📌5 個開啟新職涯的專業證書:想轉換跑道卻不知道該如何下手,也許可以考慮先透過線上學習,一方面可以增進職業基礎知識,另一方面也可以了解自己到底適不適合或是有沒有興趣
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👉第 1 個 社交媒體營銷證書
由 Facebook 推出的課程,包含社交媒體營銷的基本認識、社交媒體管理、廣告基礎、衡量和優化活動等課程內容
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👉第 2 個 銷售發展代表(SDR)證書
由 Salesforce 推出的課程,包含銷售發展成功的基礎、對話式銷售方法、使用科技工具將潛在客戶轉化為機會的能力等課程內容
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👉第 3 個 簿記證書
由 Intuit 推出的課程,包含簿記概念和會計的基礎、製作各種業務類型的財務報表、分析財務報表以做出關鍵業務決策等課程內容
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👉第 4 個 數據分析證書
由 IBM 推出的課程,包含學習數據分析的核心原則、使用各種數據、項目方案和數據分析工具、用數據講故事的軟實力等課程內容
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👉第 5 個 運用 Excel 和 R 進行數據分析證書
由 IBM 推出的課程,包含使用 Excel 進行數據分析以創建圖表和繪圖、使用關係數據庫並利用 SQL 語句查詢數據、使用 R 編程語言完成數據分析等課程內容
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🔍上述證書都不需要具備相關經驗或是基礎知識,只需要有學習熱情就能開始上課,雖然都是入門課程,但也能獲得基本職業技能,對於想轉職的人是個不錯的開始
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Excel常常需要檢查報表是否資料重複、計算出現次數,本影片以員工清冊為例,介紹利用COUNTIF函數判斷員工代號是否有異常,分享SUMRPODUCT陣列計算各欄位項目個數。
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【淺談遊戲數據分析的理解與經驗分享】 - By RF
延續前篇文章提到的營運基本素養,本文來說明筆者對於數據分析的理解與經驗分享,
數據分析可簡單分為三個區塊 Data→ Information → Solution
產品的每日數據表、鑽石產出消耗統計、禮包購買狀況等這類經統計出的「數字」,可視為 Data:
舉例: 每日鑽石產出約150-200萬鑽,但在5/6產出400萬鑽;
深入挖掘造成其數字變化的「背後原因與傳遞出的資訊」,可視為 Information:
舉例: 造成此5/6的鑽石產出變化原因,可能有bug被洗大量鑽石、有大型儲值活動吸引大量付費玩家出來付費、有大R怒儲100萬鑽、活動獎勵配置錯誤等原因;
最後根據其數據分析得到的資訊與結論,做出「相對應的決策與後續計畫」,可視為 Solution:
舉例: 本次活動獎勵配置原先預期A獎勵較吸引中小用戶,經分析後發現是B獎勵命中大R用戶需求,導致大R瘋狂付費,此時可以重新檢視品項設計與用戶需求內容,並思考該如何延續本次的活動成效,同時也要評估是否會過度投放而造成道具失效的狀況。
以下為筆者過去在數據分析時得到的經驗,提供大家參考。
1. 資料驗證
錯誤的分析結論可能會導致錯誤的決策,所以《資料正確性》為首要注意的項目。
營運人員大多從數據後台或請技術撈取資料,尤其在額外撈取的資料當中,有可能因需求說明不清楚或是一時疏失導致撈取欄位或內容錯誤,故在撈取資料前要預先想好如何檢驗資料正確性,且拿到資料後第一時間需做資料驗證。
舉例: 想瞭解A產品在 5/1-5/7的每日營收,在資料撈取需求時可以額外拆分付費渠道(GP、IOS、官網),來進行資料比對與驗證,當拆分付費渠道後的營收加總與每日總營收不同時,此時可以先回頭確認資料源哪裡有異常。
2. 數據結構
《用戶特性差異巨大》,根據自身運營的產品統計,所有用戶中僅10-20%的用戶會付費,在付費用戶中的前20%大R用戶會貢獻約75%-85%的營收,在判斷所有數字時要盡可能瞭解其用戶輪廓,且要有更多種面向的數據來進行輔助判斷。
舉例: 在分析鑽石產出消耗時,如果是所有用戶一起看,可能會無法定位到明確的問題,如果細分成免費用戶、付費用戶(大中小R)等細分數據,則可瞭解各階層用戶花費鑽石的地方,進而找到用戶需求。
3. 輻射思維
大部份情況下,可能是因為看到某個數字異常值或是想解決某個問題而進行分析,建議可以從問題中心進行《射放性的假設與思考》,如果是單線性的思考,過度聚焦於某個論點,容易花了很多時間最終發現方向錯誤導致浪費時間,甚至演變成先射箭再畫靶的情況。
舉例: B產品因為調整活動獎勵,預期ARPPU會從1200元提升至1500元,最終結果提高至2000元,此時如果只是「說明」本次如何調整活動所以達到此結果,而沒有思考其他可能性的話,有可能會忽略真正發生的原因。
4. 善用工具
最常使用也最容易入門的是Excel,其中最重要的功能是「樞紐分析表」,可以將大量資料依自身需求快速轉換成清楚明瞭的統計報表;其次如vlookup等函數,可以加速資料處理與比對,這些基本功除了多使用還是只能多練習來熟能生巧,更進階的也能學習SQL語法、Python、Tableau等軟體與工具來加快資料處理的速度。
5. 挑戰自己
在數據分析的過程中,不斷挑戰自己的想法與觀點,同時切換不同視角來審視自己的分析與結論,除了可以發掘不同問題與報告缺陷外,也可以提前預想上級主管或聽講者會想得知哪些資訊與提問內容。
「重分析,更重結論與後續追蹤」
剛開始接觸數據分析的營運人員容易太重分析或太相信數字,反而忽略了「產品體驗」與「解決問題」,進而導致輕易下結論或缺乏有效驗證其方案。
數據分析雖不是萬能,但也是遊戲營運一項必備技能,時刻關注數據變化,培養數字敏銳度,才有辦法一眼看出異常值!
希望以上內容對你有所幫助,也歡迎大家一起多多交流。
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本篇為客座專欄,作者RF,現為知名遊戲公司營運主管,希望藉由分享自身經驗,給有志於遊戲營運的朋友一些啟發。
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孫在陽老師主講,[email protected]
範例、講義下載:https://goo.gl/ytzRxT
時間軸
00:00 簡介
03:40 數據科學
09:30 大數據分析與統計分析的差別
13:35 AI是什麼
14:52 圖靈測試 Turing test
17:35 機器學習
20:47 建模
21:58 用線性迴歸做預測
26:46 用羅吉斯迴歸做分類
28:54 其他機器學習
31:28 研究目的
33:21 數據來源的差別
42:58 取得 Azure API for FHIR 數據
01:10:00 資料清理
01:19:48 如何展開資料
01:37:40 描述性統計:樣本個數
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