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上期我们讲到游戏运营中数据分析的宏观数据，这期重点介绍数据分析的微观数据以及数据分析的原则。

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一、微观数据
　　运营的微观数据，即对单个渠道、区服、单个玩法系统或单个活动进行的数据分析，分析师在对宏观数据进行分析后，需要得出数据波动、峰值的原因，通常要进行同期的微观分析。
　　在这个过程中，分析师对原因提出一个假设，并针对性地进行分析。例如，想分析不同渠道用户之间的付费差异，则选用最具代表的两个渠道，如UC和360，对同一个付费活动进行金额、付费人数筛选，可得出结论UC的玩家是重度玩家，高V和付费金额较大，而360则以付费人数取胜，金额一般偏小。
　　活动数据的分析也非常重要，对本期的漏洞、不足进行总结，对下次的活动做出指导，数据分析师必须与活动策划相互了解。

　　二、数据分析的原则
　　这么多的数据并不需要每一个都进行分析，为了减轻数据分析师的工作，在游戏开发时就必须让运营人员提出一个全面的后台架构，把很多宏观数据进行分类汇总，也可以借助数据分析平台进行分析。
　　统计出来、制成图标并不是数据分析的终点，分析每一个波动、峰值的形成原因并提出优化建议，才是正道。
　　可见数据分析并不是盲目分析，而是有原则可依。

　　1.快比全更重要
　　手游的平均生命周期只有1年，更新换代非常快，因此数据分析师的工作节奏也会更快，日常宏观数据基本每天必须分析，每个充值付费活动必须分析；在产品生命周期的每个时段，也需要做有针对性的分析。

　　2.宏微观数据分析合理分配
　　宏微观数据作用不同，宏观数据往往针对渠道，数据漂亮比真实性更重要；但对运营人员而言，真实性永远是唯一的，如果做不到快速分析，则可三天分析一次；而微观数据通常对调整游戏的数据有非常直接的作用，必须按时段做规律性的分析。

　　3.数据调整必须及时
　　不要等游戏临近运营尾声才考虑调整版本和游戏数据，每一次付费活动、新版本、节假日后，都必须对微观数据进行针对性的分析，找出宏观数据波动的原因。