#時事星期五資訊不落伍
〔11/21-11/27一周大事〕
#政時事
❶ 「毅遊未盡」 中國外長連訪日韓鞏固外交
中國外交部長本週接連至日、韓二國商談貿易與外交關係,分別在24日會面日本外相;25日官房長官、首相;26日韓國行則會晤韓國總理。
日本兩日行,議題觸及頗廣...
#時事星期五資訊不落伍
〔11/21-11/27一周大事〕
#政時事
❶ 「毅遊未盡」 中國外長連訪日韓鞏固外交
中國外交部長本週接連至日、韓二國商談貿易與外交關係,分別在24日會面日本外相;25日官房長官、首相;26日韓國行則會晤韓國總理。
日本兩日行,議題觸及頗廣,從釣魚臺到新疆,從人權到主權,從南海到整個印太地區,然而此次會談也未有重大決定,淺嘗輒止。
王毅26日會見文在寅時,王毅向其轉達了習近平的口信,「希望在『條件允許時訪問韓國。』」而此次行程的內容主要在中韓關係與朝鮮半島無核化議題。
此次行程也被各界解釋為中國趁美國無暇顧及亞洲時,試圖強化與地區間兩大貿易夥伴關係,王毅在韓國被問及相關議題時,回覆「世界上並非只有美國一個國家」,「中韓兩國是鄰國,應該相互往來,像親戚那樣」宣稱會晤為正常交往。
❷ 解決「月經貧窮」 蘇格蘭立法免費提供生理用品
為了解決女性「月經貧窮」困境,蘇格蘭議會於 24 日晚間以 121 票對 0 票無異議通過「生理期用品免費提供」法案,明年開始各級學校機構和公家機關建築物,將依法提供免費且足夠的生理用品(衛生棉、衛生棉條、月亮杯等)。
「月經貧窮(Period poverty)」是指女性因為貧窮、資源匱乏,而無法負擔月事期間生理用品的費用,或是缺乏取得生理用品的管道,抑或是因為必須節省而無法定期更換生理用品。因此這不僅是會影響女性身體的健康問題,更是源自於經濟問題的社會問題。
❸ 立院小吃攤開幕啦 質詢現場豬內臟滿天飛
行政院長蘇貞昌今天第十三次赴立法院進行施政報告,國民黨立委再度杯葛。之前的麵粉、水球及雞蛋大戰都不算什麼,這次國民黨立委直接丟豬內臟及豬皮、灑礦泉水,佐以哨子、舉牌及鳴笛攻勢,造成現場一片混亂。
今天議場開門以前,朝野政黨早已於門口準備搶佔主席台,七點一到,民進黨即憑藉著人數優勢順利卡位成功,待到九點國是論壇開始時,因立院院長游錫堃遲未現身,論壇也未開始,使國民黨立委不滿,質疑其發言權遭剝奪。
挾著對萊豬進口的不滿,國民黨於十點後,蘇貞昌上台開始進行施政報告時高喊「蘇貞昌下台」,朝野立委爆發推擠,國民黨拿出預先準備好的豬內臟朝報告台丟。
施政報告結束後,開始進行質詢,名單排序首位林為洲立委(國)卻未上台質詢,輪到他黨立委質詢時間時,國民黨仍持續鳴笛抗議干擾,最後時力立委邱顯智在現場一片混亂之中不得已站在桌上才能進行質詢。
#經時事
❶ APEC 領袖會議!各國達成共識聲明
2020年的亞太經濟合作會議 (APEC) 領袖峰會於 20 日以視訊方式舉行。
2018年,由於美中貿易等因素,APEC未能達成共識,本次的會議是 3 年來,各國首次發表共同聲明,盼以自由貿易的方式面對新冠肺炎帶來的經濟衝擊。
包含美國總統川普以及中國國家主席習近平等成員國領袖,皆表達不會訴諸保護主義政策。
此外,在APEC會議中也談到另一亞太重要的自由貿易區 CPTPP。
明年將由日本擔任 CPTPP 輪值主席國,日本首相表示希望擴大 CPTPP 的規模,而中國、泰國、英國等都有加入的興趣及意願。
❷ 疫苗利多消息釋出,美股蠢蠢欲動
年底最為振奮人心的消息之一莫過於新冠疫苗研發的突破性進展,多國製藥公司研發的新冠肺炎疫苗進入後期試驗階段,預估在不久的將來將可以讓大眾進行疫苗的接種。
今年受到重創且一直未見明顯反彈的產業有望復甦,如觀光旅遊、航空運輸、零售服務、餐飲,以及房地產等。
根據世界衛生組織最新資料,截至11月共有47家藥廠申請進行臨床實驗,進入第三階段臨床試驗有10家。
今年以來亞馬遜股價漲幅高達72.37%,其他受到疫情打擊,包括郵輪類股、博弈娛樂類股等,在疫苗消息出來前股價仍處於相對低檔。
而當疫苗消息發布當日概念股表現多數優於大盤,跌深後的落後補漲空間成為市場關注焦點,S&P500非必需性消費類股指數的表現仍值得期待。
❸ 誰一日暴漲37%?Salesforce 傳欲收購 Slack
根據華爾街日報的消息,全球最大客戶關係管理(CRM)軟體商 Salesforce,傳出有意收購雲端工作軟體商 Slack,雙方目前仍在談判階段,消息一出,週三 Slack 的股價就直接飆升 37.59%,市值來到230億美元。
因為疫情肆虐,支援遠程辦公的概念股在今年都有顯著成長,Slack 也因企業遠距通訊需求增加而受惠,從今年年初至今, Slack 軟體安裝次數以較 2019 年成長近 50%。
近幾年,Salesforce 透過收購逐漸擴張其事業版圖,將數據分析平台 Tableau、雲端軟體供應商 Vlocity 都納入旗下,嘗試成為更全面的軟體供應商,也因此更直接地與微軟、SAP 等企業軟體供應大廠競爭。
其實微軟當年成功併購 LinkedIn 就是以高價擊退 Salesforce 的出價。這次若 Salesforce 成功收購 Slack,將會直接與微軟向企業客戶免費提供的 Team 系統競爭。
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Python、 SQL 和 Tableau 是資料科學領域中使用最廣泛的三種工具。
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簡單地說,SQL 幫助我們儲存和操作正在使用的資料,Python 允許我們編寫程式碼和執行計算,然後 Tableau 支援漂亮的資料視覺化。 對這三大支柱進行深思熟慮的整合,可以每年為企業節省數百萬美元的報告人員僱傭費用。
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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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課程說明
Python、 SQL 和 Tableau 是資料科學領域中使用最廣泛的三種工具。
Python 是領先的程式語言; SQL 是最廣泛使用的與資料庫系統通訊的方式; Tableau 是資料視覺化的首選解決方案。
簡單地說,SQL 幫助我們儲存和操作正在使用的資料,Python 允許我們編寫程式碼和執行計算,然後 Tableau 支援漂亮的資料視覺化。 對這三大支柱進行深思熟慮的整合,可以每年為企業節省數百萬美元的報告人員僱傭費用。
因此,不言而喻,僱主在張貼資料科學家和商業智慧分析師的職位描述時,會尋找 Python、 SQL 和 Tableau。 不僅如此,他們還希望找到一個懂得如何同時使用這三種工具的候選人-瞭解如何將重複的資料分析任務自動化的人。
因此,在這門課程中,我們將教你如何整合 Python、 SQL 和 Tableau。 這是一項基本技能,可以讓你比其他候選人更有優勢。 事實上,突顯你的工作履歷和獲得面試機會最好方法就是獲得其他求職者所缺乏的相關技能。 在這門課,我們已經準備了一個其他地方沒有涉及的主題,你將會學到一個真正有潛力、突顯你個人資歷的技能。許多人知道如何用 Python 編寫程式碼。其他人在一定程度上使用 SQL 和 Tableau。
然而,很少有人能夠看到全局,並且能夠整合 Python、 SQL 和 Tableau 來提供一個整體的解決方案。 在不久的將來,大多數企業將通過實現你將在本課程中看到的技術來自動化它們的報告和業務分析任務。 如果你最終成為能夠自動化這些任務的人,這對你未來在公司或者顧問的職業生涯上將是無價的。
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