京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
这几天和一个圈里的好友聊天,问我怎么来看待现在的工作状态。她也是一个做网游数据分析的分析师,她说一天的工作除了固定的发完每天要做的那部分,似乎剩下的时间就没了什么事可做,最感觉有点后怕的是,作为一个leader,下面一群人还需要指点和安排。这种空洞让她有些不能心安。
事实上,我有很长的一段时间也是这种状态,最后练就的本事时每天的必须工作只需要半小时就搞定了,剩下7个多小时就闲着了,闲的心里面有点害怕,因为怕这种闲。而造成这种感觉其实有时候感觉自己是在浪费自己的青春和时间,想努力抓住一些东西,但是又无法抓祝网游数据分析师说来这个词曝光率都不是很高,上有数据挖掘工程师的大帽子,之后又是业务分析师,运营团队的人,又是研发策划的人压着,其实有时候感觉挺苦逼的,挺悲催的地位,外加上环境和目前的分为并没有看重这个行业进步和发展,也就这样了。
现在几乎每天看到Big Data,数据分析这些热词,说实话我对于hadoop,mapreduce 这些不是很关心,因为我不是一个要去做技术的人,我对于经济学,心理学,营销学也不是很关心,因为我也不是一个要去做管理的,纯粹的运营的人,我有自己一个独立的称号网游数据分析师。
也许这个职位的价值不被数据挖掘工程师认可,因为你的技术没他们好,连个算法都搞不懂;
也许这个职位的价值不被运营人员所认可,因为你的分析和知识他们就能做到,连业务都没吃透;
也许这个职位的价值不被研发的人所认可,因为你根本就不懂研发,狗屁不是。
但是为什么还要坚持呢?因为存在价值。
因此就不必怀疑自己自己的价值,如果你热爱这份职业。
一个网游数据分析师不该停留在那些指标上,侃侃而谈就ok了,我们要去吃透那些指标,我们要去理解业务,驾驭上层的数据。同时,我们却又要不断的去探究为什么,因为数据挖掘工程师不会告诉你为什么,他们只能告诉你what,而你作为一个数据分析师,在业务者与挖掘者之间,就要解决,最终服务于运营业务的how。
所以我们可以不懂得高深的算法,但我们要懂得如何将算法应用,如何驾驭那些软件。我们不懂得市场,但是我们要懂得一点长尾,懂得一点怪诞心理,懂得一点社会性。我们不懂得设计,但是我们懂得一点用户体验,购买决策。
其实思考了很久,我觉得作为一个数据分析师,最终就是在构建个非常完整和健康的CRM。基本上层和底层的数据构建和服务对象都是CRM,只是这个东西从未完整和很好的应用过。在这点上,前几天我听过有人说我们做出来的游戏是要我们自己完全能够掌握和把控的产品,不然就会很危险,这点我不怀疑,但是最终的问题是你的产品是要给玩家来玩的,你懂得你的玩家吗?作为业务者只给你一堆指标就能够看出玩家的变化和行为的了吗?作为挖掘者,得出特征,就能直接指导设计改进了吗?我想都不太现实,这都是需要协作和融合的。
无论是细分数据和还是宏观的数据指标控制,都是相互依赖和分析并存的,因此作为数据分析师不只是懂得业务,也会去尽量懂得挖掘数据,这只是一个基本的要求,此外还要有如下的要求:
数据挖掘工程师不见得关心长尾理论,但是你要去关心;
运营人员和团队不见得关心神经网络,但是你要去关心;
最后我想举一个例子,前段时间看过一篇介绍分析永恒之塔流失的文章,作者在最后说尽管他们成功预测了流失概率,但是仍旧找不到流失的原因何在,也不知道该去如何控制改进。这个问题上挖掘者已经做到了,但是业务层包括研发层还是不能找到问题,你觉得这个问题该谁去解决?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23