1、周数据对比分析案例 上图为连续2周的数据，下面我将用我习惯的几种方法来分析这2 周数据的特征 但是，方法不是唯一，每个观察者都可以根据习惯得到自己的分 析方式 日期上周活用 星期一1688 星期二1479 星期三1422 星期四1341 星期五1552 星期六1491 星期日1324 日期本周活用 星期一1330 星期二1218 星期三1208 星期四1147 星期五1194 星期六1203 星期日1144 图表分析 通过图表，我们可以对比出一些大概情况： 本周活跃用户低于上周活跃用户 本周流失曲线比上周平缓 那么对比的详细情况就需要一些具体分析才可以得出 数值分析 首先，为了解2周流失或者增
2、长是否处在同一阶段，我们分别取出2周的极小 值和极大值进行对比。 上周数据中的极大值为1688，极小值为1324，波动阶段为16881324 本周数据中的极大值为1330，极小值为1144，波动阶段为13301144 通过对比，可以看出本周比上周活跃人数是下降了，而下降的范围为2周波 动阶段之差358180。 观察者应该根据游戏实际情况来观察这几个数据，然后判断是否存在问题 日期上周活用 星期一1688 星期二1479 星期三1422 星期四1341 星期五1552 星期六1491 星期日1324 日期本周活用 星期一1330 星期二1218 星期三1208 星期四1147 星期五1194 星
3、期六1203 星期日1144 接下来，我们从每日数据的波动率上来进行对比。 先算出上周的平均次日波动率，该算法为： 1.用公式| （次日用户数本日用户数） | /本日用户数算出一周内所有次日波动率 2.为了精确推算比率，我们使用统计学中的几何平均数来计算一周的平均次日波动率（ EXCEL中使用GEOMEAN函数GEOMEAN(NUMBER1,NUMBER2,.NUMBERn）。 然后，再算出本周的平均次日波动率。 最后我们就可以从数值上得到2周数据在流失或者增长上的详细波动情况，这样就可以进行思 考了，为何本周人数波动这么小？为何本周人数波动这么大？是否广告渠道出了问题？是否 游戏发生了什么问
4、题？ 上周平均次 日波率 上周次日波 率 7.57%星期二12.38% 星期三3.85% 星期四5.70% 星期五15.73% 星期六3.93% 星期日11.20% 本周平均次 日波率 本周次日波 率 2.84%星期二8.42% 星期三0.82% 星期四5.05% 星期五4.10% 星期六0.75% 星期日4.90% =GEOMEAN(12.38%,3.85%,5.70%, 15.73%,3.93%,11.20%) =GEOMEAN(8.42%,0.82%,5.05%, 4.10%,0.75%,4.90%) 周数据对比小结 在这里还是想重复强调一个问题，即在分析所有数据时都 一定要结合游戏内实
5、际情况，并且尽可能多的联系各种因 素，才可以掌握到想知道的实际情况 以上所举案例的分析方法仍不是唯一，观察者应多多思考 ，找出自己所习惯的分析方法，才能做到高效 预警数据分析小结 预警数据的分析主要是为了发现游戏内异常情况，找出并解决而存在的。 关于如何分析每周数据，每月数据，每月数据对比，可以参考每日数据与周 数据对比的方法 预警数据还有很多： 譬如活跃用户等级分布，百分之多少的用户在开服多长时间后是多少等 级，这个等级情况是否符合研发升级时间表？是和否中到底出了什么问题？ 再如新增账号数，我每天都打广告，新增账号数的情况如何？是否符合我的 要求？而新增账号数大幅上升了，为何活跃人数增长不大？为何在线提高不 大？是否是游戏设置出了问题而导致流失率太大？ 这里就如前文所讲，观察者自己的需求决定了哪些预警数据应当被监控。
