京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
手游运营,怎么做一份数据日报?
很多人反映刚刚接手数据分析工作,不知道怎么来做一份数据日报,不知道取哪些数据,关注哪些重点指标,事实上对于新手而言最好的办法就是去参考前辈和看看行业一些日报的形式,但是核心在于你的产品是页游,还是app,还是手游,还是网站,还是开放平台,还是端游,或者是一款互联网应用,产品定位和属性决定了数据分析日报的形式和内容。
今天要说的这些指标和内容,基本可以保证基本的日报数据需求,换句话这是要关注的一些方面,剩下的要根据你的产品来了,不全或者纰漏错误还请各位批评指正。
在开始之前还要明确一点,仔细想清楚你的报告服务于谁,给谁看,怎么做怎么展现,都需要你自己来衡量,下面的一切都是一个基本的思路和例子,曾经看过一个面试题,在这里与各位分享一下,看看大家的答案是什么。如果你是京东商城的DMA,现在要你给刘强东提供三个数据分析指标,你会选择哪几个?
基础运营数据部分首先要把重点摘要写出来,所谓摘要就是重点的数据指标的情况写出来,实际上大家要明白这些数据都是起到了解和预警的作用,其涉及的指标有:
1)人气数据
DAU(每日活跃帐号数:每日登录过游戏的玩家)
新增用户(每日注册的玩家)
新增有效用户(每日注册的玩家并保证登录过游戏的玩家):建立时间序列的数据源,分宣传期与非宣传期数据,可结合ACU,PCU等数据,观察游戏对用户的黏着度
PCU(峰值):建立时间序列的数据源,观察并得出属于自己游戏的波动范围
ACU(平均同时在线人数):建立时间序列的数据源,观察并得出属于自己游戏的波动范围
平均在线时长
平均游戏时长
客户端下载量
官网&论坛PV,独立IP,UV,论坛的浏览次数,发帖量
2)收益数据
每日充值金额
每日充值人数(日充值APA):建立时间序列的数据源,对比业内平均水准,测试游戏消费引导能力
每日ARPU(可以理解平均充值金额):建立时间序列的数据源,测试游戏消费点挖掘能力
每日新增充值帐号:
每日购买金额
每日购买人数(日购买APA)
每日ARPU(可以理解平均消费金额)
3)流失率信息
流失率作为单独的一块要重点的进行描述,流失率的变动意味着产品在发生变化,主要要从以下几个流失率指标进行每日预警监控:
日流失帐号:统计日内有登录但统计日后7天都未登录的账号数
日流失率:统计日内有登录但统计日后7天都未登录的账号数 / 统计日的活跃帐号数
日流失充值帐号数:统计日前30天有充值行为,但统计日内无登录,且无充值行为
重点事件及活动回顾
重点活动及事件的介绍,便于在报告的阅读者容易找到前一天数据出现问题的原因,定位问题,找到相关负责人进行解决。
服务器状态信息:是否停服,玩家出现登录困难等信息
BUG:重大BUG反馈信息(影响游戏体验)
是否有新一轮活动开启
是否有版本更新
是否存在竞品测试或者上线
活动执行情况汇总
把最近一个时期开启的相关活动进度,比如开始时间,结束时间,活动链接地址进行简要汇总,便于阅读数据的一些人员能够针对数据评估活动效果。
详细数据信息
第二部分是针对第一部分而言的,对于一些公司的高层而言,没有太多的时间,只能简单的看看第一部分的数据汇总信息情况,而第二部分,实际上是给各个部门和人员来看,从更加的细致数据对比上发现问题,比如环比,同比数据怎么样,包括绘制相关的曲线图,饼图等帮助这些人员进行理解。
基础数据分解信息
1)人气数据
CCU实时在线状态图
一般而言,CCU只会列出当日,前一日和同期的对比曲线,大家灵活机动,可以直接从公司的BI系统或者经分系统得到这条曲线。
DAU:绘制DAU曲线,并包括具体数值汇总(可以列出表格),同时要把当日数据进行环比和同比分析。
详细数据表格(蓝色为上周同期,红色为日报当日数据)
详细数据表格(蓝色为上周同期,红色为日报当日数据)
接下来一般的处理ACU,平均在线时长信息,利用表格和曲线图直观形象的表现一下。
辅助的也会出现一个表格,具体列出来这些数据和信息,供查阅
此外有必要加入PCU/ACU的变化趋势图,这个图利于观察近期活动的一些情况。
在基础数据的人气数据部分可以将剩下的数据指标按照之前的表格形式展现出来,至于曲线,要根据需要灵活添加。
新增玩家数据
官网论坛数据
官网专题页
论坛访问
客户端下载信息
2)收益数据
充值数据
这里只给出了表格,实际上我们好要给出曲线图,充值金额,充值人数,充值ARPU
消费数据
同理消费数据也要给出曲线图,通过曲线图或者柱形图形象化展现。
道具销售排行信息
流失率相关信息
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07