《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:第一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,用手把手的方式让读者快速掌握游戏数据分析方法。
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》《最终幻想14》《血族》《超级地城之光》《Love Live》《城与龙》等。其研究方向贯穿游戏整个生命周期,例如,精确定位游戏品质、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。
叶洋,游卡桌游资深数据分析师,具有7年游戏行业数据分析、数据挖掘工作经验。
很好,主要是业务导向的分析方式,写的很实际,参考性很强,内部教材级别 适合阅读对象:新入职的数据分析师学习,以免分析结果缺乏业务意义 遗憾的是即便如此,也很难说对整个项目有多大价值,还是偏辅助,且缺乏方法论的抽象 笔记如下 一、数羊的故事 一个农民有一群羊,农民...
评分很好,主要是业务导向的分析方式,写的很实际,参考性很强,内部教材级别 适合阅读对象:新入职的数据分析师学习,以免分析结果缺乏业务意义 遗憾的是即便如此,也很难说对整个项目有多大价值,还是偏辅助,且缺乏方法论的抽象 笔记如下 一、数羊的故事 一个农民有一群羊,农民...
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评分很好,主要是业务导向的分析方式,写的很实际,参考性很强,内部教材级别 适合阅读对象:新入职的数据分析师学习,以免分析结果缺乏业务意义 遗憾的是即便如此,也很难说对整个项目有多大价值,还是偏辅助,且缺乏方法论的抽象 笔记如下 一、数羊的故事 一个农民有一群羊,农民...
这本书在构建方法论的深度上,展现出一种难得的老练与稳健。它没有盲目追逐时髦的“黑科技”,而是将重点放在了那些普适性极强、生命力持久的分析基础之上。例如,关于如何进行恰当的样本选择和偏差控制那一部分,论述得极其审慎和严谨,它清楚地指出了“数据本身不撒谎,但解读数据的人很容易撒谎”的陷阱,并给出了明确的警示和规避措施。这种对分析伦理和严谨性的强调,在我看来,是判断一本数据分析书籍是否“够格”的重要标准。很多浅薄的读物只教你如何快速出图表,却避而不谈图表背后的假设是否站得住脚,而这本书恰恰补足了这一块的短板。我甚至觉得,即便是已经在行业摸爬滚打多年的人士,重新审视这些基础概念时,也能从中提炼出新的敬畏之心。
评分从排版和装帧来看,这本书的出版方显然是下了大工夫的。坦白说,很多技术书籍的印刷质量惨不忍睹,图表模糊不清,代码块格式混乱,严重影响阅读体验。但这一本的纸张质感上佳,关键的图表和流程示意图都采用了高清晰度的彩色印刷,使得那些复杂的交互关系和数据流向能够一目了然。对于我们这类需要经常在书中做批注、反复对照的读者来说,这种对细节的关注是至关重要的“体验加分项”。我尤其欣赏作者在引用外部资料或经典文献时所采用的规范格式,这不仅体现了作者的学术素养,也方便了我们这些带着“寻根究底”精神的读者去追溯原始信息源头。整体而言,它给人的感觉是一件精心打磨的、可以长期置于案头的参考工具书,而不是那种看完一遍就束之高阁的快餐读物。
评分这本关于数据分析的指南,简直是为我这种对冰冷数字感到头疼的门外汉量身定做的!它完全颠覆了我对“数据分析”这个词的固有印象,原本以为会是一本堆砌着复杂公式和晦涩统计术语的教科书,结果却像一位经验老到的导师,循循善诱地带着你一步步走进数据世界的奇妙旅程。作者在讲解那些看似高深的理论时,总能找到极其生活化、易于理解的比喻,让人在恍然大悟之余,还忍不住为这种清晰的表达拍案叫绝。特别是书中关于如何构建清晰的数据故事线的那几章,真是让我受益匪浅,它强调的不是工具的炫技,而是如何通过数据去驱动决策和沟通,这才是真正有价值的核心技能。我已经开始尝试将书中学到的思维框架应用到我日常的工作报告中,效果立竿见影,那种掌控全局的自信感,是以前光靠直觉摸索时无法比拟的。这本书的价值,绝不仅仅在于教授“技术”,更在于重塑“思维”模式,对于任何需要依赖事实而非臆断做决策的人来说,都是一本不可多得的宝典。
评分这本书的后劲儿十足,最厉害的地方在于它激励读者将所学知识“活学活用”,而不是仅仅停留在理论层面。它没有提供一堆固定的、千篇一律的“万能模板”,而是反复强调“问题导向”的分析思维。在书的结尾部分,作者设置了一系列启发性的思考题,这些题目往往围绕着“如果数据不支持你的直觉,你会怎么做?”或者“如何向非技术背景的决策者解释这个模型的局限性?”这类极具挑战性的情景展开。这迫使读者在合上书本之后,依然要继续进行内在的推演和模拟。我个人认为,这比单纯地记住几个公式要管用得多,因为它真正训练了我们面对真实世界数据时的那种“临场反应能力”和“批判性质疑精神”。它成功地将“阅读”行为转化成了一场持续性的“自我训练”。
评分阅读体验上,我必须给这本著作打上“极度流畅且富有洞察力”的标签。它最让我欣赏的一点是,作者似乎深谙读者的“痛点”,总能在读者即将感到困惑或疲劳的那个临界点,巧妙地插入一些案例分析或者方法论的提炼总结。这些小插曲绝非凑数,而是真正起到了润滑剂的作用,让整个学习过程保持在一个高效且愉快的节奏上。我特别留意了它在介绍几种不同数据清洗流程时的叙述方式,没有采取那种枯燥的步骤罗列,而是通过一个完整的、模拟真实场景的项目贯穿始终,让每一步操作都带着明确的目的性和逻辑关联性,读起来就像是在跟随一个资深的案头高手进行实战演练。这种沉浸式的学习设计,极大地增强了知识的留存度,比起那些零散知识点的汇编,这种结构化的讲解方式更适合需要快速上手解决实际问题的职场人士。我已经将书中推荐的几款辅助工具进行了深度挖掘,发现它们确实能大幅提升我处理非结构化数据的效率。
评分真的是一本工具书,大概翻翻就行
评分只推荐入门者
评分真的是一本工具书,大概翻翻就行
评分很好,主要是非常好的示范了业务性的数据分析怎么做(不仅仅是罗列数字、展示图表)。当中案例非常多、作者背景深厚,因此可以作为很好的参照。因为游戏本身的深度,因此很适合借鉴到互联网产品中。遗憾的是即便这样的背景,书中的数据分析也很难说起到了很大价值(还是非常辅助),并且缺乏一些方法论的抽象
评分车轱辘话...
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