商务数据分析 教案 项目5运营分析.docx

《商务数据分析 教案 项目5运营分析.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《商务数据分析 教案 项目5运营分析.docx（7页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、项目五运营分析课时内容运营现状分析教学要求【知识目标】1 . 了解游戏运营中的数据分析方法2 . 了解AARRR模型3 .掌握游戏运营常用指标体系4 .了解游戏运营常用新增情况指标5 .了解游戏运营常用用户活跃数据指标6 .了解游戏运营常用付费指标【技能目标】1 .能够使用Power BI进行用户数据的导入、清洗、建模和可视化分析（2 .能够计算不同用户指标,并进行差异化分析。3 .能够根据用户分析结果总结游戏运营现状,提出针对性的运营建议。【素质目标】1 .学会采取客观和数据驱动的思维方式分析问题。2 .养成化数据为信息、知识和决策的习惯。3 .学会综合分析判断与抽象提炼,提供具有决策参考价

2、值的结论和建议教学重点1.AARRR模型运用2 .用户漏斗分析3 .盒须图制作要点教学难点根据分析结果提出合理的运营建议。这要求学生对用户分析和游戏运营有 一定的理解,并能结合案例数据与运营情况综合判断教学方法讲授法、案例法、对分法课时数2课时教学设计教学思路：通过理论讲解与案例演示相结合的方式，使学生系统掌握游戏运营分析的方法与工具。 理论部分概述用户分析框架与要点，详解各用户指标的计算方法与解读。案例部分采用 Power B1展示用户数据的导入、清洗、建模与三类用户的可视化分析,学生跟随操作，梳理 分析思路与步骤。最后总结分析结果,带领学生提出运营建议，培养其分析与判断能力。教学手段：1

3、.采用PPT讲解用户分析理论部分与Power BI操作。2 .案例教学采用导学与学生动手相结合的方式进行，老师先示范每个步骤的操作，再 放手由学生跟随完成,最后老师总结与提问。3 .采用提问与讨论的方式带领学生分析数据与提出建议。鼓励学生主动思考与提问。教学资料：1 .理论部分PPT:运营分析方法概述、运营指标详解等内容。2 .案例教学PPT:引导学生完成数据导入、预处理、建模及三类用户分析等操作步骤。3 .案例数据:提供Power BI可操作的用户数据,包括日期表、运营数据表等。4 .参考案例报告:提供已完成的案例数据分析与建议参考报告供学生对比。通过理论与案例相结合的教学思路,采用PPT讲

4、解、案例教学、讨论与提问等教学手段, 提供相关资料进行支持，此设计方案系统且全面地帮助学生掌握游戏运营现状分析的方法 与工具,并提高其分析与判断能力。具有一定的可操作性与参考价值。教学内容1 .游戏运营分析概述：介绍游戏运营分析的概念、分类与意义。说明新增用户、活跃用 户与付费用户分析的具体内涵。2 .运营指标详解:详细讲解新增用户数、留存率、流失率、付费转化率、ARPU、ARPPU 等用户指标的计算公式与Interpretation。3 . Power BI操作:通过案例教学Power BI的数据导入、清洗、建模及可视化功能。 讲解堆积图、盒须图、漏斗图等的制作方法与设置。4 .新增用户分析

5、:计算新增用户数等指标,制作新增用户堆积图，分析新增用户规律与 变化,讨论影响因素与运营建议。5 .活跃用户分析：定义活跃用户与计算活跃度指标，采用多行卜与盒须图分析两类用 户的在线时长,判断活跃用户大小与活跃度,提出提高活跃度的建议。6 .付费用户分析:计算付费用户相关指标,制作漏斗图分析付费转化率，使用簇状条形 图对比ARPU与ARPPU,判断游戏收入水平与付费用户付费能力,提出提高付费转化率与ARPf 的运营建议。7 .分析结果总结:总结三类用户分析结果，评价游戏新增用户、活跃度与收入水平，提 出综合性的运营建议。鼓励学生进一步扩展分析视角。8 .作业发布:让学生独立完成一定的运营分析与

6、提出建议。总结学习内容，回答学生问 题，促进交流与思考。通过理论讲解与案例教学相结合的方式,本教学内容系统地讲解了游戏运 营用户分析的框架与方法,详细展示了如何使用Power Bl工具进行运营数据 的处理与不同维度的分析，并在案例教学中密切结合,让学生具备一定的运营 分析与Power BI操作能力。总结而言,理论部分系统讲解不同用户类型与相关度量指标,为学生进行 分析奠定基础。案例部分以导学相结合的方式带领学生掌握Power BI的操作 归纳与过程，并完成新增用户、活跃用户与付费用户的分析。最后通过结果讨论与提提高问培养学生的分析与判断能力。该设计较为全面与条理清晰。改进内容如下：1 .理论部

7、分可以增添更丰富的案例与应用来加深学生理解。2 .案例教学中可以增加针对不同问题的多个小案例让学生分析与练习。3 .可以增加其他工具的教学内容，如Excel与Python进行运营数据处理 与建模。项目五运营分析课时内容运营事件分析教学要求【知识目标】1 .掌握事件分析的概念与应用，理解不同事件类型与相关指标。2 .理解分布分析的概念与价值,掌握普通分布分析与高级分布分析的方 法。3 .熟练掌握Power BI的相关工具与功能，包括数据清洗、可视化对象的使用 与设置等。【技能目标】1 .能够设计相应的分析框架与指标体系进行事件分析与分布分析。2 .能够熟练使用Power BI工具导入、清洗、建模

8、与分析运营数据。3 .能够通过分析得到的结果得出结论与提出相应的运营建议。【素质目标】1 .具有数据驱动与问题解决的思维方式，善于从数据出发提出问题并解 决。2 .具有严谨、理性与判断客观的工作态度，不轻易下定论。3 .具有敏锐的洞察力与分析力，能抓住事件数据背后的规律与价值。教学重点1 .事件分析与分布分析理论的讲解。重点聚焦在不同事件类型、相关指标 与分布分析的价值上。2 . Power BI工具的使用教学。重点在数据清洗、不同可视化对象的选择 与设置方法上。3 .案例教学中付费用户的数据处理与分析。重点在玩家等级划分、资源消 耗与行为习惯分析等具体操作上。4 .分析结果的总结与建议。重点

9、在协助学生归纳主要分析结果，并提出相 应的运营策略建议。教学难点1 .理论部分较为抽象,学生可能难以理解不同事件类型与分布分析的应用 场景，需要老师举例具体说明。2 . Power BI工具操作较为复:杂，学生可能在数据清洗、字段设置与图表可 视化等方面出现问题,需要老师逐步指导。3 .案例教学中玩家行为分析涉及的指标较多且复杂，学生可能难以关联不 同指标之间的关系，需要老师细致讲解。4 .分析结果的判断与策略提出需要一定的行业知识与运营经验,这可能是 学生难以达到的,需要老师进行评估指导。教学方法讲授法、案例法、对分法课时数2课时教学设计教学思路：1 .理论先行，案例结合。先讲解事件分析与分

10、布分析的相关理论,再以案例教学的方式 让学生掌握Power BI工具进行实际分析。理论贯穿案例，案例体现理论，相互支撑。2 .从简单到复杂，循序渐进。先讲解事件分析与分布分析的基本概念，再介绍不同事件 类型与高级分布分析,最后通过案例分析付费用户行为,逐步提高难度。3 .重视分析思维的培养。不仅教会学生使用工具，更重要的是通过案例教学培养学生 从数据出发提问题、分析问题、得出结论与提出策略的思维方式。4 .组合理论与实践，选择适宜的作业与考核。理论与案例相结合的教学需要选择适宜 的作业,如让学生选择不同APP进行事件分析。教学手段：1 .多媒体讲课。利用幻灯片讲解事件分析与分布分析的理论知识。

11、2 .案例教学。以Power BI工具为载体，带领学生学习数据处理与可视化分析。采取老 师讲解与学生跟练相结合的方式。3 .学做练。提供相关阅读资料与练习题目，辅助学生理解理论与熟练运用工具。4 .课堂讨论。在理论讲解与案例教学的过程中与学生进行交互讨论,解决理解难点，引 导思考。5 .作业与考核。布置相关作业与考核，检测学生对所学知识与技能的掌握程度，同时也 培养学生的分析思维。教学资料：1 .事件分析与分布分析相关的教材资料或文献。2 . Power BI工具使用教程与案例资料。3 .游戏相关资料，包括数据表、操作指南等。4 .老师总结的课件与案例资料。5 .相关阅读材料、练习资料与答案。

12、教学内容一、事件分析与分布分析理论1 .事件分析概述:定义、价值与应用场景。事件类型：启动事件、转化事件、留存事件、 交易事件等。相关指标:启动率、转化率、留存率、交易额等。2 .分布分析概述:定义与价值。普通分布分析方法:频次分布、次数分布、时间分布等。 高级分布分析方法:留存分布、客户价值分布、RFM模型等。3 .案例讨论:选择不同APP,设计可能的事件类型、相关指标与分布分析方法。理解理 论应用。二、Power BI工具教学1 .导入与数据清洗:选择数据源，导入数据表，数据类型调整，空值填补与异常值处理 等。2 .可视化对象使用：表格报表、卡片、树状图、趋势图、KPI、地图等。对象的选择

13、与 基本设置方法。3 .高级设置:对齐与大小调整、标题及轴线编辑、数据标签显示、颜色主题设置、页面 管理等。4 .工具练习：让学生掌握不同可视化对象的使用与设置。指导学生完成简单的数据导 入、清洗与建模案例。三、付费用户行为分析案例1 .数据导入与处理:导入游戏数据表,筛选付费用户，创建玩家等级分层字段。2 .资源消耗对比：建筑要塞等级为12级以上的付费用户，木头、石头、象牙与魔法消 耗量堆积柱状图对比。得出结论。3 .损耗情况分析:不同等级付费用户的勇士、萨满与驯兽师的损失数量矩形图。得出 结论。4 .加速使用分析:不同等级付费用户的训练、科研、建设与骑兵加速使用数量环形图。 得出结论。5

14、.总结与策略:根据分析结果总结付费用户行为特征,提出相应的运营策略建议。四、作业与考核:布置相关作业,如其他APP的事件分析报告。进行理论与案例相结合 的考核，检测学生学习效果。1 .理论教学内容较为全面,涵盖常见事件类型、分布分析方法与相关指 标，但由于理论较为抽象,学生难免出现理解难点,这需要教师在教学过程中提 供更多案例说明与讨论来解决。归纳与提高2 . Power BI工具教学通过导入数据、建立字段与图表进行讲解与练习， 让学生掌握此工具的使用方法，但缺乏实际案例的应用与练习，学生对工具的 熟练程度仍待提高。3 .案例教学选择典型的付费用户行为分析案例,带领学生进行全流程的 实践与分析

15、,达到知识与技能的有机结合，但案例教学仅设置一个案例，实践机 会相对不足。项目五运营分析课时内容活动运营分析教学要求【知识目标】1 .熟悉AARRR运营模型及其各个指标的计算方法。2 . 了解用户质量评估的相关指标如付费率、ARPU、ARPPU、留存率等及其 计算方法。3 .掌握数据可视化工具簇状柱形图、堆积面积图、漏斗图等的使用方法。【技能目标】1 .能根据AARRR模型计算获得新增用户、活跃用户、付费用户等关键指 标。2 .能构建系列运营质量评估指标的计算公式。3 .能利用数据可视化工具对运营活动质量评估结果进行直观的展示。4 .能综合运营数据和用户质量评估结果得出运营效果分析结论。【素质

16、目标】1 .具有运营数据分析的系统思维。能根据运营场景理解相关数据的意义， 并设计合理的分析方案。2 .具有敏锐的问题发现与解决能力。能发现运营过程中可能存在的问题， 并提出改进措施。3 .具有良好的沟通表达能力。能用通俗易懂的语言表达复杂的运营数据分析过程和结果。4.具有持续学习的素质。能够跟上运营数据分析领域相关技术和方法的更 新，持续提高自己的技能。教学重点1 . AARRR运营模型及其关键指标的计算方法。2 .用户质量评估相关指标的计算方法。3 .用户质量评估相关指标的计算方法。教学难点1 .不同运营场景下相关指标的选择和计算。不同的运营场景，相关指标的 选择和计算方法会有差异。2 .

17、运营数据分析结论的得出。从海量复杂的数据中提取有价值的信息并得 出准确的分析结论。教学方法讲授法、案例法、对分法课时数2课时教学设计教学思路：理论结合实践，案例驱动学习。通过理论教学让学生首先掌握AARRR模型、用户质量评 估指标等基础知识，然后利用真实案例让学生练习运用所学知识分析不同运营场景，在此过 程中发现问题、解决问题,逐步达到理论与实践相融合的目的。教学手段：1 .多媒体讲课。利用幻灯片讲解事件分析与分布分析的理论知识。2 .案例教学。以Power B工具为载体，带领学生学习数据处理与可视化分析。采取老 师讲解与学生跟练相结合的方式。3 .学做练。提供相关阅读资料与练习题目，辅助学生

18、理解理论与熟练运用工具。4 .课堂讨论。在理论讲解与案例教学的过程中与学生进行交互讨论,解决理解难点，引 导思考。5 .作业与考核。布置相关作业与考核，检测学生对所学知识与技能的掌握程度，同时也 培养学生的分析思维。教学资料：1 .活动运营教材资料或文献。2 . Power BI工具使用教程与案例资料。3 .游戏相关资料,包括数据表、操作指南等。4 .老师总结的课件与案例资料。5 .相关阅读材料、练习资料与答案。教学内容1 .理论教学:首先通过20-30分钟知识精讲，教学AARRR模型、用户质量评估指标及相 关数据可视化工具知识。采用案例说明理论,加深学生理解,布置相关作业巩固学习。2 .案例

19、分析（1）:选择数据丰富的运营案例，带领学生计算AARRR模型关键指标,评估用 户质量，并且根据结果分析运营效果，在分析过程中指导学生运用相关数据可视化工具进行 展示。通过案例分析,检测学生对理论知识的掌握情况,发现学习过程中存在的问题,布置相 关练习解决问题。3 .案例分析（2）:选择不同场景和难度的运营案例，要求学生小组分析并汇报结果，在 汇报过程中，我对各个小组的分析思路和结果进行点评，提出改进措施，帮助学生扩展运用 所学知识的广度和深度。4 .项目实践:将学生分为多个项目小组，给出真实的运营场景和相关数据，要求各小组 完成整个运营评估与分析流程，并提出改进方案。在这个过程中，我通过项目

20、督导和小组进 度汇报,指导学生运用全面所学知识并解决实际问题,达到课堂学习与实践的有机结合。5 .总结提高:收集各项目小组的可改进点和学生的学习反馈，总结出本阶段教学的不 足，并提出相应的改进措施，以此不断提高教学质量和学习效果。我会要求学生总结学习心 得，回顾理论知识,提出要继续学习和实践的内容,并给出指导意见。通过理论教学、案例分析、项目实践等教学活动，采用任务驱动与过程督导相结合的方 式,帮助学生系统掌握运营数据分析的知识与技能,培养复杂问题分析与解决的能力。归纳与 提高1）理论教学部分:AARRR模型及相关指标计算方法理解度高但实践运用难 度大,数据可视化工具理论简单实践重要,需要加强指导。2）案例分析部分:学生对不同场景的指标选择和计算不太准确，分析结论 的得出略显生硬,需要丰富案例和加强针对性指导。3）项目实践部分:项目难度大学生有些捉襟见肘,解决问题思路欠灵活,项 目管理和小组协作还需提高。4）总体而言,该教学内容理论难度不大但实践难度较大，学生理论学习积 极性高但分析与解决问题的能力还需提高。