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\n\n 数据分析，是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。
\n 首先，佛山网络公司小编带大家来看比较常见的分析方法：
\n 5W2H分析法：What(用户要什么?)Why(为什么要?)Where(从哪儿得到?)When(我们什么时候做?)Who(对谁做?)Howmuch(给多少?)How(怎么做?)
\n PS：
\n (what)用户要极品装备!(why)因为他们要增强战力(where)装备从BOSS身上得到；
\n\n (when)我们国庆节做这个活动!(who)针对所有玩家!(howmuch)BOSS爆率设定为XX(how)活动以怪物攻城形式进行。
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\n 上述是一种需求的转换形式，就产品而言，又要以数据为支持，不能因某个元素而动整体;从大局出发，根据整体数据趋势进行细化分析，那么就目前而言的分析手法，又有对比分析、交叉分析，相关分析，回归分析，聚类分析等等。
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\n 如果某款游戏下载量高，注册量低；是否因为服务器登陆问题或注册流程繁琐，是否近期网络出现故障……..
\n 如果某款游戏数据一直良好，某段时间数据突然跌落；是否因为市场宣传力度减弱，是否因为用户生命周期上限，是否因为其他竞品冲击……..
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\n 真正的数据分析不在于数据本身，而在于分析能力的概述；数据是参照物，是标杆，只有分析才是行为，是改变；那么如何分析，综合上面两个举例，已经可以很清晰的看到立体式分析。
\n 立体式分析，也就是维度分析;产品数据的发掘不应该仅仅拘泥于产品;大环境下的娱乐产物必须综合产品、市场、用户进行不同切入点分析;要知道， 数据分析是基于商业目的，而商业离不开用户和市场;说白了就是结合不同维度进行有目的的数据收集、整理、加过和分析，他的存在价值就是通过数据提取有价值 的信息去优化产品从而拉更多人，赚更多钱。
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\n 那么如何分析，大致思路又是如何?
\n [为什么分析?]
\n 首先，你得知道为什么分析?付费同比、环比波动较大?
\n [分析目标是谁?]
\n 数据波动，目标是谁?付费总额波动，付费用户数据如何?
\n [想达到什么效果?]
\n 通过分析付费用户，找到问题，解决问题从而提升收入?
\n [需要什么?]
\n 想做出分析，需要什么?付费总额，付费人数?付费次数?付费人数各等级占比?
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\n [如何采集?]
\n 直接数据库调取?或者交给程序猿导出?
\n [如何整理?]
\n 数据出来，如何整理付费等级、付费次数报表?
\n [如何分析?]
\n 整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析?用户资源是否饱和?市场其他明星产品充值活动更具吸引力?产品付费系统是否出现问题，是否失去新鲜感?
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\n [如何展现?]
\n 找准问题，老付费用户流失了很多，低端付费转化低;很多是多少?转化低是什么概念?如何用图表表现?
\n [如何输出?]
\n 找准问题，如何输出;如何将这份知识报表转换为产品商业价值体系;如何说服程序?如何说服策划?如何具体执行?如何将知识转换为生产力?
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\n 上述是比较系统的分析思路，细化而言;对于数据分析，又需要我们根据不同人群建立不同的用户模型;例如流失模型、流失特征；充值模型等等。
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