小学生3%不靠谱？王者荣耀用户到底是群什么人|小学生|游戏|王者荣耀_新浪科技_新浪网
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小学生3%不靠谱？王者荣耀用户到底是群什么人
　　中新网6月21日电 作为一款从去年起就在不断刷新各种收入、用户量记录的产品，《王者荣耀》的话题性总是会周期性地上升到一个高度上。不论是之前保守的传统媒体对其角色的批判，还是关于游戏里小学生队友和低龄用户大额充值的日常话题。
　　近期，极光数据、TalkingData等机构发布了几篇关于王者荣耀的热点报告，并帮助时常背锅的“小学生”平反。但结合腾讯浏览指数平台的数据，我们能发现这几方的统计上有一些偏差。这类偏差是如何造成的？请看伽马数据的分析。
　　小学生不到5%？00后用户依然超过20%
　　“小学生”原本是随着《英雄联盟》的兴起而流行开的概念。起初只有字面的含义，但在用户群体逐渐扩大之后，后也用来泛指游戏水平过低的玩家。作为同一品类、且同样是大DAU的游戏，《王者荣耀》也继承了人们口耳相传的“小学生群体”。
　　我们时常会在微博、朋友圈看到有人吐槽自己队友“带不动”，以及一些玩家向的媒体对于真正小学生用户的调侃。
　　但这款手游里的小学生真的有看上去这么多吗？极光数据、TalkingData等机构的数据告诉我们，小学生似乎不该背这个锅。
　　数据出处：TalkingData《王者荣耀热点报告》
　　TalkingData的《王者荣耀热点报告》显示：《王者荣耀》主要可以分为“学生族”和“上班族”两大群体，学生用户在总用户群中占比为24.5%，上班族占比则为68.7%，这也和常规的手游用户分布大体一致。而在24.5%的学生用户中，大学生占比高达21.8%，中小学生只有2.7%。极光大数据的《王者荣耀研究报告》也给出了类似的结论，《王者荣耀》的用户群体中，14岁以下用户只占3.5%。
　　不过，虽然第三方机构的数据偏向于认为学生用户占比偏低，但来自腾讯的数据依然更为支持传统的观念。
　　根据腾讯浏览指数平台，在近半年来，关注《王者荣耀》的用户中，年龄在12岁及以下的用户占4.78%，12岁至17岁的用户18.53%。虽然以小学生用户为主体的12岁以下用户占比依然是个位数，但在反映用户低龄程度的“00后”用户占比上，这一数据依旧超过20%。换言之，按照游戏里最为普遍的5V5对战模式来看，平均下来每场比赛都有个队友是00后，每四场有个队友是12岁以下的低龄用户。
　　数据出处：腾讯浏览指数平台
　　事实上，这一数据依旧可能比实际情况偏低。
　　伽马数据认为，出现这样数据的差异原因在于，许多低龄学生用户都没有自己的手机或者手机号，这使得依靠技术手段或者仅依靠用户行为进行数据分析时容易产生误差，造成低龄用户占比数据比实际数据偏低的问题。
　　在这一点上，另一个值得参考的数据是账户分布。腾讯社交网络事业群增值产品部总经理刘宪凯在今年年初的一个专访中指出，《王者荣耀》的活跃用户中，75%以上都是由QQ账号登陆，考虑到移动QQ活跃用户以学生为主的特征，这一数据同样能支撑年轻用户依然是主力的观点。
　　这游戏里妹子多吗？还真挺多的......
　　像吐槽小学生队友一样，“带妹子上分”也是由游戏衍生而来的群体性文化。女玩家总是游戏爱好者和游戏媒体乐此不疲的话题。
　　中国音数协游戏工委、伽马数据的《2016中国游戏产业报告》曾经指出：在国内的大部分游戏平台上，女性玩家和男性玩家整体都呈现出近似于三七开的比例。
　　数据出处：中国音数协游戏工委、伽马数据《2016中国游戏产业报告》
　　泛泛地来讲，这也和很多游戏玩家的传统印象相符。因此谈到《王者荣耀》的女性玩家的时候，很多人可能只是一笑置之。就PC平台的MOBA端游而言，其用户性别比例往往和常规的竞技游戏相仿，大多符合“二八”或“三七”的比例。
　　但移动端的《王者荣耀》不是。
　　极光大数据的报告显示，游戏的性别分布的男女比例为45.9:54.1，女性用户略多于男性用户。同时，TalkingData的《王者荣耀热点报告》也呈现出相近的分布比例——在占比21.8%的“大学生”群体中，“女大学生”的占比为11.6%，即是说，男大学生和女大学生的比例大致为10.2:11.6，仍是女性玩家略多于男性。
　　此前伽马数据在《王者荣耀等11款游戏月活为何如此高研究发现四大规律》中也对此有过描述：QuestMobile的统计显示《王者荣耀》中女性用户占比为40.1%。虽然和前两者的数据有所差异，但考虑到统计周期上有3~5个月的的时间差，“女性用户占一半”的结论不会受到太大的影响。
　　腾讯财报提到，截至2016年年底，《王者荣耀》注册用户突破2亿、日活跃用户超过5000万，这样算下来，每天活跃在游戏中的女玩家超过2500万。因此，类似这些看似戏谑的节目效果其实每天都在真实地发生着……
　　《王者荣耀》很容易让人沉迷？这么说有点夸张
　　作为目前国内活跃用户量最大的游戏产品，《王者荣耀》承受游戏沉迷压力。学生沉迷游戏的报道不时见诸报端。
　　不过从近期游戏的使用情况调查来看，学生可能并非主要付费用户。
　　根据极光大数据的统计，《王者荣耀》用户白天游戏高峰时段为12:00-13:00，占比为6.97%；晚间游戏高峰为21:00-23:00，共占比13.63%在过去的半年里《王者荣耀》日均使用次数在2.3次左右，日均使用时长基本在40~55分钟这一区间。从此处来看，其用户使用情况并没有达到一个与常规游戏差异巨大的程度。
　　TalkingData的调查结果也与之类似，从活跃率上看，近一年《王者荣耀》的使用率都处在一个相对稳定的状态。而从游戏频度上看，不论是学生族还是上班族，低频用户都占到了最大的比例，低频+中频的用户都超过了60%，这是大部分用户的行为习惯。而“高频”和“超高频”这两项数据有较大的差异，高频用户不足10%，超高频使用的用户则占到了20%以上。这说明大部分用户的使用时间都在合理的范围内。而一小部分死忠玩家则对游戏十分投入，鉴于《王者荣耀》庞大的用户基数，这些超高频玩家中的一部分，有时候因为对游戏过于投入难免会被扣上沉迷的帽子。
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是如今国内人气最高的手游之一。便捷的操作模式与资源获取方式，让男性和玩家都能在中大展拳脚。也正是由于上手
，不少朋友们在排位被坑的机率也大大增加，于是&小学生农药&，&女生荣耀&的外号不胫而走。那么王者荣耀玩家群体的具体信息究竟如何呢，让我们用数据图表来说话。据数据显示，目前《王者荣耀》手游日活用户已经超过5000万，而这其中女玩家占了54.1%，看起来女玩家占据了《王者荣耀》半壁江山呢。与此同时还有几个比较有意思的数据统计，比如：《王者荣耀》玩家49.5%是本科、《王者荣耀》玩家52%都在24岁以下、《王者荣耀》玩家90.5%在二三线及以下城市、《王者荣耀》玩家30%来自华东地区。在对《王者荣耀》玩家的画像分析中我们还可以看到，《王者荣耀》玩家87.8%喜欢音乐、32%是
风格、47.8%收入在元之间。看起来我们玩《王者荣耀》的似乎都是年轻的高收入高学历的
呢！除了这些有意思的数据以外，还有一些《王者荣耀》的基础数据也足以让我们惊讶。2017年5月《王者荣耀》用户规模超2亿，渗透率高达22.3%。DAU、MAU半年翻倍，日均新增用户数达174.8万。日均使用次数为2.33次，最爱晚上玩，日均使用时长47.2分钟，晚上9点到晚上11点是高峰期。与此同时，还对玩《王者荣耀》使用安卓机的用户进行了分析。数据显示，oppo无论是在使用还是在偏好方面都占据了第一的位置。看起来&充电五分钟能玩《王者荣耀》一小时&很主要呢！《王者荣耀》如今的火爆程度相信已经不用再多形容了，最近App Annie发布的2017年5月全球手游指数榜单中《王者荣耀》还达到了全球第一。由于国内Google Play的影响力极弱，App Annie的指数榜从未统计国内安卓市场，所以在以往的指数榜里，全球综合榜单对于国内手游和开发商都是不友好的，名次和数量都有明显劣势。不过，即使有诸多的劣势，《王者荣耀》还是拿下了收入榜冠军位置，这足以见得《王者荣耀》的实力，相信凭借《王者荣耀》也已经赚的盆满钵满了。当然，《王者荣耀》的赚钱能提不光在官方有效，对于一些边缘产业也有不少人沾了《王者荣耀》的光。此前就有曝光《王者荣耀》代练每月月收入能达三四千，在淘宝上搜索&王者荣耀代练&，销量排名最高的商品有28000
购买，13万多条的买家评论。虽然最近严厉打击《王者荣耀》代练，《王者荣耀》官网发表&净化游戏环境声明&，对代练等行为进行专向打击，将视其影响的程度，将会处以禁止上榜、禁止PVP、封号等惩罚。不过为这种&幕后工作&想要真正杜绝还真的有点难度，毕竟为了挣钱还是会有人铤而走险的吧。而且，按照《王者荣耀》的玩法在该游戏中，玩家被分为7个段位，分别是倔强青铜、持续白银、荣耀黄金、尊贵铂金、永恒钻石、最强王者、荣耀王者。初级玩家需要依次经历所有段位后，才能成为&王者&，经计算共需87颗星。也就是说，普通玩家需要赢得87场比赛才能够达到最高等级。这限于技术，应该大部分玩家一辈子也可能上不了王者吧？&
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王者荣耀是当下非常火爆的手机游戏，几乎成为了人手必备手游，当然，这其中被大家不断吐槽的就是那些小学生玩家了，长时间玩游戏不利于成长和健康，同时社会上不断曝出各种花光父母积蓄的新闻，然而最近，腾讯官方公布的数据中现实小学生比例仅有3%，这和日常生活中见到的偏差都很大啊。日前，TalkingData移动数据研究中心发布了《王者荣耀热点报告》，数据显示，王者荣耀小学生占还不足3%，强行为小学生平反。TalkingData的《王者荣耀热点报告》显示：《王者荣耀》主要可以分为“学生族”和“上班族”两大群体，学生用户在总用户群中占比为24.5%，上班族占比则为68.7%。而在24.5%的学生用户中，大学生占比高达21.8%，中小学生只有2.7%。不过根据腾讯浏览指数平台，在近半年来，关注《王者荣耀》的用户中，年龄在12岁及以下的用户占4.78%，12岁至17岁的用户18.53%。也就是说，《王者荣耀》“00后”用户占比超过20%。有分析认为，出现这样数据的差异原因在于，许多低龄学生用户都没有自己的手机或身份证号，只好用父母的账号登陆，这也造成低龄用户占比数据比实际数据偏低的现象。另外，《王者荣耀》的活跃用户中，75%以上都是由QQ账号登陆，当下QQ活跃用户以学生为主，这也同样能支撑年轻用户依然是主力的观点。小学生不到5%?00后用户依然超过20%“小学生”原本是随着《英雄联盟》的兴起而流行开的概念。起初只有字面的含义，但在用户群体逐渐扩大之后，后也用来泛指游戏水平过低的玩家。作为同一品类、且同样是大DAU的游戏，《王者荣耀》也继承了人们口耳相传的“小学生群体”。我们时常会在微博、朋友圈看到有人吐槽自己队友“带不动”，以及一些玩家向的媒体对于真正小学生用户的调侃。但这款手游里的小学生真的有看上去这么多吗?极光数据、TalkingData等机构的数据告诉我们，小学生似乎不该背这个锅。TalkingData的《王者荣耀热点报告》显示：《王者荣耀》主要可以分为“学生族”和“上班族”两大群体，学生用户在总用户群中占比为24.5%，上班族占比则为68.7%，这也和常规的手游用户分布大体一致。而在24.5%的学生用户中，大学生占比高达21.8%，中小学生只有2.7%。极光大数据的《王者荣耀研究报告》也给出了类似的结论，《王者荣耀》的用户群体中，14岁以下用户只占3.5%。不过，虽然第三方机构的数据偏向于认为学生用户占比偏低，但来自腾讯的数据依然更为支持传统的观念。根据腾讯浏览指数平台，在近半年来，关注《王者荣耀》的用户中，年龄在12岁及以下的用户占4.78%，12岁至17岁的用户18.53%。虽然以小学生用户为主体的12岁以下用户占比依然是个位数，但在反映用户低龄程度的“00后”用户占比上，这一数据依旧超过20%。换言之，按照游戏里最为普遍的5V5对战模式来看，平均下来每场比赛都有个队友是00后，每四场有个队友是12岁以下的低龄用户。事实上，这一数据依旧可能比实际情况偏低。伽马数据认为，出现这样数据的差异原因在于，许多低龄学生用户都没有自己的手机或者手机号，这使得依靠技术手段或者仅依靠用户行为进行数据分析时容易产生误差，造成低龄用户占比数据比实际数据偏低的问题。在这一点上，另一个值得参考的数据是账户分布。腾讯社交网络事业群增值产品部总经理刘宪凯在今年年初的一个专访中指出，《王者荣耀》的活跃用户中，75%以上都是由QQ账号登陆，考虑到移动QQ活跃用户以学生为主的特征，这一数据同样能支撑年轻用户依然是主力的观点。这游戏里妹子多吗?还真挺多的......像吐槽小学生队友一样，“带妹子上分”也是由游戏衍生而来的群体性文化。女玩家总是游戏爱好者和游戏媒体乐此不疲的话题。中国音数协游戏工委、伽马数据的《2016中国游戏产业报告》曾经指出：在国内的大部分游戏平台上，女性玩家和男性玩家整体都呈现出近似于三七开的比例。泛泛地来讲，这也和很多游戏玩家的传统印象相符。因此谈到《王者荣耀》的女性玩家的时候，很多人可能只是一笑置之。就PC平台的MOBA端游而言，其用户性别比例往往和常规的竞技游戏相仿，大多符合“二八”或“三七”的比例。但移动端的《王者荣耀》不是。极光大数据的报告显示，游戏的性别分布的男女比例为45.9:54.1，女性用户略多于男性用户。同时，TalkingData的《王者荣耀热点报告》也呈现出相近的分布比例——在占比21.8%的“大学生”群体中，“女大学生”的占比为11.6%，即是说，男大学生和女大学生的比例大致为10.2:11.6，仍是女性玩家略多于男性。此前伽马数据在《王者荣耀等11款游戏月活为何如此高研究发现四大规律》中也对此有过描述：QuestMobile的统计显示《王者荣耀》中女性用户占比为40.1%。虽然和前两者的数据有所差异，但考虑到统计周期上有3~5个月的的时间差，“女性用户占一半”的结论不会受到太大的影响。腾讯财报提到，截至2016年年底，《王者荣耀》注册用户突破2亿、日活跃用户超过5000万，这样算下来，每天活跃在游戏中的女玩家超过2500万。因此，类似这些看似戏谑的节目效果其实每天都在真实地发生着……《王者荣耀》很容易让人沉迷?这么说有点夸张作为目前国内活跃用户量最大的游戏产品，《王者荣耀》承受游戏沉迷压力。学生沉迷游戏的报道不时见诸报端。不过从近期游戏的使用情况调查来看，学生可能并非主要付费用户。根据极光大数据的统计，《王者荣耀》用户白天游戏高峰时段为12:00-13:00，占比为6.97%;晚间游戏高峰为21:00-23:00，共占比13.63%在过去的半年里《王者荣耀》日均使用次数在2.3次左右，日均使用时长基本在40~55分钟这一区间。从此处来看，其用户使用情况并没有达到一个与常规游戏差异巨大的程度。TalkingData的调查结果也与之类似，从活跃率上看，近一年《王者荣耀》的使用率都处在一个相对稳定的状态。而从游戏频度上看，不论是学生族还是上班族，低频用户都占到了最大的比例，低频+中频的用户都超过了60%，这是大部分用户的行为习惯。而“高频”和“超高频”这两项数据有较大的差异，高频用户不足10%，超高频使用的用户则占到了20%以上。这说明大部分用户的使用时间都在合理的范围内。而一小部分死忠玩家则对游戏十分投入，鉴于《王者荣耀》庞大的用户基数，这些超高频玩家中的一部分，有时候因为对游戏过于投入难免会被扣上沉迷的帽子。
王者荣耀,百里守约,人设来源：吾爱诗经网-cyf作者：cyf
表情包来源：吾爱诗经网-yc作者：yc
王者荣耀,亚瑟,,辅助,重做来源：网络作者：网络
王者荣耀来源：网络作者：网络
cosplay,王者荣耀来源：吾爱诗经网-yc作者：yc
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《王者荣耀》里小学生比例到底有多少？看完数据无语了
《王者荣耀》是目前最火的手游了，而现在也经常爆出 小学生 用家里钱打游戏，闯祸的新闻。当然，更要命的是，有不少玩家吐槽：小学生进入游戏之后坑 队 友很多人都在抱怨《王者荣耀》里小学生太多，严重影响自己发挥，纷纷表示：应该取消小学的寒暑假！那么事实究竟是怎么样的呢？日前，TalkingData移动数据研究中心发布了《王者荣耀热点报告》，数据显示，上班族比重近7成，大学生约占1/4，而小学生占还不足3%。具体来说，上班族共占了68.7%，其中年轻白领占了45.3%、中年人士占了19.3%、老年人占了3.5%。而学生族一共占24.5%，其中大学生21.8%，女大学生11.6%，中小学生2.7%。而这里的“中小学生”指的是19岁以下的用户群，真正小学生占比还要更低。从不同用户群体的活跃时段分布看，上中午以及晚间用户最为活跃，其中年轻白领和大学生在上午时段相对活跃，中小学生则在中午以及晚间时段较为活跃。小学生这么少？这么说，坑我的那些人都是成年人啦？好吧，小学生朋友快回来带带我吧近期文章精选：微软三件套国行来袭，你的钱包还好吗？华为英国禁售，又因为专利纠纷！美国最权威《消费者报告》支出 目前最好的手机不是iPhone7▼商务合作
本文来自大风号，仅代表大风号自媒体观点。
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来点暖心的！扫这里首先我们来看一组数据：
2017年5月《王者荣耀》用户规模超2亿，
渗透率高达22.3%，
DAU、MAU半年翻倍，
日均新增用户数达174.8万，
日均使用次数为2.33次，
最爱晚上玩，日均使用时长47.2分钟，
晚上9点到晚上11点是游戏高峰期。
这些华丽丽的数据无疑是象征着王者荣耀这款游戏的大成功，从运营的角度反过来想，
如果没有这些数据，我们是不知道这个游戏成功，到底是有多成功？
所以说，数据，是体现成果的重要指标。
除此之外，数据还可以更好的帮助自己分析产品定位、走向，比如这组数据：
《王者荣耀》手游日活用户已经超过5000万，而这其中女玩家占了54.1%
玩家49.5%是本科，
玩家52%都在24岁以下，
玩家90.5%在二三线及以下城市，
玩家30%来自华东地区
从数据上来看，有可能坑你的并不是小学生，而是...
女大学生？！
所以说，分析用户也是运营重要的一部分，那么今天我们就来聊聊数据运营
今天的分享嘉宾是：
兰军（网名：Blues）
梅沙科技创始人，致力于打造营地教育的互联网平台，原迅雷产品总监、腾讯、YY语音高级产品经理
本文内容将会从兰军在腾讯、YY的实战案例中详细讲解《11步构建产品数据运营体系》，全文7341字，读完需18分钟，来不及读可以先选择收藏，或者直接看自己感兴趣的部分。
第1步：制订产品目标
第2步：定义产品数据指标
第3步：构建产品数据指标体系
第4步：提出产品数据需求
第5步：上报数据
第6~8步：数据采集与接入、存储、调度与运算
第9步：获取数据
第10步：观测和分析数据
第11步：产品评估与数据应用
在Blues十多年的互联网行业工作生涯中，很大一部分时间的工作是数据运营，从QQ秀到YY语音，再到迅雷，都经历了产品数据运营的流程优化、平台构建、分析应用等过程，亲历了数据在产品中的重要地位。
不少人对数据运营的理解，局限于数字统计、原因分析等，其实这些只是数据运营工作的一小部分，数据最终是为产品服务的，数据运营，重点在运营，数据只是工具。
数据运营是做什么的？个人的理解是：
制订产品目标，创建数据上报通道和规则流程，观测产品数据，做好数据预警，分析数据变化原因，根据分析结果优化产品和运营，并对未来数据走势做出预测，为产品决策提供依据，在产品策划与运营中融入数据应用。
通俗点说，数据运营搞清楚以下5个问题：
l 我们要做什么？——目标数据制订；
l 现状是什么？——行业分析，产品数据报表输出；
l 数据变化的原因？——数据预警，数据变化的原因分析；
l 未来会怎样？——数据预测；
l 我们应该做什么？——决策与数据的产品应用。
如何才能构建一个完整的产品数据运营体系？Blues根据自己在YY工作的经验进行了梳理和总结，整个过程可以分为如下的11步，供大家参考。
第1步：制订产品目标
这是数据运营的起点，也是产品上线运营后进行评估的标准，以此形成闭环。制订目标绝不能拍脑袋，可以根据业务发展、行业发展、竞品分析、往年产品发展走势、产品转化规律等综合计算得出。制订目标常用SMART原则来衡量。
（1）S代表具体(Specific)
指工作指标要具体可评，不能笼统。例如我们制定YY语音基础体验的产品目标，如果是提升产品体验，则不够具体，每个人的理解不一致，当时我们的基础产品目标则是提升新用户次日留存，则非常具体。
（2）M代表可度量(Measurable)
指绩效指标是数量化或者行为化的，验证这些绩效指标的数据或者信息是可以获得的；提升新用户次日留存率，则需要给出具体的数值。
（3）A代表可实现(Attainable)
指绩效指标在付出努力的情况下可以实现，避免设立过高或过低的目标；新注册用户的次日留存率，也不是拍脑袋得出的，当时我们基于YY新用户次日留存率的历史数据和游戏用户的新注册用户留存率的行业参考数值，制订了一个相对有挑战性的目标，从新注册用户次日留存率从25%提升到35%。
（4）R代表相关性(Relevant)
是与工作的其它目标是相关联的；绩效指标是与本职工作相关联的；新用户的次日留存率，和用户行为息息相关，例如用户对语音工具的认可程度，用户对YY平台的内容喜好程度等，所以新用户的次日留存和产品的性能、内容受欢迎程有较强的相关性。
（5）T代表有时限(Time-bound)
注重完成目标的特定期限。
产品目标可以这样制订：在日前，将YY语音新注册用户的次日留存率从25%提升到35%。
新用户次日留存率的提升，意味着更多用户的活跃转化，带动整个用户活跃数量的增长。
第2步：定义产品数据指标
产品数据指标是反应产品健康发展的具体的数值，我们需要对数据指标给出明确定义，例如数据上报方法、计算公式等。
例如上文的次日留存率，可以定义为：次日留存率是一个比率，分母是当天新注册并在当天登录YY客户端的YY帐户数，分子是分母当中在第二天再次登录YY客户端的YY帐户数。
注意这里的细节，第一天和第二天，需要有明确的时间点，例如0点到24点，计算为一天；问题来了，一个新用户在第一天的23点注册并登录YY客户端，到第二天的凌晨1点下线；按照上面的定义，这个用户或许将不会被记录为次日留存用户，因为这里没有定义清楚数据上报细节。
定义是第二天再次登录YY客户端，上面案例的用户在第二天是没有登录行为的，但他确实是连续两天都在登录状态的用户。
所以针对这个定义，需要补充细节：用户登录状态，如果是5分钟进行一次心跳包的上报，那么这位新用户就可以被上报为第二天的登录状态用户，如果在0点5分之前下线之后，持续到第二天的24点，仍未有登录状态，那么将不被记录为留存用户。
我们根据产品目标来选择数据指标，例如网页产品，经常用PV、UV、崩失率、人均PV、停留时长等数据进行产品度量。定义产品指标体系，需要产品、开发等各个团队达成共识，数据指标的定义是清晰的，并且有据可查，不会引起数据解读的理解差异。
第3步：构建产品数据指标体系
在数据指标提出的基础上，我们按照产品逻辑进行指标的归纳整理，使之条理化。
新用户的次日留存率是我们订制的一个核心目标，但实际上，只看次日留存率还是不够的，还需要综合考察影响用户留存率的多种因素，才能更准确的了解产品的健康发展。如图1所示，是常用的一种指标体系，包含：用户新增、用户活跃、付费、其他数据。
图1 互联网产品常用数据指标体系
在我们做YY语音客户端产品的时候，会用到下面的指标体系，包括：账号体系、关系链数据、状态感知数据、沟通能力等四大方面。具体指标有：好友的个数分布、观看频道节目的时长、IM聊天时长、个人状态的切换与时长等，如图2所示：
图2 IM即时通讯产品数据指标体系
第4步：提出产品数据需求
产品指标体系的建立不是一蹴而就的，产品经理根据产品发展的不同阶段，有所侧重的进行数据需求的提出，一般的公司都会有产品需求文档的模板，方便产品和数据上报开发、数据平台等部门同事沟通，进行数据建设。创业型中小企业，产品数据的需求提出到上报或许就是1-2人的事情，但同样建议做好数据文档的建设，例如数据指标的定义，数据计算逻辑等。
图3 YY事业部基础产品数据需求实现流程图（施行）
常见的数据上报需求，有两类：
l 标准协议上报，例如按钮点击上报。
l 自定义协议上报。
1. 标准协议上报数据需求范例
表1 标准协议上报数据需求范例模板
1. 自定义协议上报数据需求范例
自定义协议上报数据需求范例模板
报名名称：YY事业部——基础产品组——游戏直播运营日报
第5步：上报数据
这个步骤就是开发根据产品经理的数据需求，按照数据上报规范，完成上报开发，将数据上报到数据服务器。上报数据的关键是数据上报通道的建设，原来在腾讯工作时候，没有体会到这个环节的艰辛，因为数据平台部门已经做了完备的数据通道搭建，开发按照一定规则，使用统一的数据SDK进行数据上报就可以了。后来在YY，属于发展型公司，则是从上报通道开始进行建设，也让我得到更多锻炼提升的机会。其中很关键的一个环节，就是数据上报测试，曾经因为该环节的测试资源没到位，造成不必要的麻烦。
例如下表，就是页面流量数据上报的发送函数send_web_pv，源于迅雷哈勃数据平台规范。
页面流量数据上报的发送函数send_web_pv
下表是某直播做APP数据上报的埋点范例。（数据埋点，就是在功能逻辑中添加统计逻辑）
表4 某直播APP数据上报范例
第6~8步：数据采集与接入、存储、调度与运算
1.数据的采集与接入
ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。
ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
下图是产品数据体系的一个常见流程图，数据采集、存储、运算，通常就在图中的数据中心完成。
图4 数据体系流程
确认完数据上报之后，接下来几个事情就比较偏技术化了。首先需要上报的数据通过什么样的方式采集和存储到我们的数据中心。
数据采集分为两步
第一步从业务系统上报到服务器，这部分主要是通过cgi或者后台server，通过统一的logAPI调用之后，汇总在logServer中进行原始流水数据的存储。当这部分数据量大了之后，需要考虑用分布式的文件存储来做，外部常用的分布式文件存储主要是HDFS。这里就不细展开。
图5 原始数据上报存储到文件的架构图
数据存储到文件之后，第二步就进入到ETL的环节，ETL就是指通过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）把日志从文本中，基于分析的需求和数据纬度进行清洗，然后存储在数据仓库中。
以腾讯为例子：
腾讯大数据平台现在主要从离线和实时两个方向支撑海量数据接入和处理，核心的系统包括TDW、TRC和TDbank。
图6 腾讯数据平台系统
在腾讯内部，数据的数据收集、分发、预处理和管理工作，都是通过一个TDBank的平台来实现的。整个平台主要解决在大数据量下面数据收集和处理的量大、实时、多样的问题。通过数据接入层、处理层和存储层这样的三层架构来统一解决接入和存储的问题。
（1）接入层
接入层可以支持各种格式的业务数据和数据源，包括不同的DB、文件格式、消息数据等。数据接入层会将收集到的各种数据统一成一种内部的数据协议，方便后续数据处理系统使用。
（2）处理层
接下来处理层用插件化的形式来支持多种形式的数据预处理过程。对于离线系统来说，一个重要的功能是将实时采集到的数据进行分类存储，需要按照某些维度（比如某个key值+时间等维度）进行分类存储；同时存储文件的粒度（大小/时间）也是需要定制的，使离线系统能以指定的的粒度来进行离线计算。对于在线系统来说，常见的预处理过程如数据过滤、数据采样和数据转换等。
（3）数据存储层
处理后的数据，使用HDFS作为离线文件的存储载体。保证数据存储整体上是可靠的，然后最终把这部分处理后的数据，入库到腾讯内部的分布式数据仓库TDW。
图7 TDW架构图
TDBank是从业务数据源端实时采集数据，进行预处理和分布式消息缓存后，按照消息订阅的方式，分发给后端的离线和在线处理系统。
图8 TDBank数据采集与接入系统
TDBank构建数据源和数据处理系统间的桥梁，将数据处理系统同数据源解耦，为离线计算TDW和在线计算TRC平台提供数据支持。目前通过不断的改进，将以前Linux+HDFS的模式，转变为集群+分布式消息队列的模式，将以前一天才能处理的消息量缩短到2秒钟！
从实际应用来看，产品在考虑数据采集和接入的时候，主要要关心几个纬度的问题
l 多个数据源的统一，一般实际的应用过程中，都存在不同的数据格式来源，这个时候，采集和接入这部分，需要把这些数据源进行统一的转化。
l 采集的实时高效，由于大部分系统都是在线系统，对于数据采集的时效性要求会比较高。
l 脏数据处理，对于一些会影响整个分析统计的脏数据，需要在接入层的时候进行逻辑屏蔽，避免后面统计分析和应用的时候，由于这部分数据导致很多不可预知的问题。
2.数据的存储与计算
完成数据上报和采集和接入之后，数据就进入存储的环节，继续以腾讯为例。
在腾讯内部，有个分布式的数据仓库用来存储数据，内部代号叫做TDW，它支持百PB级数据的离线存储和计算，为业务提供海量、高效、稳定的大数据平台支撑和决策支持。基于开源软件Hadoop和Hive进行构建，并且根据公司数据量大、计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造。
从对外公布的资料来看，TDW基于开源软件hadoop和hive进行了大量优化和改造，已成为腾讯最大的离线数据处理平台，集群各类机器总数5000台，总存储突破20PB，日均计算量超过500TB，覆盖腾讯公司90%以上的业务产品，包含广点通推荐，用户画像，数据挖掘和各类业务报表等，都是通过这个平台来提供基础能力。
图8，腾讯TDW分布式数据仓库
图9 TDW业务示意图
从实际应用来看，数据存储这部分主要考虑几个问题
l 数据安全性，很多数据是不可恢复的，所以数据存储的安全可靠永远是最重要的。一定要投入最多的精力来关注。
l 数据计算和提取的效率，做为存储源，后面会面临很多数据查询和提取分析的工作，这部分的效率需要确保。
l 数据一致性，存储的数据主备要保证一致性。
第9步：获取数据
就是产品经理，数据分析人员从数据系统获得数据的过程，常见的方式是数据报表和数据提取。
报表的格式，一般会在数据需求阶段明确，尤其是有积累的公司，通常会有报表模板，照着填入指标就好了。强大一些的数据平台，则可以根据分析需要，自助的选择字段（表头）进行自助报表的配置和计算生成。
下面是做数据报表设计的几个原则：
1. 提供连续周期的查询功能
（1）报表要提供查询的起始时间，可以查看指定时间范围内的数据。忌讳只有一个时间点，无法看数据的趋势。
（2）对一段时间范围内的数据能够分段或汇总，能够对不同阶段进行比较。
2.查询条件与维度相匹配
（1）有多少个维度，就提供多少个对应的查询条件。尽量满足每个维度都能分析。
（2）查询条件要提供开、合，以及具体值的过滤功能。既能看总体，又能看明细，还要能看单一。
（3）查询条件的顺序，尽量与维度的顺序对应，最好按从大到小的层次。
3. 图表与数据要一致
（1）图表显示的趋势，要与相应的数据一致，避免数据有异议；
（2）有图就必须有数据，但是，有数据可以没有图；
（3）图表内的指标不要太多，并且指标间的差距不要太大。
4. 报表要单一
（1）一张报表，只做一份分析功能，多个功能尽量拆到不同的表报中；
（2）在报表中尽量不要有跳转；
（3）报表只提供查询功能。
看几张常用报表，WEB产品的流量报表，来自百度，关注PV、UV、新访客比率、跳出率、平均访问时长等。
专门说一下跳出率，这个数据反应了用户进入网站的着陆页（不一定是首页）价值，是否可以吸引用户进行一次点击，如果用户达到着陆页，没有任何点击，则跳出率增大。
图10 百度统计的网页数据报表
再看友盟数据平台提供的产品留存率数据报表，通常关注的留存率有：1天后留存、7天后留存、30天后留存。
图11 友盟的留存数据报表
数据提取，在做产品运营中，是很常见的需求，例如提取某一批销量较好的商品及其相关字段，提取某一批指定条件的用户等。同样，功能比较完备的数据平台，会有数据自助提取系统，不能满足自助需求，则需要数据开发写脚本进行数据提取。
图12所示，腾讯内部的数据门户，承担了诸多产品的数据报表、数据提取、数据报告的功能。
图12 腾讯数据门户首页
第10步：观测和分析数据
这里主要是数据变化的监控和统计分析，通常我们会对数据进行自动化的日报表输出，并标识异动数据，数据的可视化输出很重要。
常用的软件是EXCEL和SPSS，可以说是进行数据分析的基本技能，以后再分享个人在实际工作中对这两款软件的使用方法和技巧。需要注意的是，在进行数据分析之前，先进行数据准确性的校验，判断这些数据是否是你想要的，例如从数据定义到上报逻辑，是否严格按照需求文档进行，数据的上报通道是否会有数据丢包的可能，建议进行原始数据的提取抽样分析判断数据准确性。
数据解读在这个环节至关重要，同一份数据，由于产品熟悉度和分析经验的差异，解读结果也大不一样，因此产品分析人员，必须对产品和用户相当了解。
绝对数值通常难以进行数据解读，通常都是通过比较，才更能表达数据含义。
例如某产品上线后的第一周，日均新增注册10万人，看起来数据不错，但是如果这款产品是YY语音推出的新产品，并且通过YY弹窗消息进行用户触达，每天千万次的用户曝光，仅仅带来10万新增，则算不上是较好的产品数据。
图13 通过比较更清晰表达数据含义
纵向比较，例如分析YY语音新注册用户的数据变化，那么可以和上周同期、上月同期、去年同期进行对比，是否有相似的数据变化规律。
横向比较，同样是YY语音新用户注册数据的变化，可以从漏斗模型进行分析，从用户来源的不同渠道去看每个渠道的转化率是否有变化，例如最上层漏斗，用户触达渠道有无哪个数据有较大变化，哪个渠道的某个环节有转化率的数据变化。还可以进行不同业务的横向比较，例如YY语音新增注册数据、多玩网流量数据、YY游戏新增注册用户数据进行对比，查找数据变化原因。
纵横结合对比，就是把多个数据变化的同一周期时间段曲线进行对比，例如YY新增注册用户、多玩网的流量数据、YY游戏新增注册用户的半年数据变化，三条曲线同时进行对比，找出某个数据异常的关键节点，再查找运营日志，看看有无运营活动的组织、有无外部事件的影响、有无特殊日子的影响因素。
第11步：产品评估与数据应用
这是数据运营闭环的终点，同时也是新的起点，数据报表绝不是摆设，也不是应付领导的提问，而是切实的为产品优化和运营的开展服务，正如产品人员的绩效，不仅仅是看产品项目是否按时完成，按时发布，更是要持续进行产品数据的观测分析，评估产品健康度，同时将积累的数据应用到产品设计和运营环节。
数据产品应用，大致可以分为以下几类：
（1）以效果广告为代表的精准营销
推荐周期短，实时性要求高；用户短期兴趣和即时行为影响力大；投放场景上下文和访问人群特性。
（2）以视频推荐为代表的内容推荐
长期兴趣的累积影响力大；时段和热点事件；多维度内容相关性很重要。
产品案例：Youtube
（3）以电商推荐为代表的购物推荐
长期+短期兴趣+即时行为综合；最贴近现实，季节与用户生活信息很关键；追求下单与成交，支付相关。
产品案例：亚马逊、淘宝、京东。
最后，一张图小结数据运营11步：
╮(￣￣")╭ 码了这么多字可把我累坏了，希望本期的干货能对你有用！
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