小白學數據分析--如何設計和分析數據指標

今天說到的這個題目，看起來有點大，不過作為游戲數據分析師，早晚都要設計和分析數據指標。在《移動游戲運營數據分析指標白皮書》中，提煉了一些針對游戲數據分析的指標，這只是分析工作的第一步，還要有效的組織起來，并按照需求進行細分，即按需進行二次設計和分析。白皮書的指標旨在規范大家對于一些最基本最常用概念的認識和學習，有所領悟，有所發揮。

　　而今天說的是在當我們要在之前的基礎數據基礎上進行二度的分析，該如何把握設計和分析數據指標？首先，先引用一句話：
　　“對于驅動用戶體驗決策而言，有意義的成功標準一定是可以明確地與用戶行為綁定的標準，而這些用戶行為也一定是可以通過設計來影響的行為” —— 用戶體驗要素--以用戶為中心的產品設計
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　　看到這句話，其實感慨很多，尤其是那些數據分析經驗非常豐富的人，其實應該非常認同這句話。數據分析以解決問題為第一要義，然而很多新人看到或者設計了很多很復雜的指標和算法進行問題的分析，其實這個時候，如果仔細審視一下就會發現，我們設計的標準與我們的分析和解決問題的目的是背離了，盡管有了很好的設計和數據，但是問題依舊是沒有解決，而這樣的指標就算不上一個成功的指標，為什么DAU/MAU這樣的指標成為了大家比較認可的標準，因為這是可以拿去衡量游戲是否具有比較好的粘性的標準。
　　但是，上述我們談到的只是我引用的這句話的前半段，我說到了，數據分析要解決問題的，因此指標綁定的用戶行為，經過分析后，如果不能通過我們的設計者予以改進，并衡量前后改進的效果，那么這樣的指標就意味著價值不大。作為一款產品，我們的確需要知道用戶是什么樣的，有效的數據指標設計，能夠幫助我們立體展現出來我們用戶的行為和畫像。但是往往數據分析不只是告訴你用戶是什么樣子的，還要針對這些特征，采取有效的措施和運營手段，成功的標準最后其實幫助我們去挖掘和發現，我們的措施和設計，是否最后改善了效果，成功的標準不僅僅是綁定，更是實施。
　　對于數據驅動的游戲運營而言，有意義的數據指標一定是可以明確綁定游戲問題的標準，而這些游戲問題也一定是可以通過研發、設計、運營來解決問題的。
　　不過，最后還要說一點的是，雖然我們需要成功的標準來幫助我們去改進產品，做好運營，不過再成功的標準也只是一個一個孤立的數據指標點，這樣的結果，就容易造成我們看不到問題的全貌，而造成錯誤的分析結論，因此，切記，必要的時候要記得退一步。