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\n     數據分析，是產品運營極具戰略意義的一環；從宏觀到微觀分析，通過表層數據挖掘產品問題，是每個運營人的必修課。
\n 首先，佛山網絡公司小編帶大家來看比較常見的分析方法：
\n 5W2H分析法：What(用戶要什么?)Why(為什么要?)Where(從哪兒得到?)When(我們什么時候做?)Who(對誰做?)Howmuch(給多少?)How(怎么做?)
\n PS：

\n     (what)用戶要極品裝備!(why)因為他們要增強戰力(where)裝備從BOSS身上得到；

\n     (when)我們國慶節做這個活動!(who)針對所有玩家!(howmuch)BOSS爆率設定為XX(how)活動以怪物攻城形式進行。

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\n     上述是一種需求的轉換形式，就產品而言，又要以數據為支持，不能因某個元素而動整體;從大局出發，根據整體數據趨勢進行細化分析，那么就目前而言的分析手法，又有對比分析、交叉分析，相關分析，回歸分析，聚類分析等等。
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\n 如果某款游戲下載量高，注冊量低；是否因為服務器登陸問題或注冊流程繁瑣，是否近期網絡出現故障……..
\n 如果某款游戲數據一直良好，某段時間數據突然跌落；是否因為市場宣傳力度減弱，是否因為用戶生命周期上限，是否因為其他競品沖擊……..
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\n     真正的數據分析不在于數據本身，而在于分析能力的概述；數據是參照物，是標桿，只有分析才是行為，是改變；那么如何分析，綜合上面兩個舉例，已經可以很清晰的看到立體式分析。
\n     立體式分析，也就是維度分析;產品數據的發掘不應該僅僅拘泥于產品;大環境下的娛樂產物必須綜合產品、市場、用戶進行不同切入點分析;要知道， 數據分析是基于商業目的，而商業離不開用戶和市場;說白了就是結合不同維度進行有目的的數據收集、整理、加過和分析，他的存在價值就是通過數據提取有價值 的信息去優化產品從而拉更多人，賺更多錢。
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\n 　　那么如何分析，大致思路又是如何?
\n [為什么分析?]
\n 首先，你得知道為什么分析?付費同比、環比波動較大?
\n [分析目標是誰?]
\n 數據波動，目標是誰?付費總額波動，付費用戶數據如何?
\n [想達到什么效果?]
\n 通過分析付費用戶，找到問題，解決問題從而提升收入?
\n [需要什么?]
\n 想做出分析，需要什么?付費總額，付費人數?付費次數?付費人數各等級占比?
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\n [如何采集?]
\n 直接數據庫調取?或者交給程序猿導出?
\n [如何整理?]
\n 數據出來，如何整理付費等級、付費次數報表?
\n [如何分析?]
\n 整理完畢，如何對數據進行綜合分析，相關分析?用戶資源是否飽和?市場其他明星產品充值活動更具吸引力?產品付費系統是否出現問題，是否失去新鮮感?
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\n [如何展現?]
\n 找準問題，老付費用戶流失了很多，低端付費轉化低;很多是多少?轉化低是什么概念?如何用圖表表現?
\n [如何輸出?]
\n 找準問題，如何輸出;如何將這份知識報表轉換為產品商業價值體系;如何說服程序?如何說服策劃?如何具體執行?如何將知識轉換為生產力?
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\n     上述是比較系統的分析思路，細化而言;對于數據分析，又需要我們根據不同人群建立不同的用戶模型;例如流失模型、流失特征；充值模型等等。
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