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在 python判斷是否為數字產品中有2篇Facebook貼文，粉絲數超過4,814的網紅飛鳥涼不涼的遊戲營運觀察小站，也在其Facebook貼文中提到， 【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...
同時也有10部Youtube影片，追蹤數超過4萬的網紅吳老師教學部落格，也在其Youtube影片中提到，東吳EXCEL VBA與資料庫雲端設計99第3次(OR與AND函數&改為VBA的SUB與FUNCTION&改為過胖與過瘦與刪除列&設計表單&啟動表單的兩種方式&在表單按鈕中撰寫輸入資料程式&判斷有無輸入資料與是否為數字&成績在0到100之間) 上課內容： 01_重點回顧與OR與AND函數 02_改...
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python判斷是否為數字 在 吳老師教學部落格 Youtube 的精選貼文
2018-03-30 19:41:53東吳EXCEL VBA與資料庫雲端設計99第3次(OR與AND函數&改為VBA的SUB與FUNCTION&改為過胖與過瘦與刪除列&設計表單&啟動表單的兩種方式&在表單按鈕中撰寫輸入資料程式&判斷有無輸入資料與是否為數字&成績在0到100之間)
上課內容：
01_重點回顧與OR與AND函數
02_改為VBA的SUB與FUNCTION說明
03_改為過胖與過瘦與刪除列
04_設計表單說明
05_啟動表單的兩種方式
06_在表單按鈕中撰寫輸入資料程式
07_判斷有無輸入資料與是否為數字
08_判斷成績在0到100之間
完整影音
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課程簡介
五大類函數與自訂函數
一、文字和資料函數
二、邏輯函數
三、日期和時間函數
四、數學和三角函數
五、檢視和參照函數
其他綜合範例
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上課內容：
01_重點回顧與自訂函數
02_用VBA自訂手機函數流程說明
03_將VBA自訂函數改為手機範圍
04_邏輯函數與多重與VBA說明
05_VBA改為多重與水平置中
06_改為VBA自訂函數與多重
07_成績多重顏色(字型與底色與框線顏色)
08_用VBA清除格式
09_補充框線物件繪製
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python判斷是否為數字 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最佳解答
2018-03-30 19:39:55東吳EXCEL VBA與資料庫雲端設計99第3次(OR與AND函數&改為VBA的SUB與FUNCTION&改為過胖與過瘦與刪除列&設計表單&啟動表單的兩種方式&在表單按鈕中撰寫輸入資料程式&判斷有無輸入資料與是否為數字&成績在0到100之間)
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05_VBA改為多重與水平置中
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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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聯署數據分析
由不同群體發起，針對「逃犯條例」修訂的網上聯署已經持續了好幾天。Samson Yuen和我以今日中午（5月30日）為cut off point，嘗試就這次聯署運動作初步整理和分析：
1. 我們搜集資料的對象，是以中學及大專院校為動員單位的網上聯署。按資料（註1），截至5月30日中午，共有271個以中學為單位的網上聯署，大專院校則有20個（沒有計算以大學部門為單位的聯署）。如果不計算教職員工及沒有填報所屬年級（學生）或畢業年份（校友）的聯署人士，前者共有67,504個聯署，後者有10,783個。必須說明，這兩組數字並不是聯署人士的總數，原因是有為數不少的聯署者並沒有列明畢業年份（或者聯署發起人根本沒有刊登）。
2. 我們主要關心的問題是畢業年份與聯署數量的關係，即哪年畢業的學生或校友會比較活躍參與這個聯署運動。下圖所見，X軸是聯署者的畢業年份，Y軸是聯署數量。基本觀察如下:（一）整體上聯署數量隨年齡遞減而上升，到了某個年歲後，聯署數量會顯著回落（註2）；（二）「中學聯署」以2012至2019年畢業的群體最積極參與；「大專聯署」則是2016至2022年畢業或預計畢業。
3. 如果推算大概年齡，其實兩類聯署中最活躍的參與者，都是18至25左右，主要是在學大專學生或畢業不久的年輕人。我們甚至可以假設，他們很可能同時於自己的所屬的大專院校及中學「兩邊簽署」，以致兩類聯署在相隔四年左右的時間超乎尋常地活躍（假設A君2018年大學畢業，中學畢業就是2014年），互相印證了年輕人的積極參與。當然，年輕人比年長人士更活躍，原因很可能是剛畢業的他/她們對學校有更大的認同感，而且更願意以學校作為介入公共生活的身份（導致樣本出現偏差）。另外，考慮到遲入學、中途綴學、海外交流、簽署者填報研究院畢業年份（或者填錯了畢業年份）等因素，以畢業年份推算簽署者的年齡，亦未必完全準確。但在缺乏其他資料下，這推算已是不錯的參考。
4. 即使扣除了「兩邊簽署」的可能，在「中學聯署」，18至25歲左右的青年人仍然是超乎尋常地活躍。資料所限，我們難以細緻描述背後原因。礙於私隱，我們亦不便就個人特徵及院校性質做過分仔細的分析。很粗疏地推斷，雨傘運動後經過幾年的疲勞及無力感，「逃犯條例」修訂是近年難得構成極大爭議的政治事件。對於深刻經歷傘運的一代人，甚至當時太年輕而沒有親身參與的年輕人，此事為他/她們帶來了新的衝擊，使他們在這場聯署運動異常積極。甚至可以大膽推斷，不少參與聯署的年輕人，是他們人生第一次的政治參與（這有待進一步的觀察）。即使近年的示威遊行少見年輕人，這場聯署運動顯示，判斷年輕人「政治冷感」，還是言之尚早。
5. 最後是傳播途徑。雖然說年輕人已經不怎麼用Facebook，但Facebook在這個聯署風潮當中似乎仍然舉足輕重，令我們疑惑，年輕人是否真的不用Facebook？進一步的問題，是這些聯署是以甚麼Facebook以外的媒介傳播？是Whatsapp/Telegram/Instagram，還是連登高登，或是其他？
6. 雖然聯署人士的畢業年份在網絡上屬公開資料，但出於研究規範，我們完成本文一日後已經銷毀所有具有姓名的原始數據。
（註1）數據利用軟件python整理，方法是整合所有包括聯署人的網上聯署，然後逐年分出聯署人數目。
（註2）數字回落的原因並不一定是因為目前在學人士不熱衷參與聯署，而是因為不少網上聯署都沒有清晰地列出在學學生的列表。這情況在中學尤為顯著。