重在理解和標(biāo)準(zhǔn)化，如果在構(gòu)建指標(biāo)體系階段，定義的指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)不夠清晰，那么在具體的開發(fā)實(shí)施階段，就會(huì)產(chǎn)生很多問題，最終造成了類似統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確等問題。此外，在此階段定義的指標(biāo)不是越多越好，所以要加深對(duì)于指標(biāo)的深入理解，借助數(shù)據(jù)分析來解決問題，而不是羅列數(shù)據(jù)，在構(gòu)建的指標(biāo)體系內(nèi)，每一個(gè)指標(biāo)都將具備實(shí)際的分析價(jià)值和能夠反映特定的問題，并且當(dāng)問題得以解決時(shí)，我們還可以從該指標(biāo)或者幾個(gè)指標(biāo)的組合中評(píng)估效果。

　　1.3.2數(shù)據(jù)加工

　　對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理使其最終變成信息，這個(gè)階段統(tǒng)稱為數(shù)據(jù)加工，具體要經(jīng)歷如圖1-3所示的流程。

　　圖1-3游戲數(shù)據(jù)加工流程

　　在數(shù)據(jù)加工階段，我們重點(diǎn)要去解決的問題有兩點(diǎn)。

　　(1)業(yè)務(wù)理解

　　系統(tǒng)最終是需要技術(shù)開發(fā)的，在選定技術(shù)和工具之前，最重要的是要充分理解需求和標(biāo)準(zhǔn)定義。在開發(fā)人員完成開發(fā)后，如果發(fā)現(xiàn)其數(shù)據(jù)處理的結(jié)果并非是分析師或者業(yè)務(wù)人員所需要的，那么就浪費(fèi)了很多的時(shí)間和資源，因此是否形成一直的指標(biāo)定義認(rèn)識(shí)，是否明確統(tǒng)一需求，需要分析師、業(yè)務(wù)人員與開發(fā)團(tuán)隊(duì)共同商議，形成統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)，否則將面臨重復(fù)開發(fā)，需求更改等等一系列的問題。在所有人員在這些問題達(dá)成一致后，接下來就要解決的是技術(shù)開發(fā)問題。

　　(2)技術(shù)開發(fā)

　　確立使用什么技術(shù)和架構(gòu)來完成整體的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的建設(shè)，這是需要技術(shù)人員去評(píng)估的，而評(píng)估的一個(gè)重要參考就是前一個(gè)階段所確立的內(nèi)容，技術(shù)人員對(duì)于業(yè)務(wù)分析需要的理解，決定了未來構(gòu)建的數(shù)據(jù)平臺(tái)的很多因素，比如高安全性、高效性、高可靠性、高可用性、高可擴(kuò)展性和可管理性，等等。

　　在數(shù)據(jù)采集層級(jí)，我們需要解決數(shù)據(jù)的發(fā)送機(jī)制、采集內(nèi)容和存儲(chǔ)方式等。就目前的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)游戲來說，主要采取在游戲客戶端植入統(tǒng)計(jì)分析SDK的方式來完成數(shù)據(jù)的采集，當(dāng)然，在部分公司中，也采取了游戲服務(wù)器端完成數(shù)據(jù)的采集。兩種方式各自具備優(yōu)勢(shì)，通過SDK植入游戲客戶端的采集方式，在有關(guān)游戲用戶終端設(shè)備的信息，用戶會(huì)話時(shí)間等方面具備優(yōu)勢(shì)，而通過服務(wù)器端的數(shù)據(jù)采集，則在游戲內(nèi)諸如等級(jí)分析、關(guān)卡任務(wù)分析方面具備優(yōu)勢(shì)，但是對(duì)于游戲用戶在客戶端設(shè)備上一些行為則無法做到采集和分析。比如，如圖1-4所示，在移動(dòng)游戲客戶端的錯(cuò)誤日志中，多數(shù)情況下無法通過服務(wù)器端獲得的寶貴數(shù)據(jù)。

　　圖1-4游戲客戶端錯(cuò)誤日志

　　而這些數(shù)據(jù)，經(jīng)過采集后，則是可以快速了解目前產(chǎn)品的問題，比如新增用戶很多，但是活躍時(shí)間和留存質(zhì)量很低，分析錯(cuò)誤日志則是一個(gè)很好的方式。這一點(diǎn)在移動(dòng)游戲數(shù)據(jù)分析方面是非常必要的，因?yàn)橐苿?dòng)游戲環(huán)境和嘲的多樣性，使得我們必須重視解決看似很小的問題。

　　在數(shù)據(jù)處理層級(jí)要對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清洗和加載，對(duì)雜亂的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、映射、排重以及糾錯(cuò)等操作，最終將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。在這個(gè)階段需要完成的工作量是非常龐大的，尤其是在移動(dòng)游戲領(lǐng)域，當(dāng)用戶終端的設(shè)備變得更加多樣，地域更加分散后，數(shù)據(jù)的處理工作相比之前的端游和頁(yè)游，變得更加的重要，依賴程度更高。移動(dòng)游戲需要更加快速的響應(yīng)和迭代能力，當(dāng)我們通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了游戲在某些設(shè)備上存在問題時(shí)就要迅速的進(jìn)行解決，而此時(shí)，關(guān)鍵任務(wù)在于我們?nèi)绾伟l(fā)現(xiàn)這些問題并進(jìn)行分析。如圖1-5所示，我們需要依托設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)化和糾錯(cuò)去發(fā)現(xiàn)不同用戶群的設(shè)備分布情況。在同樣情況下，我們也可以分析比如付費(fèi)用戶更加傾向哪些分辨率的手機(jī)，或者使用iPhone5的付費(fèi)用戶的ARPPU是多少，這些分析都要依托于強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力才能夠?qū)崿F(xiàn)。

　　圖1-5游戲設(shè)備排行信息

　　在數(shù)據(jù)計(jì)算層級(jí)，要進(jìn)行實(shí)時(shí)的運(yùn)算，定義多維數(shù)據(jù)模型、業(yè)務(wù)模型，比如基于時(shí)間維度、地域維度、用戶群維度、區(qū)服維度和渠道維度等，按照小時(shí)、日計(jì)算任務(wù)，根據(jù)業(yè)務(wù)要求進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算，并把結(jié)果集數(shù)據(jù)輸入到數(shù)據(jù)庫(kù)中。

　　在業(yè)務(wù)信息層級(jí)，則需要將經(jīng)過采集、處理并計(jì)算的數(shù)據(jù)最后經(jīng)過接口變成可被查詢的信息，如果從開發(fā)層面解釋，就是龐大的報(bào)表系統(tǒng)，即直接面向最終分析師的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

　　實(shí)際上數(shù)據(jù)加工階段的最終目的就是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用的信息。從這點(diǎn)來看，第三階段的統(tǒng)計(jì)分析則是與業(yè)務(wù)信息階段是結(jié)合非常緊密的，統(tǒng)計(jì)分析要基于已經(jīng)加工好的數(shù)據(jù)，進(jìn)一步深入地透過更加多元的數(shù)據(jù)或者信息分析方法，挖掘特征。

　　1.3.3統(tǒng)計(jì)分析

　　統(tǒng)計(jì)分析包含了統(tǒng)計(jì)和分析。統(tǒng)計(jì)分析是商業(yè)智能的一方面，商業(yè)智能應(yīng)用還包括決策支持系統(tǒng)(DSS)、查詢和報(bào)告、在線分析處理(OLAP)、預(yù)測(cè)和數(shù)據(jù)挖掘，統(tǒng)計(jì)分析則是整理數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)的綜合。

　　此前我們需要收集數(shù)據(jù)，但是目的都是整理數(shù)據(jù)且最終要進(jìn)行分析數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)向信息轉(zhuǎn)化的過程。為此需要描述數(shù)據(jù)的性質(zhì)和研究數(shù)據(jù)關(guān)系，并通過一定的模型來變換角度解析數(shù)據(jù)內(nèi)在的聯(lián)系，而如果整體系統(tǒng)的開發(fā)度更高，則可以就模型本身進(jìn)行有效性的驗(yàn)證。在部分公司提供的統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)上，我們已經(jīng)能夠看到部分的預(yù)測(cè)分析，這也是向下個(gè)階段提煉演繹的重要過渡。

　　對(duì)于游戲數(shù)據(jù)分析師來說，我們需要學(xué)習(xí)的更多的統(tǒng)計(jì)的思想、方法和解題思路。統(tǒng)計(jì)分析最關(guān)鍵的就是要分析數(shù)據(jù)，因?yàn)閷?duì)于經(jīng)過整理和加工的數(shù)據(jù)，如何提煉有用的決策信息，一方面是依托于系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和整理，另一方面則需要分析師最終進(jìn)行分析才會(huì)發(fā)揮價(jià)值。分析師的最大要求就是理解每一個(gè)方法背后的原則、范圍和思想。統(tǒng)計(jì)學(xué)的思維將我們對(duì)于事物的解讀能力提升到了一個(gè)更高的層次。

　　在進(jìn)行一些游戲數(shù)據(jù)分析時(shí)經(jīng)常使用集中趨勢(shì)或者離散程度的指標(biāo)，而這些指標(biāo)所代表的不只是一個(gè)計(jì)算方式，更重要的是在最初誕生時(shí)，就是為了解決某一類問題而設(shè)計(jì)的解決辦法，這是我們?cè)诜治龌�于�?jì)算方法下分析數(shù)據(jù)所最需要關(guān)心的事情，比如在描述統(tǒng)計(jì)分析中，我們經(jīng)常使用集中趨勢(shì)，它反映的是一組數(shù)據(jù)所有具有的共同趨勢(shì)。

　　統(tǒng)計(jì)分析階段對(duì)分析師來說是非常重要的考驗(yàn)，尤其是基本的分析能力。當(dāng)然，作為一名分析師只具備在挖掘數(shù)據(jù)特征和分析數(shù)據(jù)方面的能力還不足以證明分析師的價(jià)值，數(shù)據(jù)分析本身是輔助決策的，因此，能夠挖掘提煉和演繹，與業(yè)務(wù)有效結(jié)合，形成結(jié)論則是非常重要的。所有的分析師不是為了分析數(shù)據(jù)而分析數(shù)據(jù)，崇尚數(shù)據(jù)，信仰數(shù)據(jù)，但不要盲目。

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