京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析师到底是做什么的
从事数据分析师工作这么久,还是还是想知道数据分析师到底是做什么的?相信这个问题也困扰着大家。
他们总关心一些专业词汇(arpu,pcu,还有很多我也不知道的英文字母组合),图表怎么做,excel工具怎么用,结论怎么写…下面我说说我是怎么看数据分析的:数据分析是一个方法,但不是唯一的方法数据分析的优点是相对客观,但是缺点也很明显,人力和时间成本很高。
游戏里的数据分析无非就是要实现2个目的:1.发现现存问题的本质,并解决他(99%)2.发现一些趋势,以便未来做的更好(1%)其中第一个目的占99%!第二个目的我没见人专门做过,我自己也从来没有专门做过类似的事情,最多就是数据看多了,瞎猫碰上死耗子,发现点趋势来。所以数据分析主要是为了发现问题,解决问题而做的。发现问题和解决问题的方法有很多种,有时候数据分析并不是最好的办法。例如:新版本很快就要更新了,一还有一堆准备工作没有完成,这个时候你发现新出的装备卖的很不好,远远不如预期。
如果你还花很多时间去分析为什么那个装备卖的不好,那你就耽误了更重要的新版本!当时间不够的时候,分清主次,别再数据分析上浪费时间。找不同类型的用户聊聊,基本就能发现主要的问题所在了。数据分析不是万能的数据分析能够发现代码的问题根源,但是很难解释用户的行为。点击打开大图 如上图中,当我们通过数据发现游戏里的大R流失了。数据能做的就已经到尽头了,数据无法告诉我们流失的具体原因。数据不能告诉我们用户是因为公司破产而停止玩游戏,还是因为跑去玩其他游戏了,还是因为玩累了不想玩了… 数据很多时候也解释不清楚,只是通过数据的不断细分,我们能把问题的范围缩小再缩小,而不是在茫茫大海里找一根针。
所以再牛B的数据分析师,如果不了解产品,不了解用户,也没用!数据分析不是把图表和文字堆砌出来就行了 见过很多数据分析:排版整洁,图表做的很漂亮,每页都有公司logo和版权说明,乍一看感觉好牛B! 但再一看内容,纯属一堆垃圾! 数据采样完全不科学 根本没有细分数据,只有一堆说明不了问题的宏观数据 没有任何对比数据 数据完全不能支撑“分析”得出的结论
简单总结:结论全是主观臆断,跟堆砌的数据和图表完全无关。数据分析师是一个很严谨的事情,每个结论都应该从数据中得出,数据不能说明的问题只能是猜测。所以当我们写下每一个结论的时候,一定要搞清楚这个是“我觉得是这样”,还是“我从数据中发现是这样”!
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,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16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