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上期我們講到游戲運營中數據分析的宏觀數據，這期重點介紹數據分析的微觀數據以及數據分析的原則。

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一、微觀數據
　　運營的微觀數據，即對單個渠道、區服、單個玩法系統或單個活動進行的數據分析，分析師在對宏觀數據進行分析后，需要得出數據波動、峰值的原因，通常要進行同期的微觀分析。
　　在這個過程中，分析師對原因提出一個假設，并針對性地進行分析。例如，想分析不同渠道用戶之間的付費差異，則選用最具代表的兩個渠道，如UC和360，對同一個付費活動進行金額、付費人數篩選，可得出結論UC的玩家是重度玩家，高V和付費金額較大，而360則以付費人數取勝，金額一般偏小。
　　活動數據的分析也非常重要，對本期的漏洞、不足進行總結，對下次的活動做出指導，數據分析師必須與活動策劃相互了解。

　　二、數據分析的原則
　　這么多的數據并不需要每一個都進行分析，為了減輕數據分析師的工作，在游戲開發時就必須讓運營人員提出一個全面的后臺架構，把很多宏觀數據進行分類匯總，也可以借助數據分析平臺進行分析。
　　統計出來、制成圖標并不是數據分析的終點，分析每一個波動、峰值的形成原因并提出優化建議，才是正道。
　　可見數據分析并不是盲目分析，而是有原則可依。

　　1.快比全更重要
　　手游的平均生命周期只有1年，更新換代非常快，因此數據分析師的工作節奏也會更快，日常宏觀數據基本每天必須分析，每個充值付費活動必須分析；在產品生命周期的每個時段，也需要做有針對性的分析。

　　2.宏微觀數據分析合理分配
　　宏微觀數據作用不同，宏觀數據往往針對渠道，數據漂亮比真實性更重要；但對運營人員而言，真實性永遠是唯一的，如果做不到快速分析，則可三天分析一次；而微觀數據通常對調整游戲的數據有非常直接的作用，必須按時段做規律性的分析。

　　3.數據調整必須及時
　　不要等游戲臨近運營尾聲才考慮調整版本和游戲數據，每一次付費活動、新版本、節假日后，都必須對微觀數據進行針對性的分析，找出宏觀數據波動的原因。