这几天一直在看如何展开数据分析文章，大家写的都不错，说实话，针对如何展开游戏运营数据分析的指导真的非常少，作为每个公司的核心机密是不会拿到台面上与大家分享的，一段时期我上网看了很多的材料，当显示不能满足需求的时候，就要靠我们自己来挖掘。以下是我的结合一些文章后自己总结的数据分析的方法。————————————分割线—————————————————数据分析工作可以从宏观数据和微观数据（细分数据）说
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2023-08-09 19:48:38
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目录一、数据集初识二、数据读取与预处理三、描述性统计分析四、时序分析 一、数据集初识数据量： 共计16598条数据数据来源：Video Games Sales数据字段：字段名含义Rank游戏排名Name游戏名Platform发布平台Year发布年份Genre游戏种类Publisher发行商NA_Sales北美销售量(以million为单位)EU_Sales欧洲销售量(以million为单位)JP
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2023-12-07 09:43:46
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对于一个游戏行业的门外汉，这本书对于了解游戏业务具有很强的指导性，通过大量的案例说明了游戏这一具有特殊行业逻辑的行业，如何针对性地进行数据分析。 一、游戏关键数据指标1、转化率——从点击广告到付费的每一步转化（常使用漏斗图分析）激活率、激活且登录率分析各个环节的转换率，对各渠道各项转化率以及后续用户质量进行长期监控，寻找提升渠道转换率的策略（调整广告投放等） 2、留存率——新用
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2023-08-06 12:57:13
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我的数据分析都是自己长时间磨练出来的 ，没有什么高明的老师指点，只求能够有效的发现问题，解决问题。不懂什么数据模型，只求方法简单实用。三部曲的前提是你对工作有热情，愿意去钻，如果没有热情纯属白搭，有低潮的时候就不太看数据，就算看也是草草而过，没有心情去深究。所以有热情才谈得上数据分析。 第一步：宏观数据宏观数据是每天都要观察的数据，例如全服的人数（注册，在线，登陆，充值，消费…），钱数（
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2023-08-09 19:49:12
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文章目录一、项目背景及目的1.1项目背景1.2分析目的二、数据收集与整理2.1数据来源2.2数据说明2.3理解数据三、数据清洗3.1导入数据3.2列字段重命名3.3缺失值处理3.4数据类型转换3.5异常值处理3.6保存数据为csv格式四、数据分析4.1 从总体角度4.2 从平台角度4.3从类型角度4.4从发行商角度4.5 从排行榜角度五、结论 一、项目背景及目的1.1项目背景vgsales是由v
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2023-11-09 15:50:24
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文章目录1. 数据集说明2. 数据处理3. 数据分析可视化3.1 新增用户3.2 用户活跃度3.3 用户消费情况3.4 用户游戏情况数据集和代码（百度网盘） 1. 数据集说明这是一份手游《野蛮时代》的用户数据，共有训练集和测试集两个数据文件。二者之间数据无交集，合计大小 861 M，总记录数 3,116,941，包含字段 109 个。使用的知识点：清洗 pandas + 分析 mysql + 可
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2023-09-07 21:55:42
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一、项目主题电商销售类型数据分析，主要研究在不同地区，不同电子游戏类型的销售额情况，分析最受欢迎的游戏有哪些类型，长时间以来电子游戏销量的趋势。本文主要使用Excel完成对数据集的数据分析。二、数据源阿里云天池Video Games Sales Dataset 电子游戏销售数据集，由Kaggle网站用户上传，共1.6万余条数据。可用字段包括游戏名称、游戏类型、发售平台、发售时间和全球各地
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2023-09-23 13:49:14
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# 游戏数据分析实战指南
## 引言
在游戏开发和运营中，数据分析是至关重要的一环。它可以帮助开发者更好地了解玩家的行为，优化游戏体验，并提高游戏的盈利能力。本篇文章将指导你如何进行游戏数据分析，以便你能够有效地收集和分析游戏数据。
## 整体流程
我们将通过以下几个步骤来完成游戏数据分析的实战过程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据收集 | 确定需
# Python数据分析实战PDF
Python作为一种简洁、灵活且功能强大的编程语言，被广泛运用在数据分析领域。《Python数据分析实战PDF》是一本详细介绍如何利用Python进行数据分析的书籍，其中包含了丰富的实例和案例，帮助读者掌握数据分析的技能和方法。
## 数据分析流程
数据分析通常包括数据收集、数据清洗、数据处理、数据可视化等步骤。下面我们通过一个简单的流程图来展示数据分析的
原创
2024-06-03 06:38:32
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做完了这些SQL题，你的SQL水平一定可以上一个台阶。小白，你好。
请知悉：我是用HQL的语法风格写的标准SQL代码，所以有些语句性能不是最优，但并不影响你做题！ 表结构如下： 建表语句如下： create table Student(sid varchar(10),sname varchar(10),sage datetime,ssex nvarcha
文章目录每日一句正能量第2章 Spark基础章节概要2.1 初识Spark2.1.1 Spark概述2.1.2 Spark的特点2.1.3 Spark应用场景2.1.4 Spark与Hadoop对比 每日一句正能量宁愿跑起来被拌倒无数次，也不愿规规矩矩走一辈子，就算跌倒也要豪迈的笑。第2章 Spark基础章节概要Spark于2009年诞生于美国加州大学伯克利分校的AMP实验室，它是一个可应用于大
Flink大数据分析实战 pdf是一本高度实用的指南，帮助读者从基础到实战掌握Apache Flink的使用。本文将围绕“Flink大数据分析实战 pdf”的内容，详细描述环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用的过程。
### 环境准备
为了顺利进行Flink的实战分析，我们需要注意具体的软硬件要求。
#### 硬件资源评估
| 硬件资源 | 最低要求 |
# SQL数据分析实战与可视化
在现代数据分析中，SQL（结构化查询语言）无疑是最为常用的工具之一。它能够帮助分析师和数据科学家从庞大的数据库中提取出有价值的信息。通过本篇文章，我们将探讨如何利用SQL进行数据分析，并结合饼状图进行可视化展示。同时，我们将呈现一个详细的流程图，帮助大家理解整个分析过程。
## 一、SQL数据分析基本流程
在进行数据分析之前，我们需要明确分析的问题、准备数据并
1 前言数据库（DB）是按照数据结构存储数据的仓库，数据库管理系统（DBMS）是操纵和管理数据库的一套软件，可分为关系型的数据库管理系统和非关系型的数据库管理系统。数据库管理系统采用结构化查询语言（SQL）来管理数据库。结构化查询语言按照功能分类，可分为数据定义语言（DDL）、数据操纵语言（DML）、数据查询语言（DQL）、事务控制语言（TCL）、数据控制语言（DCL）。SQL语句不区分大小写，语
最近梳理了以前面试遇到的笔试题，跟大家分享一下，都是比较基础的哈 题目一： 表名：购物信息 购物人 商品名称 数量 A 甲 2 B 乙 4 C 丙 1 A 丁 2 B 丙 5 …… 找出所有购入商品为两种或两种以上的购物人记录 思路：先找出购入商品为两种或两种以上的购物人，再找出记录，需要使用子查询。 答：select * from 购物信息
where 购物人 in
(select 购物人
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2023-09-25 02:50:35
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一、关于数据 数据可以分为两类，一类为运营指标数据。一类为业务行为数据。1.运营指标数据 比如DAU,PCU,LTV,ROI等常用的代表游戏目前线上运营状态的一些数据指标，用单个指标或者多个指标组合来反映游戏目前的线上运营状态，指标之间一般都有关联，通过相关定义转换计算获得。 举例：从游戏的用户数、收入和广告费三
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2015-04-06 23:18:00
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（1）没有高深理论，每章都以实例为主，读者参考书中源码运行，就能得到与书中一样的结果。（2）专注于Python数据分析与可视化操作中实际用到的技术。相比大而全的书籍资料，本书能让读者尽快上手，开始项目开发。（3）书中的"新手问答”和"小试牛刀”栏目能让读者巩固知识，举一反三，学以致用。《Python数据分析与可视化从入门到精通》以"零基础”为起点，系统地介绍了Python在数据处理与可视化分析方面
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2023-09-08 15:33:38
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写在前面下面的这几点全都算是面试的套话, 干货面试经, 对于跨行业做游戏数据运营的数据分析师真心建议先拿出大把时间去了解自己心仪公司的游戏, 从玩家的角度倒推出一份数据分析的demo, 这样面试起来会更有底气, 愿我们都能有心仪的工作。主动熟悉业务熟悉游戏产品的制作流程 、系统架构、基本运营思路熟悉游戏玩家的基本游戏行为、玩家的情感诉求从同事中获取信息: 3.1. 策划人员: 游戏的设计理念 3.
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2023-10-28 06:21:01
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2.4 小试牛刀：Spark shell和SparkContext本章使用的资料来自加州大学欧文分校机器学习资料库(UC Irvine Machine Learning Repository)，这个资料库为研究和教学提供了大量非常好的数据源，这些数据源非常有意义，并且是免费的。由于网络原因，无法从原始地址下载数据集，这里可以从以下链接获取：https://pan.baidu.com/s/1dENp
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2023-10-26 06:56:14
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# 3.1数据质量分析
# 数据质量分析主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据（缺失值，异常值，不一致的值，重复数据及含有特殊符号的数据）
# 缺失值：使用简单的统计分析可以得到含有缺失值的属性的个数，以及每个属性的未缺失数，缺失数与缺失率等。对于缺失值处理分为删除存在缺失值的记录，对可能的值进行插补和不处理。
# 异常值也称为离群点。简单的描述性统计，查看哪些数据是不合理的，常用的统计量是最大值
