小白学数据分析--充值记录分析
充值记录分析的方法有很多种,维度很多,今天就说说一个比较初级的分析方法,希望对于各位有一定的帮助和指导。
首先来看一下充值记录的格式,一般而言我们取到的数据都是交易格式(什么事交易格式这里不说了,大家应该都了解)
以上为我们看到的交易记录,这样的一份充值交易记录究竟我们能够做一些什么样的研究很分析?下面就简单说一下我的想法和思路,大家来看看。
我们知道在做周报、月报等分析时,经常会使用ARPU指标,一般的方法是:
总充值(总消耗)/充值人数(消耗人数)
然而这样的ARPU计算其实存在一定的问题,因为ARPU的高低容易受到这段时期的版本、充值人数、流失情况、版本IB等很多的因素影响,在每个公司的内部数据分析报告上不会就简单的给出ARPU指标,就胡乱的分析(还是那句话,不懂得业务,就不要数据分析)。今天我们撇开那些影响因素不谈,单从ARPU本身来衡量,根据ARPU的计算公式,ARPU直接受到人数和充值总额的影响,实际上上ARPU的升降受影响比较大的是充值额,当然不是绝对的。因为APA是一个付费金字塔,处于顶端的APA每个人的充值贡献往往是低端群体的基本甚至是几十倍,这些APA的贡献某种意义上是拉高了ARPU,反过来,如果低端APA过多,此时又会拉低ARPU,从这个角度来看我们不能简单的看待报告中的ARPU指标,唯ARPU论,还要参考付费渗透率、流失率、购买力等等很多因素。
而在这些众多考虑的方面之一,就是需要我们把ARPU进一步拆解和细分,这里我们就要用到充值记录的处理和分析,关于购买记录和购买ARPU以后会继续写一下。如刚才上述的充值记录,我们往往取到的充值数据就如同以上的形式,对于这样的交易记录,对于我们而言如果要利用,需要进行一下处理,假如我们取1个月的充值数据,以下为处理以后的数据:
这里说明一下,实际上账户1在一个月充值两次,分别为100和25,处理后的账户1个月总共充值125元,并且有充值活跃的天数为2天(其实这个对于购买活跃度更加有用),之所以要加上这个充值或者购买活跃度,原因在于一般游戏中玩家或选择每月一次性充值就OK,然而当玩家每月充值频繁起来,活跃度提升,很大程度上归结为几点原因:一、消费透支,比如奖券赌博性质的道具;二、大笔购买导致存留不足;三、积攒、收集、合成缺少微量付费道具,补齐型消费;四、交互型消费,公会、帮派、战队、交友等购买赠送需求。
在得到以上格式的充值数据后,我们就可以进行充值数据的分析,其实方法很简单,通过Excel的描述分析或者SPSS的描述性分析,求出充值数据中的中位数、众数、四分位数。之所以要求出这些统计指标,目的在于同ARPU(算术平均数)进行比较,ARPU与中位数、众数的距离和偏差从侧面可以反映出目前的ARPU是否平衡和良性,这是一种考察ARPU的方式,从玩家的充值数据的计算和分析上,来看看玩家充值是否符合正态分布,也可以进行正态性检验或者通过查看偏度和峰度系数。
以上说的是第一部分分析,此外根据充值数据,通过Excel的数据透视表,进行充值数据的汇总,之后通过组合功能,设置步长,进而我们就能具体查看在ARPU之下具体有多少APA,之前在文章中,我们谈论过APA存在一个金子塔的模型,也就是说APA存在低端付费玩家,中端付费玩家,高端付费玩家(笼统的说),通过ARPU的位置和在ARPU之下的具体的APA群体数量来确定究竟在金字塔模型上有多少玩家处于何种阶段和级别。
有一种情况,我们不得不警惕,通过ARPU来看玩家的消费不是非常好的方式,因为通过低端或者高端玩家的拉动,ARPU表现出的水平不一定是整体玩家的真实充值和消费水平,所以要通过数据透视表的步长计算以及描述性统计更全面的衡量的ARPU。当然了,这只是就ARPU本身出发来分析,但是ARPU背后的信息还需要结合其他指标和游戏设计、运营活动等信息来综合分析,说到底还是要先懂的业务,深刻地理解游戏系统、运营活动等方面来进行接下来的数据分析。
P.S.最近在做一些分析是时,发现很多人还是从单一数据指标入手分析问题,这种方式是不可取的,不是说体系不重要,但是就一些问题而言,我们必须要建立一个分析的数据框架,有了框架,分析才能深刻和彻底,就目前的数据分析而言,我们不缺少数据,不缺少数据点,在数据越来越多的情况下,如果建立一套合适的解决问题的数据框架是非常重要的。一方面不要只从一个指标入手,单点分析,只看到大象屁股,没看到整个大象。另一方面,也不能为了有而有,建立一些数据框架,大而空,实际业务问题又不能在这个框架下有效的解决并作出决策。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在当今数字化时代,数据分析师的重要性与日俱增。但许多人在踏上这条职业道路时,往往充满疑惑: 如何成为一名数据分析师?成为 ...
2025-04-02最近我发现一个绝招,用DeepSeek AI处理Excel数据简直太爽了!处理速度嘎嘎快! 平常一整天的表格处理工作,现在只要三步就能搞 ...
2025-04-01你是否被统计学复杂的理论和晦涩的公式劝退过?别担心,“山有木兮:统计学极简入门(Python)” 将为你一一化解这些难题。课程 ...
2025-03-31在电商、零售、甚至内容付费业务中,你真的了解你的客户吗? 有些客户下了一两次单就消失了,有些人每个月都回购,有些人曾经是 ...
2025-03-31在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的需求持续飙升。世界经济论坛发布的《未来就业报告》, ...
2025-03-28你有没有遇到过这样的情况?流量进来了,转化率却不高,辛辛苦苦拉来的用户,最后大部分都悄无声息地离开了,这时候漏斗分析就非 ...
2025-03-27TensorFlow Datasets(TFDS)是一个用于下载、管理和预处理机器学习数据集的库。它提供了易于使用的API,允许用户从现有集合中 ...
2025-03-26"不谋全局者,不足谋一域。"在数据驱动的商业时代,战略级数据分析能力已成为职场核心竞争力。《CDA二级教材:商业策略数据分析 ...
2025-03-26当你在某宝刷到【猜你喜欢】时,当抖音精准推来你的梦中情猫时,当美团外卖弹窗刚好是你想吃的火锅店…… 恭喜你,你正在被用户 ...
2025-03-26当面试官问起随机森林时,他到底在考察什么? ""请解释随机森林的原理""——这是数据分析岗位面试中的经典问题。但你可能不知道 ...
2025-03-25在数字化浪潮席卷的当下,数据俨然成为企业的命脉,贯穿于业务运作的各个环节。从线上到线下,从平台的交易数据,到门店的运营 ...
2025-03-25在互联网和移动应用领域,DAU(日活跃用户数)是一个耳熟能详的指标。无论是产品经理、运营,还是数据分析师,DAU都是衡量产品 ...
2025-03-24ABtest做的好,产品优化效果差不了!可见ABtest在评估优化策略的效果方面地位还是很高的,那么如何在业务中应用ABtest? 结合企业 ...
2025-03-21在企业数据分析中,指标体系是至关重要的工具。不仅帮助企业统一数据标准、提升数据质量,还能为业务决策提供有力支持。本文将围 ...
2025-03-20解锁数据分析师高薪密码,CDA 脱产就业班助你逆袭! 在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的 ...
2025-03-19在 MySQL 数据库中,查询一张表但是不包含某个字段可以通过以下两种方法实现:使用 SELECT 子句以明确指定想要的字段,或者使 ...
2025-03-17在当今数字化时代,数据成为企业发展的关键驱动力,而用户画像作为数据分析的重要成果,改变了企业理解用户、开展业务的方式。无 ...
2025-03-172025年是智能体(AI Agent)的元年,大模型和智能体的发展比较迅猛。感觉年初的deepseek刚火没多久,这几天Manus又成为媒体头条 ...
2025-03-14以下的文章内容来源于柯家媛老师的专栏,如果您想阅读专栏《小白必备的数据思维课》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/goods/sh ...
2025-03-13以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/go ...
2025-03-12