新闻动态 news

联系我们 contact us


  • 010-85898922
  • 北京市朝阳区建国路88号SOHO现代城内6501
    (一号线地铁大望路站B口出)
  • (售前技术)

20190409162824.jpg

最近跟很多业内朋友交流的时候发现以下两个有趣的现象。

1、数据的概念在游戏行业被越炒越热,但是数据刚问在大多数公司的地位并不高,要想进入决策层更是难上加难。

2、其他行业的数据分析精英觉得游戏数据分析充满着浓浓的山寨气息,但当他们进入这个行业的时候却发现自己很难融入业务核心。

 

以至于很多一线分析人员也开始质疑数据分析对游戏的帮助到底有多大?应该怎么去界定一个分析人员的能力?

笔者根据以往的培训和招聘经验,把游戏书记分析师分为3个层次。

 201904091628241.jpg

第一:数据解读。他们是刚入行1-2年的新人,对游戏行业数据分析相关业务有一定的理解。拥有娴熟的数据处理技巧,但是对非数据相关业务了解有限。此时,他们的工作多在满足策划和运营的需求。

第二:数据应用。他们已经工作了3-5年,跟过一款以上成熟稳定的产品(这样才有实践算法的机会)。除了数据本身,他们对游戏产品、运营和用户有自己的理解,可以站在制作人、产品经理的角度开始思考问题。此时,他们更多主动的发起需求,并保证数据结论能够产生落地的解决方案。

 

第三:数据咨询。他们已经在这个领域工作5年以上,除了产品、用户以外,在发行、渠道、基金方面也有自己的认知,深入了解行业趋势,拥有丰富的行业资源。此时,数据本身的技能已经基本不重要,他们依靠丰富的产品阅历和角度的情报,从“广度”

上与制作人、产品经理的“深度”形成互补。

 

最后,在重申一下:

 2019040916282224.jpg

1、数据分析的本质是一种意识,一种以客观事实为导向进行产品管理和客户管理的意识。

2、数据分析师本质上是一个产品分析师,只是在分析的过程中从数据的角度进行切入而已。

3、数据分析的价值在于数据应用没没有业务理解和对各部门作业流程的详细了解,是无法对数据做出分析和解释的,不熟悉业务的数据分析师只能陈伟“取数员”。


服务热线:
400-869-9305
客服 Q Q:
3007251870
授权后台
网签授权
云服务器
在线购买
新手入门
常见问题
产品演示
帮助中心
工作机会
商务合作
公司证件
银行账号