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日期：2023/04/05 03:48作者：廖婉宏人气：
原标题：游戏APP运营数据分析师的困境
深耕数据分析行业20载，小数见证了数据分析行业的风起云涌，也目睹了无数小白、宝妈、精英转行、升职、加薪……小数邀请数据分析从业者说出他们的经历、困惑，揭秘不同行业、不同职业数据分析现状！
小数带你看职场：
主人公：小王，某游戏app运营团队的一名新手数据分析师，负责该app的用户数据分析工作。
最近，领导布置了一个新任务：如何提升该游戏app的付费人数？
小王一时乱了手脚，不知如何下手。
对此，小数的回答是：这是一个非常典型的数据分析项目。
任何数据分析项目都有规范的流程，数据分析师需要做的是把控好每个流程节点和数据分析进度，否则无法保障数据分析项目的效果。
那小王该如何着手处理这个项目呢？
CPDA数据分析师课程面授课第一天的《数据分析流程》给出了这个问题的答案。
《数据分析流程》帮大家梳理了数据分析项目必备的六个步骤，并指出了每个步骤的相关知识和注意事项。同时通过一个真实案例场景还原每一步骤的做法，是一个“拿来即用”的方法论工具。该部分学习的目标就是遇到数据分析项目不再无所适从，思考问题自然流畅。
那我们回到小王的问题：
如何提升该游戏app的付费人数？
我们首先需要做的是明确和拆解问题。
如何定义付费人数？
该问题的目标是什么？
提升到什么水平？
我们可以用哪些资源来解决该问题？
提升付费人数可以从几个角度思考？
降低流失和预测付费两个角度是否合理？
是否还有其他分析角度？
第二步收集数据，基于第一步的问题定义和拆分结果，应该收集哪些数据？
第三步数据的清洗和预处理，哪些数据有缺失值和异常值？如何处理缺失值和异常值？建立模型需要数据呈现什么样的状态？数据形态是否需要调整？如何调整？选取哪些变量建立模型？
第四步建模，选择哪些算法或模型，不同算法或模型的优缺点和注意事项有哪些？
第五步输出模型结果，结果是否满足需求？根据结果能提出哪些可行建议？
第六步结果的落地和验证。建议能否落地？通过A/B test验证建议是否有效？如何推广模型结果？
综上所述，数据分析流程是从事数据分析项目的必备方法论，但是小王的项目还涉及到业务沟通、数据库取数、特征工程、模型或算法的构建、A/B test等诸多理论和方法的加持，这些都在CPDA数据分析师课程体系中悉数呈现！
小王的上述问题如果您也遇到过，欢迎与小数讨论和留言，每一期我们会抽出一名幸运小伙伴赠上CPDA数据分析师精美礼品一份，下期内容再见!
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