
小白学数据分析--ARPPU的误区
今天提到了一个概念:ARPPU。这个概念等同于之前大家认识的ARPU(其实这句话我是很不愿意说的),ARPPU是总收入除以总付费用户数,得到的每个付费用户的平均收益。今天说的误区其实也就是大家一个使用上或者是认识上的误区,这个误区被巧妙的利用了,以至于那些可能不会注意到细节的人被蒙蔽了。
ARPPU是一个算数平均数,在均数的范畴中,概念很大,比如几何平均,截尾平均,调和平均(主要用于在玩家升级的平均速度方面的应用)等等。而恰恰因为ARPPU是算数平均数,所以,一些使用上的误区或者认识是需要背去校正的。
算数平均数是描述数据分布的集中趋势的统计指标,但是如果数据分布严重的偏态,那么这个时候算数平均数算出来的结果其参考意义是有限的。从ARPPU来讲,我们希望通过ARPPU的计算能够代表整个付费群体的平均消费水平和收入贡献,也是集中消费的趋势。但,对一款游戏而言,事实上并不是如同我们考虑的那般呈现所谓的正态分布形式,其实,如果我们把每人收入贡献绘制成频数分布来看,这是一个典型的幂律分布。小额付费群体多,但收入贡献少,大额付费群体少,但贡献收入多。而这时如果合并一起进行ARPPU的计算,显然高估了小额群体的付费能力,低估了大额群体的消费能力。
从集中趋势分析的角度来看
其实,多少年来,不是非常懂得精细化运营的人都是这么粗略的看待这个指标进行分析的,而现在对于这样一个使用误区,尤其当我们进行精细化运营后,需要更多的是跟多的群体细分,群体定位。当然,如果我们要从宏观把控整个游戏的平均消费水平,一种办法是去掉一些噪声,比如截尾均数(按比例去掉两端数据,在计算均数,如果和原来的均数相差不大,则说明极端值不存在,均数不受影响,一般是取5%),除了这种方法,这里我们可以通过一种非常简单的统计指标来分析,这就是中位数。
中位数:全体数据按大小排列,在数列中处于中间位置的那个值。中位数主要是位置平均数,所以不会受到极端值的影响,因此在评估ARPPU这类衡量平均水平,但是偏态分布严重的情况,中位数是很合适的,更加能够代表其集中趋势和平均水平。
从离散趋势分析的角度去看
百分位数
我们知道游戏中付费用户群体我们划分为三个部分,小鱼用户,海豚用户,鲸鱼用户,三个群体我们可以通过对总的付费群体进行百分比划分,这里就是用了百分位数据,所谓百分位数就是一个位置指标,我们可以把所有玩家的付费额从小到大排列,然后按照百分比划分,比如从左向右50%为小鱼,40%为海豚,10%为鲸鱼。在此情况下,我们分别计算各个群体的ARPPU值,这个相对我们刚才的从宏观的得到ARPPU,会更加准确的分析不同群体用户的消费能力。实际上刚才说到的中位数其实就是一个特殊的百分位数。
当然了,从离散趋势分析的角度,全距也都是可以去使用的,也是很简单的,这个只是一种检查而已,但是就方差,标准差等可能并不适合在游戏中消费数据的分析,虽然说他们涉及我们要分析的每个变量,但是由于他们也受到极端值的影响,所以不适合去做这种分析,他们的合理使用范畴是在服从正态分布的数据中。
总的来说,一个ARPPU所代表的内容很多,但是我们在使用和分析中,要避免一些误区产生。也要适当的使用统计学的一些灵活的方法重新审视和分析这些数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12