"筆者進行了為期四個月的《一起來捉妖》的數據收集，在此分享了從選擇對象到收集數據，再到分析數據的經歷，對於進行數據分析的同學來說，是個不錯的參考。
筆者進行了為期四個月的《一起來捉妖》的數據收集，在此分享了從選擇對象到收集數據，再到分析數據的經歷，對於進行數據分析的同學來說，是個不錯的參考。
數據分析：始於數據，終於信息。
截止2019-9-7，自己收集《一起來捉妖》的相關數據已有四個月啦！且也完成了數據的收集、分析以及呈現的過程。計劃將該部分信息及時傳遞給“想要修煉數據分析之術和深入淺出的思考”的你，協助你更快、更好地完成數據分析產品的入門和實戰訓練，以及提升你的數據分析之術和思考。
一、我為何選擇《一起來捉妖》呢？
1.1 Why 選擇？
2018年，當時我正在研究區塊鏈是什麼？恰巧聽到騰訊將發佈一款基於區塊鏈技術的遊戲——《一起來捉妖》。由於該遊戲的開發位於成都，我並不能拿到第一手的內測權限。故此只能等該產品公測時才能體驗這款帶有區塊鏈技術的遊戲產品。
截止2019年4月15號左右，調研發現很多小夥伴的手機裡安裝了一款遊戲軟件——《一起來捉妖》，我才得知它早已將區域公測拓展到全區公測的層面。我也從App Store下載了《一起來捉妖》，決定開啟區塊鏈遊戲的歷程。與此同時，我懷抱著對該款遊戲的熱愛決定收集《一起來捉妖》更新最頻繁的活動模塊入手，從大局上看產品製作者的角度看用戶的想法。
1.2 普及《一起來捉妖》和《精靈寶可夢GO》的相關知識
很多人說：《一起來捉妖》是中國版的《精靈寶可夢》。故此我需要將這兩款產品的相對共有的信息提煉出來，方便我們使用對比的方法觀察二者之間的關係，如：
"筆者進行了為期四個月的《一起來捉妖》的數據收集，在此分享了從選擇對象到收集數據，再到分析數據的經歷，對於進行數據分析的同學來說，是個不錯的參考。
數據分析：始於數據，終於信息。
截止2019-9-7，自己收集《一起來捉妖》的相關數據已有四個月啦！且也完成了數據的收集、分析以及呈現的過程。計劃將該部分信息及時傳遞給“想要修煉數據分析之術和深入淺出的思考”的你，協助你更快、更好地完成數據分析產品的入門和實戰訓練，以及提升你的數據分析之術和思考。
一、我為何選擇《一起來捉妖》呢？
1.1 Why 選擇？
2018年，當時我正在研究區塊鏈是什麼？恰巧聽到騰訊將發佈一款基於區塊鏈技術的遊戲——《一起來捉妖》。由於該遊戲的開發位於成都，我並不能拿到第一手的內測權限。故此只能等該產品公測時才能體驗這款帶有區塊鏈技術的遊戲產品。
截止2019年4月15號左右，調研發現很多小夥伴的手機裡安裝了一款遊戲軟件——《一起來捉妖》，我才得知它早已將區域公測拓展到全區公測的層面。我也從App Store下載了《一起來捉妖》，決定開啟區塊鏈遊戲的歷程。與此同時，我懷抱著對該款遊戲的熱愛決定收集《一起來捉妖》更新最頻繁的活動模塊入手，從大局上看產品製作者的角度看用戶的想法。
1.2 普及《一起來捉妖》和《精靈寶可夢GO》的相關知識
很多人說：《一起來捉妖》是中國版的《精靈寶可夢》。故此我需要將這兩款產品的相對共有的信息提煉出來，方便我們使用對比的方法觀察二者之間的關係，如：
不可否認，兩款產品有太多的相似之處。除了發佈時間不一樣以外，我認為《一起來捉妖》確實是一款貼近國內市場的角色扮演和奇幻冒險的遊戲；且還是敢於在應用中嘗試使用新技術——區塊鏈技術，並完成落地。
同時，我通過百度搜索分別檢索《一起來捉妖》和《精靈寶可夢Go》的關鍵詞，然後發現精靈寶可夢Go的最新相關信息如下：
"筆者進行了為期四個月的《一起來捉妖》的數據收集，在此分享了從選擇對象到收集數據，再到分析數據的經歷，對於進行數據分析的同學來說，是個不錯的參考。
數據分析：始於數據，終於信息。
截止2019-9-7，自己收集《一起來捉妖》的相關數據已有四個月啦！且也完成了數據的收集、分析以及呈現的過程。計劃將該部分信息及時傳遞給“想要修煉數據分析之術和深入淺出的思考”的你，協助你更快、更好地完成數據分析產品的入門和實戰訓練，以及提升你的數據分析之術和思考。
一、我為何選擇《一起來捉妖》呢？
1.1 Why 選擇？
2018年，當時我正在研究區塊鏈是什麼？恰巧聽到騰訊將發佈一款基於區塊鏈技術的遊戲——《一起來捉妖》。由於該遊戲的開發位於成都，我並不能拿到第一手的內測權限。故此只能等該產品公測時才能體驗這款帶有區塊鏈技術的遊戲產品。
截止2019年4月15號左右，調研發現很多小夥伴的手機裡安裝了一款遊戲軟件——《一起來捉妖》，我才得知它早已將區域公測拓展到全區公測的層面。我也從App Store下載了《一起來捉妖》，決定開啟區塊鏈遊戲的歷程。與此同時，我懷抱著對該款遊戲的熱愛決定收集《一起來捉妖》更新最頻繁的活動模塊入手，從大局上看產品製作者的角度看用戶的想法。
1.2 普及《一起來捉妖》和《精靈寶可夢GO》的相關知識
很多人說：《一起來捉妖》是中國版的《精靈寶可夢》。故此我需要將這兩款產品的相對共有的信息提煉出來，方便我們使用對比的方法觀察二者之間的關係，如：
不可否認，兩款產品有太多的相似之處。除了發佈時間不一樣以外，我認為《一起來捉妖》確實是一款貼近國內市場的角色扮演和奇幻冒險的遊戲；且還是敢於在應用中嘗試使用新技術——區塊鏈技術，並完成落地。
同時，我通過百度搜索分別檢索《一起來捉妖》和《精靈寶可夢Go》的關鍵詞，然後發現精靈寶可夢Go的最新相關信息如下：
而一起來捉妖的最新相關信息如下：
"筆者進行了為期四個月的《一起來捉妖》的數據收集，在此分享了從選擇對象到收集數據，再到分析數據的經歷，對於進行數據分析的同學來說，是個不錯的參考。
數據分析：始於數據，終於信息。
截止2019-9-7，自己收集《一起來捉妖》的相關數據已有四個月啦！且也完成了數據的收集、分析以及呈現的過程。計劃將該部分信息及時傳遞給“想要修煉數據分析之術和深入淺出的思考”的你，協助你更快、更好地完成數據分析產品的入門和實戰訓練，以及提升你的數據分析之術和思考。
一、我為何選擇《一起來捉妖》呢？
1.1 Why 選擇？
2018年，當時我正在研究區塊鏈是什麼？恰巧聽到騰訊將發佈一款基於區塊鏈技術的遊戲——《一起來捉妖》。由於該遊戲的開發位於成都，我並不能拿到第一手的內測權限。故此只能等該產品公測時才能體驗這款帶有區塊鏈技術的遊戲產品。
截止2019年4月15號左右，調研發現很多小夥伴的手機裡安裝了一款遊戲軟件——《一起來捉妖》，我才得知它早已將區域公測拓展到全區公測的層面。我也從App Store下載了《一起來捉妖》，決定開啟區塊鏈遊戲的歷程。與此同時，我懷抱著對該款遊戲的熱愛決定收集《一起來捉妖》更新最頻繁的活動模塊入手，從大局上看產品製作者的角度看用戶的想法。
1.2 普及《一起來捉妖》和《精靈寶可夢GO》的相關知識
很多人說：《一起來捉妖》是中國版的《精靈寶可夢》。故此我需要將這兩款產品的相對共有的信息提煉出來，方便我們使用對比的方法觀察二者之間的關係，如：
不可否認，兩款產品有太多的相似之處。除了發佈時間不一樣以外，我認為《一起來捉妖》確實是一款貼近國內市場的角色扮演和奇幻冒險的遊戲；且還是敢於在應用中嘗試使用新技術——區塊鏈技術，並完成落地。
同時，我通過百度搜索分別檢索《一起來捉妖》和《精靈寶可夢Go》的關鍵詞，然後發現精靈寶可夢Go的最新相關信息如下：
而一起來捉妖的最新相關信息如下：
我們從二者的最新相關信息可直觀看出，《一起來捉妖》正在處於產品的打磨和產品推廣的階段；《精靈寶可夢Go》處於營收變現瘋狂上升的階段。不過我們從時間上來看：《精靈寶可夢Go》已經運營了三年之久，此時已經成為遊戲運營者的搖錢樹；而《一起來捉妖》剛運營滿一年，遊戲開發者正在急速打磨產品功能，遠不知它的營收什麼時候才能跟《精靈寶可夢Go》相提並論。
不過我願意通過不斷完善收集的數據，持續跟蹤和記載它們運營中發生的里程碑事件，幫助大家推斷《一起來捉妖》兩年後的獲得的答案是什麼。
二、我如何收集《一起來捉妖》的數據？
在確定收集數據之前，我會按照以下三步進行原始數據的提取。如:
- 我將《一起來捉妖》的所有功能羅列出來；
- 我根據所有功能的更新速度統計出來；
- 我決定從《一起來捉妖》的活動板塊入手來做原始數據的收集（注：活動版塊的信息源始位置——官網的新聞資訊板塊）。
2.1 制定收集的方向
由活動板塊衍生出的方向主要有三個：產品官網、產品本身、百度指數。
- 產品官網—新聞資訊：承擔起產品最新信息的生產和發佈；
- 產品本身—終端產品：承擔起產品最新信息的落實和相應的服務；
- 百度指數—數據監控：承擔起監控產品被公眾搜索的情況和市場畫像等服務。
通過制定方向發現，大家可以發現：我遵循著產品信息的生產地——產品信息的落實地——監控產品信息的路徑。
2.2 指定收集的時間
本次將收集數據的時間定為：每週週五的晚間十點。
為什麼要指定收集時間呢？只有這樣，我們才會保證收集的興趣遞增，不至於對數據收集產生嫉妒的厭惡感。倘若丟失收集的興趣，數據的質量也將會大大降低，那麼離我們分析數據的初衷也就會背道相馳。
怎麼來指定收集的時間呢？主要依據時間維度和數據體量來選擇相對合適的收集數據的節點。
"筆者進行了為期四個月的《一起來捉妖》的數據收集，在此分享了從選擇對象到收集數據，再到分析數據的經歷，對於進行數據分析的同學來說，是個不錯的參考。
數據分析：始於數據，終於信息。
截止2019-9-7，自己收集《一起來捉妖》的相關數據已有四個月啦！且也完成了數據的收集、分析以及呈現的過程。計劃將該部分信息及時傳遞給“想要修煉數據分析之術和深入淺出的思考”的你，協助你更快、更好地完成數據分析產品的入門和實戰訓練，以及提升你的數據分析之術和思考。
一、我為何選擇《一起來捉妖》呢？
1.1 Why 選擇？
2018年，當時我正在研究區塊鏈是什麼？恰巧聽到騰訊將發佈一款基於區塊鏈技術的遊戲——《一起來捉妖》。由於該遊戲的開發位於成都，我並不能拿到第一手的內測權限。故此只能等該產品公測時才能體驗這款帶有區塊鏈技術的遊戲產品。
截止2019年4月15號左右，調研發現很多小夥伴的手機裡安裝了一款遊戲軟件——《一起來捉妖》，我才得知它早已將區域公測拓展到全區公測的層面。我也從App Store下載了《一起來捉妖》，決定開啟區塊鏈遊戲的歷程。與此同時，我懷抱著對該款遊戲的熱愛決定收集《一起來捉妖》更新最頻繁的活動模塊入手，從大局上看產品製作者的角度看用戶的想法。
1.2 普及《一起來捉妖》和《精靈寶可夢GO》的相關知識
很多人說：《一起來捉妖》是中國版的《精靈寶可夢》。故此我需要將這兩款產品的相對共有的信息提煉出來，方便我們使用對比的方法觀察二者之間的關係，如：
不可否認，兩款產品有太多的相似之處。除了發佈時間不一樣以外，我認為《一起來捉妖》確實是一款貼近國內市場的角色扮演和奇幻冒險的遊戲；且還是敢於在應用中嘗試使用新技術——區塊鏈技術，並完成落地。
同時，我通過百度搜索分別檢索《一起來捉妖》和《精靈寶可夢Go》的關鍵詞，然後發現精靈寶可夢Go的最新相關信息如下：
而一起來捉妖的最新相關信息如下：
我們從二者的最新相關信息可直觀看出，《一起來捉妖》正在處於產品的打磨和產品推廣的階段；《精靈寶可夢Go》處於營收變現瘋狂上升的階段。不過我們從時間上來看：《精靈寶可夢Go》已經運營了三年之久，此時已經成為遊戲運營者的搖錢樹；而《一起來捉妖》剛運營滿一年，遊戲開發者正在急速打磨產品功能，遠不知它的營收什麼時候才能跟《精靈寶可夢Go》相提並論。
不過我願意通過不斷完善收集的數據，持續跟蹤和記載它們運營中發生的里程碑事件，幫助大家推斷《一起來捉妖》兩年後的獲得的答案是什麼。
二、我如何收集《一起來捉妖》的數據？
在確定收集數據之前，我會按照以下三步進行原始數據的提取。如:
- 我將《一起來捉妖》的所有功能羅列出來；
- 我根據所有功能的更新速度統計出來；
- 我決定從《一起來捉妖》的活動板塊入手來做原始數據的收集（注：活動版塊的信息源始位置——官網的新聞資訊板塊）。
2.1 制定收集的方向
由活動板塊衍生出的方向主要有三個：產品官網、產品本身、百度指數。
- 產品官網—新聞資訊：承擔起產品最新信息的生產和發佈；
- 產品本身—終端產品：承擔起產品最新信息的落實和相應的服務；
- 百度指數—數據監控：承擔起監控產品被公眾搜索的情況和市場畫像等服務。
通過制定方向發現，大家可以發現：我遵循著產品信息的生產地——產品信息的落實地——監控產品信息的路徑。
2.2 指定收集的時間
本次將收集數據的時間定為：每週週五的晚間十點。
為什麼要指定收集時間呢？只有這樣，我們才會保證收集的興趣遞增，不至於對數據收集產生嫉妒的厭惡感。倘若丟失收集的興趣，數據的質量也將會大大降低，那麼離我們分析數據的初衷也就會背道相馳。
怎麼來指定收集的時間呢？主要依據時間維度和數據體量來選擇相對合適的收集數據的節點。
分析原因：《一起來捉妖》官網的新聞資訊更新速度並不快，以一週為時間週期，以適中的維度為信息體量，將此作為收集數據的模式，最後為該模式限定一個具體的時間點去收集數據。
2.3 指定數據存檔的位置
本次將收集的數據存儲在：專屬的Excel表格中。對於表格結構，我認為做到自己喜歡的風格，且便於尋找查詢就可以。
我的表格中存儲信息有：新聞資訊的時間和標題等信息記錄，產品終端的新穎的功能或活動截圖，百度指數數據統計數據統計截圖。
三、我如何處理《一起來捉妖》的數據？
我認為處理數據的過程與收集數據的過程是不可分離的。
切記：在數據處理過程中，我們腦海中的數據是間歇性輸出的過程，我們提前籌劃給數據處理預留出足夠的拓撲空間。在數據處理過程中，儘量按照自己理解的來處理。
3.1 為數據置入標籤
在組建數據標題欄的時候，我們就應該時刻考慮，我們會從哪些方面處理收集的數據？單個層面下面應該包含多少子屬性以及可擴展的屬性等？我們不能控制住數據生產的源頭，但是卻有權利為它們置入我們所理解的標籤，將它們變成我們想要的數據。
- 對於《一起來捉妖》新聞資訊模塊的信息，從時間、信息標題、商業化&特殊時刻、產品標籤、存在的問題以及日誌更新時間（暫且未用）等標籤入手，完成新聞資訊模塊內的數據收集和數據分析。
- 對於《一起來捉妖》終端的應用落地的信息體驗，從自身體驗功能落地的情況，完成產品的實時數據收集和處理。
- 對於《一起來捉妖》的百度指數的信息，從趨勢研究——需求圖譜——人群畫像的路徑完成信息統計；從關鍵搜索數據、關鍵的需求圖譜、搜索的區域分佈以及搜索的關鍵話題為主，完成百度指數的數據收集和數據處理。
3.2 依據數據標籤提取相應的數據
在數據處理過程中，我們需要時刻保持著敏銳的眼見。
為什麼這麼說呢？因為在處理數據的過程中，我們會不經意發現：不同標籤下的數據存在間歇性的聯繫，故我們需要時刻保持著將關聯信息的提煉出來。我經常會看到以下幾個層面的提取方式。如：
- 基於時間維度的數據環比和數據同比；
- 基於時間維度的不同數據之間的相互影響；
- 基於文字維度的出現頻率和出現權重；
- 基於相同內容的不同熱詞變化。
四、我如何呈現&分析《一起來捉妖》的數據
4.1 確定數據呈現方式
確定數據呈現方式，我們就需要考慮的是：數據與數據之間的關聯關係；數據與時間維度的關聯關係；數據和其他信息的關聯關係。
如：我根據每個月發佈的新聞資訊的數量，構建二維數據圖表；我根據為新聞資訊的信息置入的專屬標籤，再利用詞雲技術統計出的熱詞頻次對比和熱詞權重的對比；我根據新聞資訊數量和百度搜索次數，構建二位數據圖表等等。
分析如下：相同時間維度的不同數據放的呈現問題；相同層面的不同標籤的比重呈現問題；不同時間維度的相同內容排序問題。
注：每個場景下都有自己的建模方式，根據你的需求建立相對合適的分析維度即可。
4.2 利用已有的數據工具
日常生活中，我們肯定會遇到幾個好的數據分析工具。你可以不精通這些工具的使用方法，但是你絕對不可以不留意。因為在你做數據分析的過程中，必定會用到它。本次我處理數據的工具有以下四個工具：python-圖表展示；echart-圖表展示；在線詞頻分析-詞雲；Excel-數據處理。
4.3 數據呈現及數據分析
1）新聞資訊的數據，依據相同的數據不同時間維度產出的圖表。
"筆者進行了為期四個月的《一起來捉妖》的數據收集，在此分享了從選擇對象到收集數據，再到分析數據的經歷，對於進行數據分析的同學來說，是個不錯的參考。
數據分析：始於數據，終於信息。
截止2019-9-7，自己收集《一起來捉妖》的相關數據已有四個月啦！且也完成了數據的收集、分析以及呈現的過程。計劃將該部分信息及時傳遞給“想要修煉數據分析之術和深入淺出的思考”的你，協助你更快、更好地完成數據分析產品的入門和實戰訓練，以及提升你的數據分析之術和思考。
一、我為何選擇《一起來捉妖》呢？
1.1 Why 選擇？
2018年，當時我正在研究區塊鏈是什麼？恰巧聽到騰訊將發佈一款基於區塊鏈技術的遊戲——《一起來捉妖》。由於該遊戲的開發位於成都，我並不能拿到第一手的內測權限。故此只能等該產品公測時才能體驗這款帶有區塊鏈技術的遊戲產品。
截止2019年4月15號左右，調研發現很多小夥伴的手機裡安裝了一款遊戲軟件——《一起來捉妖》，我才得知它早已將區域公測拓展到全區公測的層面。我也從App Store下載了《一起來捉妖》，決定開啟區塊鏈遊戲的歷程。與此同時，我懷抱著對該款遊戲的熱愛決定收集《一起來捉妖》更新最頻繁的活動模塊入手，從大局上看產品製作者的角度看用戶的想法。
1.2 普及《一起來捉妖》和《精靈寶可夢GO》的相關知識
很多人說：《一起來捉妖》是中國版的《精靈寶可夢》。故此我需要將這兩款產品的相對共有的信息提煉出來，方便我們使用對比的方法觀察二者之間的關係，如：
不可否認，兩款產品有太多的相似之處。除了發佈時間不一樣以外，我認為《一起來捉妖》確實是一款貼近國內市場的角色扮演和奇幻冒險的遊戲；且還是敢於在應用中嘗試使用新技術——區塊鏈技術，並完成落地。
同時，我通過百度搜索分別檢索《一起來捉妖》和《精靈寶可夢Go》的關鍵詞，然後發現精靈寶可夢Go的最新相關信息如下：
而一起來捉妖的最新相關信息如下：
我們從二者的最新相關信息可直觀看出，《一起來捉妖》正在處於產品的打磨和產品推廣的階段；《精靈寶可夢Go》處於營收變現瘋狂上升的階段。不過我們從時間上來看：《精靈寶可夢Go》已經運營了三年之久，此時已經成為遊戲運營者的搖錢樹；而《一起來捉妖》剛運營滿一年，遊戲開發者正在急速打磨產品功能，遠不知它的營收什麼時候才能跟《精靈寶可夢Go》相提並論。
不過我願意通過不斷完善收集的數據，持續跟蹤和記載它們運營中發生的里程碑事件，幫助大家推斷《一起來捉妖》兩年後的獲得的答案是什麼。
二、我如何收集《一起來捉妖》的數據？
在確定收集數據之前，我會按照以下三步進行原始數據的提取。如:
- 我將《一起來捉妖》的所有功能羅列出來；
- 我根據所有功能的更新速度統計出來；
- 我決定從《一起來捉妖》的活動板塊入手來做原始數據的收集（注：活動版塊的信息源始位置——官網的新聞資訊板塊）。
2.1 制定收集的方向
由活動板塊衍生出的方向主要有三個：產品官網、產品本身、百度指數。
- 產品官網—新聞資訊：承擔起產品最新信息的生產和發佈；
- 產品本身—終端產品：承擔起產品最新信息的落實和相應的服務；
- 百度指數—數據監控：承擔起監控產品被公眾搜索的情況和市場畫像等服務。
通過制定方向發現，大家可以發現：我遵循著產品信息的生產地——產品信息的落實地——監控產品信息的路徑。
2.2 指定收集的時間
本次將收集數據的時間定為：每週週五的晚間十點。
為什麼要指定收集時間呢？只有這樣，我們才會保證收集的興趣遞增，不至於對數據收集產生嫉妒的厭惡感。倘若丟失收集的興趣，數據的質量也將會大大降低，那麼離我們分析數據的初衷也就會背道相馳。
怎麼來指定收集的時間呢？主要依據時間維度和數據體量來選擇相對合適的收集數據的節點。
分析原因：《一起來捉妖》官網的新聞資訊更新速度並不快，以一週為時間週期，以適中的維度為信息體量，將此作為收集數據的模式，最後為該模式限定一個具體的時間點去收集數據。
2.3 指定數據存檔的位置
本次將收集的數據存儲在：專屬的Excel表格中。對於表格結構，我認為做到自己喜歡的風格，且便於尋找查詢就可以。
我的表格中存儲信息有：新聞資訊的時間和標題等信息記錄，產品終端的新穎的功能或活動截圖，百度指數數據統計數據統計截圖。
三、我如何處理《一起來捉妖》的數據？
我認為處理數據的過程與收集數據的過程是不可分離的。
切記：在數據處理過程中，我們腦海中的數據是間歇性輸出的過程，我們提前籌劃給數據處理預留出足夠的拓撲空間。在數據處理過程中，儘量按照自己理解的來處理。
3.1 為數據置入標籤
在組建數據標題欄的時候，我們就應該時刻考慮，我們會從哪些方面處理收集的數據？單個層面下面應該包含多少子屬性以及可擴展的屬性等？我們不能控制住數據生產的源頭，但是卻有權利為它們置入我們所理解的標籤，將它們變成我們想要的數據。
- 對於《一起來捉妖》新聞資訊模塊的信息，從時間、信息標題、商業化&特殊時刻、產品標籤、存在的問題以及日誌更新時間（暫且未用）等標籤入手，完成新聞資訊模塊內的數據收集和數據分析。
- 對於《一起來捉妖》終端的應用落地的信息體驗，從自身體驗功能落地的情況，完成產品的實時數據收集和處理。
- 對於《一起來捉妖》的百度指數的信息，從趨勢研究——需求圖譜——人群畫像的路徑完成信息統計；從關鍵搜索數據、關鍵的需求圖譜、搜索的區域分佈以及搜索的關鍵話題為主，完成百度指數的數據收集和數據處理。
3.2 依據數據標籤提取相應的數據
在數據處理過程中，我們需要時刻保持著敏銳的眼見。
為什麼這麼說呢？因為在處理數據的過程中，我們會不經意發現：不同標籤下的數據存在間歇性的聯繫，故我們需要時刻保持著將關聯信息的提煉出來。我經常會看到以下幾個層面的提取方式。如：
- 基於時間維度的數據環比和數據同比；
- 基於時間維度的不同數據之間的相互影響；
- 基於文字維度的出現頻率和出現權重；
- 基於相同內容的不同熱詞變化。
四、我如何呈現&分析《一起來捉妖》的數據
4.1 確定數據呈現方式
確定數據呈現方式，我們就需要考慮的是：數據與數據之間的關聯關係；數據與時間維度的關聯關係；數據和其他信息的關聯關係。
如：我根據每個月發佈的新聞資訊的數量，構建二維數據圖表；我根據為新聞資訊的信息置入的專屬標籤，再利用詞雲技術統計出的熱詞頻次對比和熱詞權重的對比；我根據新聞資訊數量和百度搜索次數，構建二位數據圖表等等。
分析如下：相同時間維度的不同數據放的呈現問題；相同層面的不同標籤的比重呈現問題；不同時間維度的相同內容排序問題。
注：每個場景下都有自己的建模方式，根據你的需求建立相對合適的分析維度即可。
4.2 利用已有的數據工具
日常生活中，我們肯定會遇到幾個好的數據分析工具。你可以不精通這些工具的使用方法，但是你絕對不可以不留意。因為在你做數據分析的過程中，必定會用到它。本次我處理數據的工具有以下四個工具：python-圖表展示；echart-圖表展示；在線詞頻分析-詞雲；Excel-數據處理。
4.3 數據呈現及數據分析
1）新聞資訊的數據，依據相同的數據不同時間維度產出的圖表。
結合圖表曲線走勢可看出，如下：
- 2018年期間，每個月的新聞資訊更新平均值為3.89個；2019年，每個月的新聞資訊更新速度平均值為17.63個；
- 截止目前，2018年的新聞資訊發佈數量趨勢和2019年的新聞資訊發佈數量趨勢大致相同。
綜合來看，《一起來捉妖》正在蓬勃發展，產品製作方正在加快產品內容生產速率來滿足更多用戶的需求。
2）官網新聞資訊&百度搜索指數（整體指數/移動指數）對比，即相同時間維度的不同數據生產者的影響情況。
"筆者進行了為期四個月的《一起來捉妖》的數據收集，在此分享了從選擇對象到收集數據，再到分析數據的經歷，對於進行數據分析的同學來說，是個不錯的參考。
數據分析：始於數據，終於信息。
截止2019-9-7，自己收集《一起來捉妖》的相關數據已有四個月啦！且也完成了數據的收集、分析以及呈現的過程。計劃將該部分信息及時傳遞給“想要修煉數據分析之術和深入淺出的思考”的你，協助你更快、更好地完成數據分析產品的入門和實戰訓練，以及提升你的數據分析之術和思考。
一、我為何選擇《一起來捉妖》呢？
1.1 Why 選擇？
2018年，當時我正在研究區塊鏈是什麼？恰巧聽到騰訊將發佈一款基於區塊鏈技術的遊戲——《一起來捉妖》。由於該遊戲的開發位於成都，我並不能拿到第一手的內測權限。故此只能等該產品公測時才能體驗這款帶有區塊鏈技術的遊戲產品。
截止2019年4月15號左右，調研發現很多小夥伴的手機裡安裝了一款遊戲軟件——《一起來捉妖》，我才得知它早已將區域公測拓展到全區公測的層面。我也從App Store下載了《一起來捉妖》，決定開啟區塊鏈遊戲的歷程。與此同時，我懷抱著對該款遊戲的熱愛決定收集《一起來捉妖》更新最頻繁的活動模塊入手，從大局上看產品製作者的角度看用戶的想法。
1.2 普及《一起來捉妖》和《精靈寶可夢GO》的相關知識
很多人說：《一起來捉妖》是中國版的《精靈寶可夢》。故此我需要將這兩款產品的相對共有的信息提煉出來，方便我們使用對比的方法觀察二者之間的關係，如：
不可否認，兩款產品有太多的相似之處。除了發佈時間不一樣以外，我認為《一起來捉妖》確實是一款貼近國內市場的角色扮演和奇幻冒險的遊戲；且還是敢於在應用中嘗試使用新技術——區塊鏈技術，並完成落地。
同時，我通過百度搜索分別檢索《一起來捉妖》和《精靈寶可夢Go》的關鍵詞，然後發現精靈寶可夢Go的最新相關信息如下：
而一起來捉妖的最新相關信息如下：
我們從二者的最新相關信息可直觀看出，《一起來捉妖》正在處於產品的打磨和產品推廣的階段；《精靈寶可夢Go》處於營收變現瘋狂上升的階段。不過我們從時間上來看：《精靈寶可夢Go》已經運營了三年之久，此時已經成為遊戲運營者的搖錢樹；而《一起來捉妖》剛運營滿一年，遊戲開發者正在急速打磨產品功能，遠不知它的營收什麼時候才能跟《精靈寶可夢Go》相提並論。
不過我願意通過不斷完善收集的數據，持續跟蹤和記載它們運營中發生的里程碑事件，幫助大家推斷《一起來捉妖》兩年後的獲得的答案是什麼。
二、我如何收集《一起來捉妖》的數據？
在確定收集數據之前，我會按照以下三步進行原始數據的提取。如:
- 我將《一起來捉妖》的所有功能羅列出來；
- 我根據所有功能的更新速度統計出來；
- 我決定從《一起來捉妖》的活動板塊入手來做原始數據的收集（注：活動版塊的信息源始位置——官網的新聞資訊板塊）。
2.1 制定收集的方向
由活動板塊衍生出的方向主要有三個：產品官網、產品本身、百度指數。
- 產品官網—新聞資訊：承擔起產品最新信息的生產和發佈；
- 產品本身—終端產品：承擔起產品最新信息的落實和相應的服務；
- 百度指數—數據監控：承擔起監控產品被公眾搜索的情況和市場畫像等服務。
通過制定方向發現，大家可以發現：我遵循著產品信息的生產地——產品信息的落實地——監控產品信息的路徑。
2.2 指定收集的時間
本次將收集數據的時間定為：每週週五的晚間十點。
為什麼要指定收集時間呢？只有這樣，我們才會保證收集的興趣遞增，不至於對數據收集產生嫉妒的厭惡感。倘若丟失收集的興趣，數據的質量也將會大大降低，那麼離我們分析數據的初衷也就會背道相馳。
怎麼來指定收集的時間呢？主要依據時間維度和數據體量來選擇相對合適的收集數據的節點。
分析原因：《一起來捉妖》官網的新聞資訊更新速度並不快，以一週為時間週期，以適中的維度為信息體量，將此作為收集數據的模式，最後為該模式限定一個具體的時間點去收集數據。
2.3 指定數據存檔的位置
本次將收集的數據存儲在：專屬的Excel表格中。對於表格結構，我認為做到自己喜歡的風格，且便於尋找查詢就可以。
我的表格中存儲信息有：新聞資訊的時間和標題等信息記錄，產品終端的新穎的功能或活動截圖，百度指數數據統計數據統計截圖。
三、我如何處理《一起來捉妖》的數據？
我認為處理數據的過程與收集數據的過程是不可分離的。
切記：在數據處理過程中，我們腦海中的數據是間歇性輸出的過程，我們提前籌劃給數據處理預留出足夠的拓撲空間。在數據處理過程中，儘量按照自己理解的來處理。
3.1 為數據置入標籤
在組建數據標題欄的時候，我們就應該時刻考慮，我們會從哪些方面處理收集的數據？單個層面下面應該包含多少子屬性以及可擴展的屬性等？我們不能控制住數據生產的源頭，但是卻有權利為它們置入我們所理解的標籤，將它們變成我們想要的數據。
- 對於《一起來捉妖》新聞資訊模塊的信息，從時間、信息標題、商業化&特殊時刻、產品標籤、存在的問題以及日誌更新時間（暫且未用）等標籤入手，完成新聞資訊模塊內的數據收集和數據分析。
- 對於《一起來捉妖》終端的應用落地的信息體驗，從自身體驗功能落地的情況，完成產品的實時數據收集和處理。
- 對於《一起來捉妖》的百度指數的信息，從趨勢研究——需求圖譜——人群畫像的路徑完成信息統計；從關鍵搜索數據、關鍵的需求圖譜、搜索的區域分佈以及搜索的關鍵話題為主，完成百度指數的數據收集和數據處理。
3.2 依據數據標籤提取相應的數據
在數據處理過程中，我們需要時刻保持著敏銳的眼見。
為什麼這麼說呢？因為在處理數據的過程中，我們會不經意發現：不同標籤下的數據存在間歇性的聯繫，故我們需要時刻保持著將關聯信息的提煉出來。我經常會看到以下幾個層面的提取方式。如：
- 基於時間維度的數據環比和數據同比；
- 基於時間維度的不同數據之間的相互影響；
- 基於文字維度的出現頻率和出現權重；
- 基於相同內容的不同熱詞變化。
四、我如何呈現&分析《一起來捉妖》的數據
4.1 確定數據呈現方式
確定數據呈現方式，我們就需要考慮的是：數據與數據之間的關聯關係；數據與時間維度的關聯關係；數據和其他信息的關聯關係。
如：我根據每個月發佈的新聞資訊的數量，構建二維數據圖表；我根據為新聞資訊的信息置入的專屬標籤，再利用詞雲技術統計出的熱詞頻次對比和熱詞權重的對比；我根據新聞資訊數量和百度搜索次數，構建二位數據圖表等等。
分析如下：相同時間維度的不同數據放的呈現問題；相同層面的不同標籤的比重呈現問題；不同時間維度的相同內容排序問題。
注：每個場景下都有自己的建模方式，根據你的需求建立相對合適的分析維度即可。
4.2 利用已有的數據工具
日常生活中，我們肯定會遇到幾個好的數據分析工具。你可以不精通這些工具的使用方法，但是你絕對不可以不留意。因為在你做數據分析的過程中，必定會用到它。本次我處理數據的工具有以下四個工具：python-圖表展示；echart-圖表展示；在線詞頻分析-詞雲；Excel-數據處理。
4.3 數據呈現及數據分析
1）新聞資訊的數據，依據相同的數據不同時間維度產出的圖表。
結合圖表曲線走勢可看出，如下：
- 2018年期間，每個月的新聞資訊更新平均值為3.89個；2019年，每個月的新聞資訊更新速度平均值為17.63個；
- 截止目前，2018年的新聞資訊發佈數量趨勢和2019年的新聞資訊發佈數量趨勢大致相同。
綜合來看，《一起來捉妖》正在蓬勃發展，產品製作方正在加快產品內容生產速率來滿足更多用戶的需求。
2）官網新聞資訊&百度搜索指數（整體指數/移動指數）對比，即相同時間維度的不同數據生產者的影響情況。
結合圖表曲線走勢可看出，如下：
- 在2018年4月-2019年7月期間，百度搜索的整體指數與移動指數的關係是成正向影響的關係。
- 在2018年4月-2019年7月期間，官網的新聞資訊發佈數量與百度搜索情況，有正向的影響關係和逆向的關係。
綜合來看，百度搜索的整體指數是由移動端的搜索指數支撐起來的，歸根結底由產品運作的操作系統所造成的；而《一起來捉妖》的官方團隊的信息發佈速度在不斷加快的過程中，而百度搜索的指數為何在不斷下降。我發現後期的新聞資訊更新主要往遊戲聯營方向轉變，跟產品自身功能優化並無大的關係，造成用戶搜索的下降。
3）提取新聞資訊的全部文字信息源，利用詞雲共計統計出現頻次最多的詞語。
"筆者進行了為期四個月的《一起來捉妖》的數據收集，在此分享了從選擇對象到收集數據，再到分析數據的經歷，對於進行數據分析的同學來說，是個不錯的參考。
數據分析：始於數據，終於信息。
截止2019-9-7，自己收集《一起來捉妖》的相關數據已有四個月啦！且也完成了數據的收集、分析以及呈現的過程。計劃將該部分信息及時傳遞給“想要修煉數據分析之術和深入淺出的思考”的你，協助你更快、更好地完成數據分析產品的入門和實戰訓練，以及提升你的數據分析之術和思考。
一、我為何選擇《一起來捉妖》呢？
1.1 Why 選擇？
2018年，當時我正在研究區塊鏈是什麼？恰巧聽到騰訊將發佈一款基於區塊鏈技術的遊戲——《一起來捉妖》。由於該遊戲的開發位於成都，我並不能拿到第一手的內測權限。故此只能等該產品公測時才能體驗這款帶有區塊鏈技術的遊戲產品。
截止2019年4月15號左右，調研發現很多小夥伴的手機裡安裝了一款遊戲軟件——《一起來捉妖》，我才得知它早已將區域公測拓展到全區公測的層面。我也從App Store下載了《一起來捉妖》，決定開啟區塊鏈遊戲的歷程。與此同時，我懷抱著對該款遊戲的熱愛決定收集《一起來捉妖》更新最頻繁的活動模塊入手，從大局上看產品製作者的角度看用戶的想法。
1.2 普及《一起來捉妖》和《精靈寶可夢GO》的相關知識
很多人說：《一起來捉妖》是中國版的《精靈寶可夢》。故此我需要將這兩款產品的相對共有的信息提煉出來，方便我們使用對比的方法觀察二者之間的關係，如：
不可否認，兩款產品有太多的相似之處。除了發佈時間不一樣以外，我認為《一起來捉妖》確實是一款貼近國內市場的角色扮演和奇幻冒險的遊戲；且還是敢於在應用中嘗試使用新技術——區塊鏈技術，並完成落地。
同時，我通過百度搜索分別檢索《一起來捉妖》和《精靈寶可夢Go》的關鍵詞，然後發現精靈寶可夢Go的最新相關信息如下：
而一起來捉妖的最新相關信息如下：
我們從二者的最新相關信息可直觀看出，《一起來捉妖》正在處於產品的打磨和產品推廣的階段；《精靈寶可夢Go》處於營收變現瘋狂上升的階段。不過我們從時間上來看：《精靈寶可夢Go》已經運營了三年之久，此時已經成為遊戲運營者的搖錢樹；而《一起來捉妖》剛運營滿一年，遊戲開發者正在急速打磨產品功能，遠不知它的營收什麼時候才能跟《精靈寶可夢Go》相提並論。
不過我願意通過不斷完善收集的數據，持續跟蹤和記載它們運營中發生的里程碑事件，幫助大家推斷《一起來捉妖》兩年後的獲得的答案是什麼。
二、我如何收集《一起來捉妖》的數據？
在確定收集數據之前，我會按照以下三步進行原始數據的提取。如:
- 我將《一起來捉妖》的所有功能羅列出來；
- 我根據所有功能的更新速度統計出來；
- 我決定從《一起來捉妖》的活動板塊入手來做原始數據的收集（注：活動版塊的信息源始位置——官網的新聞資訊板塊）。
2.1 制定收集的方向
由活動板塊衍生出的方向主要有三個：產品官網、產品本身、百度指數。
- 產品官網—新聞資訊：承擔起產品最新信息的生產和發佈；
- 產品本身—終端產品：承擔起產品最新信息的落實和相應的服務；
- 百度指數—數據監控：承擔起監控產品被公眾搜索的情況和市場畫像等服務。
通過制定方向發現，大家可以發現：我遵循著產品信息的生產地——產品信息的落實地——監控產品信息的路徑。
2.2 指定收集的時間
本次將收集數據的時間定為：每週週五的晚間十點。
為什麼要指定收集時間呢？只有這樣，我們才會保證收集的興趣遞增，不至於對數據收集產生嫉妒的厭惡感。倘若丟失收集的興趣，數據的質量也將會大大降低，那麼離我們分析數據的初衷也就會背道相馳。
怎麼來指定收集的時間呢？主要依據時間維度和數據體量來選擇相對合適的收集數據的節點。
分析原因：《一起來捉妖》官網的新聞資訊更新速度並不快，以一週為時間週期，以適中的維度為信息體量，將此作為收集數據的模式，最後為該模式限定一個具體的時間點去收集數據。
2.3 指定數據存檔的位置
本次將收集的數據存儲在：專屬的Excel表格中。對於表格結構，我認為做到自己喜歡的風格，且便於尋找查詢就可以。
我的表格中存儲信息有：新聞資訊的時間和標題等信息記錄，產品終端的新穎的功能或活動截圖，百度指數數據統計數據統計截圖。
三、我如何處理《一起來捉妖》的數據？
我認為處理數據的過程與收集數據的過程是不可分離的。
切記：在數據處理過程中，我們腦海中的數據是間歇性輸出的過程，我們提前籌劃給數據處理預留出足夠的拓撲空間。在數據處理過程中，儘量按照自己理解的來處理。
3.1 為數據置入標籤
在組建數據標題欄的時候，我們就應該時刻考慮，我們會從哪些方面處理收集的數據？單個層面下面應該包含多少子屬性以及可擴展的屬性等？我們不能控制住數據生產的源頭，但是卻有權利為它們置入我們所理解的標籤，將它們變成我們想要的數據。
- 對於《一起來捉妖》新聞資訊模塊的信息，從時間、信息標題、商業化&特殊時刻、產品標籤、存在的問題以及日誌更新時間（暫且未用）等標籤入手，完成新聞資訊模塊內的數據收集和數據分析。
- 對於《一起來捉妖》終端的應用落地的信息體驗，從自身體驗功能落地的情況，完成產品的實時數據收集和處理。
- 對於《一起來捉妖》的百度指數的信息，從趨勢研究——需求圖譜——人群畫像的路徑完成信息統計；從關鍵搜索數據、關鍵的需求圖譜、搜索的區域分佈以及搜索的關鍵話題為主，完成百度指數的數據收集和數據處理。
3.2 依據數據標籤提取相應的數據
在數據處理過程中，我們需要時刻保持著敏銳的眼見。
為什麼這麼說呢？因為在處理數據的過程中，我們會不經意發現：不同標籤下的數據存在間歇性的聯繫，故我們需要時刻保持著將關聯信息的提煉出來。我經常會看到以下幾個層面的提取方式。如：
- 基於時間維度的數據環比和數據同比；
- 基於時間維度的不同數據之間的相互影響；
- 基於文字維度的出現頻率和出現權重；
- 基於相同內容的不同熱詞變化。
四、我如何呈現&分析《一起來捉妖》的數據
4.1 確定數據呈現方式
確定數據呈現方式，我們就需要考慮的是：數據與數據之間的關聯關係；數據與時間維度的關聯關係；數據和其他信息的關聯關係。
如：我根據每個月發佈的新聞資訊的數量，構建二維數據圖表；我根據為新聞資訊的信息置入的專屬標籤，再利用詞雲技術統計出的熱詞頻次對比和熱詞權重的對比；我根據新聞資訊數量和百度搜索次數，構建二位數據圖表等等。
分析如下：相同時間維度的不同數據放的呈現問題；相同層面的不同標籤的比重呈現問題；不同時間維度的相同內容排序問題。
注：每個場景下都有自己的建模方式，根據你的需求建立相對合適的分析維度即可。
4.2 利用已有的數據工具
日常生活中，我們肯定會遇到幾個好的數據分析工具。你可以不精通這些工具的使用方法，但是你絕對不可以不留意。因為在你做數據分析的過程中，必定會用到它。本次我處理數據的工具有以下四個工具：python-圖表展示；echart-圖表展示；在線詞頻分析-詞雲；Excel-數據處理。
4.3 數據呈現及數據分析
1）新聞資訊的數據，依據相同的數據不同時間維度產出的圖表。
結合圖表曲線走勢可看出，如下：
- 2018年期間，每個月的新聞資訊更新平均值為3.89個；2019年，每個月的新聞資訊更新速度平均值為17.63個；
- 截止目前，2018年的新聞資訊發佈數量趨勢和2019年的新聞資訊發佈數量趨勢大致相同。
綜合來看，《一起來捉妖》正在蓬勃發展，產品製作方正在加快產品內容生產速率來滿足更多用戶的需求。
2）官網新聞資訊&百度搜索指數（整體指數/移動指數）對比，即相同時間維度的不同數據生產者的影響情況。
結合圖表曲線走勢可看出，如下：
- 在2018年4月-2019年7月期間，百度搜索的整體指數與移動指數的關係是成正向影響的關係。
- 在2018年4月-2019年7月期間，官網的新聞資訊發佈數量與百度搜索情況，有正向的影響關係和逆向的關係。
綜合來看，百度搜索的整體指數是由移動端的搜索指數支撐起來的，歸根結底由產品運作的操作系統所造成的；而《一起來捉妖》的官方團隊的信息發佈速度在不斷加快的過程中，而百度搜索的指數為何在不斷下降。我發現後期的新聞資訊更新主要往遊戲聯營方向轉變，跟產品自身功能優化並無大的關係，造成用戶搜索的下降。
3）提取新聞資訊的全部文字信息源，利用詞雲共計統計出現頻次最多的詞語。
結合詞雲統計出的詞頻圖來看 ，
- 呈現自定標籤：產品（89）、測試（16）類；
- 呈現產品核心標籤：捉妖（41）、團戰（5）；
- 呈現產品治理標籤：公示（14）、外掛（5）；
- 呈現產品運營模式標籤：直播（14）、聯動（2）等信息。
綜合來看：《一起來捉妖》在快速打磨產品&不斷維護社區安全，大力向市場投放相應的食料，大肆補釣用戶。
4）提取新聞資訊的全部文字信息源，利用詞雲工具分析熱詞的權重佔比。
"筆者進行了為期四個月的《一起來捉妖》的數據收集，在此分享了從選擇對象到收集數據，再到分析數據的經歷，對於進行數據分析的同學來說，是個不錯的參考。
數據分析：始於數據，終於信息。
截止2019-9-7，自己收集《一起來捉妖》的相關數據已有四個月啦！且也完成了數據的收集、分析以及呈現的過程。計劃將該部分信息及時傳遞給“想要修煉數據分析之術和深入淺出的思考”的你，協助你更快、更好地完成數據分析產品的入門和實戰訓練，以及提升你的數據分析之術和思考。
一、我為何選擇《一起來捉妖》呢？
1.1 Why 選擇？
2018年，當時我正在研究區塊鏈是什麼？恰巧聽到騰訊將發佈一款基於區塊鏈技術的遊戲——《一起來捉妖》。由於該遊戲的開發位於成都，我並不能拿到第一手的內測權限。故此只能等該產品公測時才能體驗這款帶有區塊鏈技術的遊戲產品。
截止2019年4月15號左右，調研發現很多小夥伴的手機裡安裝了一款遊戲軟件——《一起來捉妖》，我才得知它早已將區域公測拓展到全區公測的層面。我也從App Store下載了《一起來捉妖》，決定開啟區塊鏈遊戲的歷程。與此同時，我懷抱著對該款遊戲的熱愛決定收集《一起來捉妖》更新最頻繁的活動模塊入手，從大局上看產品製作者的角度看用戶的想法。
1.2 普及《一起來捉妖》和《精靈寶可夢GO》的相關知識
很多人說：《一起來捉妖》是中國版的《精靈寶可夢》。故此我需要將這兩款產品的相對共有的信息提煉出來，方便我們使用對比的方法觀察二者之間的關係，如：
不可否認，兩款產品有太多的相似之處。除了發佈時間不一樣以外，我認為《一起來捉妖》確實是一款貼近國內市場的角色扮演和奇幻冒險的遊戲；且還是敢於在應用中嘗試使用新技術——區塊鏈技術，並完成落地。
同時，我通過百度搜索分別檢索《一起來捉妖》和《精靈寶可夢Go》的關鍵詞，然後發現精靈寶可夢Go的最新相關信息如下：
而一起來捉妖的最新相關信息如下：
我們從二者的最新相關信息可直觀看出，《一起來捉妖》正在處於產品的打磨和產品推廣的階段；《精靈寶可夢Go》處於營收變現瘋狂上升的階段。不過我們從時間上來看：《精靈寶可夢Go》已經運營了三年之久，此時已經成為遊戲運營者的搖錢樹；而《一起來捉妖》剛運營滿一年，遊戲開發者正在急速打磨產品功能，遠不知它的營收什麼時候才能跟《精靈寶可夢Go》相提並論。
不過我願意通過不斷完善收集的數據，持續跟蹤和記載它們運營中發生的里程碑事件，幫助大家推斷《一起來捉妖》兩年後的獲得的答案是什麼。
二、我如何收集《一起來捉妖》的數據？
在確定收集數據之前，我會按照以下三步進行原始數據的提取。如:
- 我將《一起來捉妖》的所有功能羅列出來；
- 我根據所有功能的更新速度統計出來；
- 我決定從《一起來捉妖》的活動板塊入手來做原始數據的收集（注：活動版塊的信息源始位置——官網的新聞資訊板塊）。
2.1 制定收集的方向
由活動板塊衍生出的方向主要有三個：產品官網、產品本身、百度指數。
- 產品官網—新聞資訊：承擔起產品最新信息的生產和發佈；
- 產品本身—終端產品：承擔起產品最新信息的落實和相應的服務；
- 百度指數—數據監控：承擔起監控產品被公眾搜索的情況和市場畫像等服務。
通過制定方向發現，大家可以發現：我遵循著產品信息的生產地——產品信息的落實地——監控產品信息的路徑。
2.2 指定收集的時間
本次將收集數據的時間定為：每週週五的晚間十點。
為什麼要指定收集時間呢？只有這樣，我們才會保證收集的興趣遞增，不至於對數據收集產生嫉妒的厭惡感。倘若丟失收集的興趣，數據的質量也將會大大降低，那麼離我們分析數據的初衷也就會背道相馳。
怎麼來指定收集的時間呢？主要依據時間維度和數據體量來選擇相對合適的收集數據的節點。
分析原因：《一起來捉妖》官網的新聞資訊更新速度並不快，以一週為時間週期，以適中的維度為信息體量，將此作為收集數據的模式，最後為該模式限定一個具體的時間點去收集數據。
2.3 指定數據存檔的位置
本次將收集的數據存儲在：專屬的Excel表格中。對於表格結構，我認為做到自己喜歡的風格，且便於尋找查詢就可以。
我的表格中存儲信息有：新聞資訊的時間和標題等信息記錄，產品終端的新穎的功能或活動截圖，百度指數數據統計數據統計截圖。
三、我如何處理《一起來捉妖》的數據？
我認為處理數據的過程與收集數據的過程是不可分離的。
切記：在數據處理過程中，我們腦海中的數據是間歇性輸出的過程，我們提前籌劃給數據處理預留出足夠的拓撲空間。在數據處理過程中，儘量按照自己理解的來處理。
3.1 為數據置入標籤
在組建數據標題欄的時候，我們就應該時刻考慮，我們會從哪些方面處理收集的數據？單個層面下面應該包含多少子屬性以及可擴展的屬性等？我們不能控制住數據生產的源頭，但是卻有權利為它們置入我們所理解的標籤，將它們變成我們想要的數據。
- 對於《一起來捉妖》新聞資訊模塊的信息，從時間、信息標題、商業化&特殊時刻、產品標籤、存在的問題以及日誌更新時間（暫且未用）等標籤入手，完成新聞資訊模塊內的數據收集和數據分析。
- 對於《一起來捉妖》終端的應用落地的信息體驗，從自身體驗功能落地的情況，完成產品的實時數據收集和處理。
- 對於《一起來捉妖》的百度指數的信息，從趨勢研究——需求圖譜——人群畫像的路徑完成信息統計；從關鍵搜索數據、關鍵的需求圖譜、搜索的區域分佈以及搜索的關鍵話題為主，完成百度指數的數據收集和數據處理。
3.2 依據數據標籤提取相應的數據
在數據處理過程中，我們需要時刻保持著敏銳的眼見。
為什麼這麼說呢？因為在處理數據的過程中，我們會不經意發現：不同標籤下的數據存在間歇性的聯繫，故我們需要時刻保持著將關聯信息的提煉出來。我經常會看到以下幾個層面的提取方式。如：
- 基於時間維度的數據環比和數據同比；
- 基於時間維度的不同數據之間的相互影響；
- 基於文字維度的出現頻率和出現權重；
- 基於相同內容的不同熱詞變化。
四、我如何呈現&分析《一起來捉妖》的數據
4.1 確定數據呈現方式
確定數據呈現方式，我們就需要考慮的是：數據與數據之間的關聯關係；數據與時間維度的關聯關係；數據和其他信息的關聯關係。
如：我根據每個月發佈的新聞資訊的數量，構建二維數據圖表；我根據為新聞資訊的信息置入的專屬標籤，再利用詞雲技術統計出的熱詞頻次對比和熱詞權重的對比；我根據新聞資訊數量和百度搜索次數，構建二位數據圖表等等。
分析如下：相同時間維度的不同數據放的呈現問題；相同層面的不同標籤的比重呈現問題；不同時間維度的相同內容排序問題。
注：每個場景下都有自己的建模方式，根據你的需求建立相對合適的分析維度即可。
4.2 利用已有的數據工具
日常生活中，我們肯定會遇到幾個好的數據分析工具。你可以不精通這些工具的使用方法，但是你絕對不可以不留意。因為在你做數據分析的過程中，必定會用到它。本次我處理數據的工具有以下四個工具：python-圖表展示；echart-圖表展示；在線詞頻分析-詞雲；Excel-數據處理。
4.3 數據呈現及數據分析
1）新聞資訊的數據，依據相同的數據不同時間維度產出的圖表。
結合圖表曲線走勢可看出，如下：
- 2018年期間，每個月的新聞資訊更新平均值為3.89個；2019年，每個月的新聞資訊更新速度平均值為17.63個；
- 截止目前，2018年的新聞資訊發佈數量趨勢和2019年的新聞資訊發佈數量趨勢大致相同。
綜合來看，《一起來捉妖》正在蓬勃發展，產品製作方正在加快產品內容生產速率來滿足更多用戶的需求。
2）官網新聞資訊&百度搜索指數（整體指數/移動指數）對比，即相同時間維度的不同數據生產者的影響情況。
結合圖表曲線走勢可看出，如下：
- 在2018年4月-2019年7月期間，百度搜索的整體指數與移動指數的關係是成正向影響的關係。
- 在2018年4月-2019年7月期間，官網的新聞資訊發佈數量與百度搜索情況，有正向的影響關係和逆向的關係。
綜合來看，百度搜索的整體指數是由移動端的搜索指數支撐起來的，歸根結底由產品運作的操作系統所造成的；而《一起來捉妖》的官方團隊的信息發佈速度在不斷加快的過程中，而百度搜索的指數為何在不斷下降。我發現後期的新聞資訊更新主要往遊戲聯營方向轉變，跟產品自身功能優化並無大的關係，造成用戶搜索的下降。
3）提取新聞資訊的全部文字信息源，利用詞雲共計統計出現頻次最多的詞語。
結合詞雲統計出的詞頻圖來看 ，
- 呈現自定標籤：產品（89）、測試（16）類；
- 呈現產品核心標籤：捉妖（41）、團戰（5）；
- 呈現產品治理標籤：公示（14）、外掛（5）；
- 呈現產品運營模式標籤：直播（14）、聯動（2）等信息。
綜合來看：《一起來捉妖》在快速打磨產品&不斷維護社區安全，大力向市場投放相應的食料，大肆補釣用戶。
4）提取新聞資訊的全部文字信息源，利用詞雲工具分析熱詞的權重佔比。
結合詞雲統計出的權重圖來看，如下：
- 主要呈現產品、直播、遊戲、捉妖等信息；
- 主要呈現公告、測試、商家、體驗、停服更新；
- 主要呈現規則、較易、沙盤等內容。
綜合看出：《一起來捉妖》就是在進行產品迭代，尋找最好的遊戲策略以及結合最好的商業模式，快速實現遊戲盈利。
5）《一齊來捉妖》&《精靈寶可夢Go》搜索指數對比
"筆者進行了為期四個月的《一起來捉妖》的數據收集，在此分享了從選擇對象到收集數據，再到分析數據的經歷，對於進行數據分析的同學來說，是個不錯的參考。
數據分析：始於數據，終於信息。
截止2019-9-7，自己收集《一起來捉妖》的相關數據已有四個月啦！且也完成了數據的收集、分析以及呈現的過程。計劃將該部分信息及時傳遞給“想要修煉數據分析之術和深入淺出的思考”的你，協助你更快、更好地完成數據分析產品的入門和實戰訓練，以及提升你的數據分析之術和思考。
一、我為何選擇《一起來捉妖》呢？
1.1 Why 選擇？
2018年，當時我正在研究區塊鏈是什麼？恰巧聽到騰訊將發佈一款基於區塊鏈技術的遊戲——《一起來捉妖》。由於該遊戲的開發位於成都，我並不能拿到第一手的內測權限。故此只能等該產品公測時才能體驗這款帶有區塊鏈技術的遊戲產品。
截止2019年4月15號左右，調研發現很多小夥伴的手機裡安裝了一款遊戲軟件——《一起來捉妖》，我才得知它早已將區域公測拓展到全區公測的層面。我也從App Store下載了《一起來捉妖》，決定開啟區塊鏈遊戲的歷程。與此同時，我懷抱著對該款遊戲的熱愛決定收集《一起來捉妖》更新最頻繁的活動模塊入手，從大局上看產品製作者的角度看用戶的想法。
1.2 普及《一起來捉妖》和《精靈寶可夢GO》的相關知識
很多人說：《一起來捉妖》是中國版的《精靈寶可夢》。故此我需要將這兩款產品的相對共有的信息提煉出來，方便我們使用對比的方法觀察二者之間的關係，如：
不可否認，兩款產品有太多的相似之處。除了發佈時間不一樣以外，我認為《一起來捉妖》確實是一款貼近國內市場的角色扮演和奇幻冒險的遊戲；且還是敢於在應用中嘗試使用新技術——區塊鏈技術，並完成落地。
同時，我通過百度搜索分別檢索《一起來捉妖》和《精靈寶可夢Go》的關鍵詞，然後發現精靈寶可夢Go的最新相關信息如下：
而一起來捉妖的最新相關信息如下：
我們從二者的最新相關信息可直觀看出，《一起來捉妖》正在處於產品的打磨和產品推廣的階段；《精靈寶可夢Go》處於營收變現瘋狂上升的階段。不過我們從時間上來看：《精靈寶可夢Go》已經運營了三年之久，此時已經成為遊戲運營者的搖錢樹；而《一起來捉妖》剛運營滿一年，遊戲開發者正在急速打磨產品功能，遠不知它的營收什麼時候才能跟《精靈寶可夢Go》相提並論。
不過我願意通過不斷完善收集的數據，持續跟蹤和記載它們運營中發生的里程碑事件，幫助大家推斷《一起來捉妖》兩年後的獲得的答案是什麼。
二、我如何收集《一起來捉妖》的數據？
在確定收集數據之前，我會按照以下三步進行原始數據的提取。如:
- 我將《一起來捉妖》的所有功能羅列出來；
- 我根據所有功能的更新速度統計出來；
- 我決定從《一起來捉妖》的活動板塊入手來做原始數據的收集（注：活動版塊的信息源始位置——官網的新聞資訊板塊）。
2.1 制定收集的方向
由活動板塊衍生出的方向主要有三個：產品官網、產品本身、百度指數。
- 產品官網—新聞資訊：承擔起產品最新信息的生產和發佈；
- 產品本身—終端產品：承擔起產品最新信息的落實和相應的服務；
- 百度指數—數據監控：承擔起監控產品被公眾搜索的情況和市場畫像等服務。
通過制定方向發現，大家可以發現：我遵循著產品信息的生產地——產品信息的落實地——監控產品信息的路徑。
2.2 指定收集的時間
本次將收集數據的時間定為：每週週五的晚間十點。
為什麼要指定收集時間呢？只有這樣，我們才會保證收集的興趣遞增，不至於對數據收集產生嫉妒的厭惡感。倘若丟失收集的興趣，數據的質量也將會大大降低，那麼離我們分析數據的初衷也就會背道相馳。
怎麼來指定收集的時間呢？主要依據時間維度和數據體量來選擇相對合適的收集數據的節點。
分析原因：《一起來捉妖》官網的新聞資訊更新速度並不快，以一週為時間週期，以適中的維度為信息體量，將此作為收集數據的模式，最後為該模式限定一個具體的時間點去收集數據。
2.3 指定數據存檔的位置
本次將收集的數據存儲在：專屬的Excel表格中。對於表格結構，我認為做到自己喜歡的風格，且便於尋找查詢就可以。
我的表格中存儲信息有：新聞資訊的時間和標題等信息記錄，產品終端的新穎的功能或活動截圖，百度指數數據統計數據統計截圖。
三、我如何處理《一起來捉妖》的數據？
我認為處理數據的過程與收集數據的過程是不可分離的。
切記：在數據處理過程中，我們腦海中的數據是間歇性輸出的過程，我們提前籌劃給數據處理預留出足夠的拓撲空間。在數據處理過程中，儘量按照自己理解的來處理。
3.1 為數據置入標籤
在組建數據標題欄的時候，我們就應該時刻考慮，我們會從哪些方面處理收集的數據？單個層面下面應該包含多少子屬性以及可擴展的屬性等？我們不能控制住數據生產的源頭，但是卻有權利為它們置入我們所理解的標籤，將它們變成我們想要的數據。
- 對於《一起來捉妖》新聞資訊模塊的信息，從時間、信息標題、商業化&特殊時刻、產品標籤、存在的問題以及日誌更新時間（暫且未用）等標籤入手，完成新聞資訊模塊內的數據收集和數據分析。
- 對於《一起來捉妖》終端的應用落地的信息體驗，從自身體驗功能落地的情況，完成產品的實時數據收集和處理。
- 對於《一起來捉妖》的百度指數的信息，從趨勢研究——需求圖譜——人群畫像的路徑完成信息統計；從關鍵搜索數據、關鍵的需求圖譜、搜索的區域分佈以及搜索的關鍵話題為主，完成百度指數的數據收集和數據處理。
3.2 依據數據標籤提取相應的數據
在數據處理過程中，我們需要時刻保持著敏銳的眼見。
為什麼這麼說呢？因為在處理數據的過程中，我們會不經意發現：不同標籤下的數據存在間歇性的聯繫，故我們需要時刻保持著將關聯信息的提煉出來。我經常會看到以下幾個層面的提取方式。如：
- 基於時間維度的數據環比和數據同比；
- 基於時間維度的不同數據之間的相互影響；
- 基於文字維度的出現頻率和出現權重；
- 基於相同內容的不同熱詞變化。
四、我如何呈現&分析《一起來捉妖》的數據
4.1 確定數據呈現方式
確定數據呈現方式，我們就需要考慮的是：數據與數據之間的關聯關係；數據與時間維度的關聯關係；數據和其他信息的關聯關係。
如：我根據每個月發佈的新聞資訊的數量，構建二維數據圖表；我根據為新聞資訊的信息置入的專屬標籤，再利用詞雲技術統計出的熱詞頻次對比和熱詞權重的對比；我根據新聞資訊數量和百度搜索次數，構建二位數據圖表等等。
分析如下：相同時間維度的不同數據放的呈現問題；相同層面的不同標籤的比重呈現問題；不同時間維度的相同內容排序問題。
注：每個場景下都有自己的建模方式，根據你的需求建立相對合適的分析維度即可。
4.2 利用已有的數據工具
日常生活中，我們肯定會遇到幾個好的數據分析工具。你可以不精通這些工具的使用方法，但是你絕對不可以不留意。因為在你做數據分析的過程中，必定會用到它。本次我處理數據的工具有以下四個工具：python-圖表展示；echart-圖表展示；在線詞頻分析-詞雲；Excel-數據處理。
4.3 數據呈現及數據分析
1）新聞資訊的數據，依據相同的數據不同時間維度產出的圖表。
結合圖表曲線走勢可看出，如下：
- 2018年期間，每個月的新聞資訊更新平均值為3.89個；2019年，每個月的新聞資訊更新速度平均值為17.63個；
- 截止目前，2018年的新聞資訊發佈數量趨勢和2019年的新聞資訊發佈數量趨勢大致相同。
綜合來看，《一起來捉妖》正在蓬勃發展，產品製作方正在加快產品內容生產速率來滿足更多用戶的需求。
2）官網新聞資訊&百度搜索指數（整體指數/移動指數）對比，即相同時間維度的不同數據生產者的影響情況。
結合圖表曲線走勢可看出，如下：
- 在2018年4月-2019年7月期間，百度搜索的整體指數與移動指數的關係是成正向影響的關係。
- 在2018年4月-2019年7月期間，官網的新聞資訊發佈數量與百度搜索情況，有正向的影響關係和逆向的關係。
綜合來看，百度搜索的整體指數是由移動端的搜索指數支撐起來的，歸根結底由產品運作的操作系統所造成的；而《一起來捉妖》的官方團隊的信息發佈速度在不斷加快的過程中，而百度搜索的指數為何在不斷下降。我發現後期的新聞資訊更新主要往遊戲聯營方向轉變，跟產品自身功能優化並無大的關係，造成用戶搜索的下降。
3）提取新聞資訊的全部文字信息源，利用詞雲共計統計出現頻次最多的詞語。
結合詞雲統計出的詞頻圖來看 ，
- 呈現自定標籤：產品（89）、測試（16）類；
- 呈現產品核心標籤：捉妖（41）、團戰（5）；
- 呈現產品治理標籤：公示（14）、外掛（5）；
- 呈現產品運營模式標籤：直播（14）、聯動（2）等信息。
綜合來看：《一起來捉妖》在快速打磨產品&不斷維護社區安全，大力向市場投放相應的食料，大肆補釣用戶。
4）提取新聞資訊的全部文字信息源，利用詞雲工具分析熱詞的權重佔比。
結合詞雲統計出的權重圖來看，如下：
- 主要呈現產品、直播、遊戲、捉妖等信息；
- 主要呈現公告、測試、商家、體驗、停服更新；
- 主要呈現規則、較易、沙盤等內容。
綜合看出：《一起來捉妖》就是在進行產品迭代，尋找最好的遊戲策略以及結合最好的商業模式，快速實現遊戲盈利。
5）《一齊來捉妖》&《精靈寶可夢Go》搜索指數對比
結合搜索統計的詞表展示，《一起來捉妖》的搜索指數是《精靈寶可夢Go》的放大版搜索圖。當遊戲在進入市場，進行一波用戶收割以後，經過自然沉澱就剩下了願意為遊戲耗費時間和精力的用戶。此時遊戲運作方應該考慮如何才能獲得長期的利益產出。
6）《一起來捉妖》App Store的版本更新記錄
"筆者進行了為期四個月的《一起來捉妖》的數據收集，在此分享了從選擇對象到收集數據，再到分析數據的經歷，對於進行數據分析的同學來說，是個不錯的參考。
數據分析：始於數據，終於信息。
截止2019-9-7，自己收集《一起來捉妖》的相關數據已有四個月啦！且也完成了數據的收集、分析以及呈現的過程。計劃將該部分信息及時傳遞給“想要修煉數據分析之術和深入淺出的思考”的你，協助你更快、更好地完成數據分析產品的入門和實戰訓練，以及提升你的數據分析之術和思考。
一、我為何選擇《一起來捉妖》呢？
1.1 Why 選擇？
2018年，當時我正在研究區塊鏈是什麼？恰巧聽到騰訊將發佈一款基於區塊鏈技術的遊戲——《一起來捉妖》。由於該遊戲的開發位於成都，我並不能拿到第一手的內測權限。故此只能等該產品公測時才能體驗這款帶有區塊鏈技術的遊戲產品。
截止2019年4月15號左右，調研發現很多小夥伴的手機裡安裝了一款遊戲軟件——《一起來捉妖》，我才得知它早已將區域公測拓展到全區公測的層面。我也從App Store下載了《一起來捉妖》，決定開啟區塊鏈遊戲的歷程。與此同時，我懷抱著對該款遊戲的熱愛決定收集《一起來捉妖》更新最頻繁的活動模塊入手，從大局上看產品製作者的角度看用戶的想法。
1.2 普及《一起來捉妖》和《精靈寶可夢GO》的相關知識
很多人說：《一起來捉妖》是中國版的《精靈寶可夢》。故此我需要將這兩款產品的相對共有的信息提煉出來，方便我們使用對比的方法觀察二者之間的關係，如：
不可否認，兩款產品有太多的相似之處。除了發佈時間不一樣以外，我認為《一起來捉妖》確實是一款貼近國內市場的角色扮演和奇幻冒險的遊戲；且還是敢於在應用中嘗試使用新技術——區塊鏈技術，並完成落地。
同時，我通過百度搜索分別檢索《一起來捉妖》和《精靈寶可夢Go》的關鍵詞，然後發現精靈寶可夢Go的最新相關信息如下：
而一起來捉妖的最新相關信息如下：
我們從二者的最新相關信息可直觀看出，《一起來捉妖》正在處於產品的打磨和產品推廣的階段；《精靈寶可夢Go》處於營收變現瘋狂上升的階段。不過我們從時間上來看：《精靈寶可夢Go》已經運營了三年之久，此時已經成為遊戲運營者的搖錢樹；而《一起來捉妖》剛運營滿一年，遊戲開發者正在急速打磨產品功能，遠不知它的營收什麼時候才能跟《精靈寶可夢Go》相提並論。
不過我願意通過不斷完善收集的數據，持續跟蹤和記載它們運營中發生的里程碑事件，幫助大家推斷《一起來捉妖》兩年後的獲得的答案是什麼。
二、我如何收集《一起來捉妖》的數據？
在確定收集數據之前，我會按照以下三步進行原始數據的提取。如:
- 我將《一起來捉妖》的所有功能羅列出來；
- 我根據所有功能的更新速度統計出來；
- 我決定從《一起來捉妖》的活動板塊入手來做原始數據的收集（注：活動版塊的信息源始位置——官網的新聞資訊板塊）。
2.1 制定收集的方向
由活動板塊衍生出的方向主要有三個：產品官網、產品本身、百度指數。
- 產品官網—新聞資訊：承擔起產品最新信息的生產和發佈；
- 產品本身—終端產品：承擔起產品最新信息的落實和相應的服務；
- 百度指數—數據監控：承擔起監控產品被公眾搜索的情況和市場畫像等服務。
通過制定方向發現，大家可以發現：我遵循著產品信息的生產地——產品信息的落實地——監控產品信息的路徑。
2.2 指定收集的時間
本次將收集數據的時間定為：每週週五的晚間十點。
為什麼要指定收集時間呢？只有這樣，我們才會保證收集的興趣遞增，不至於對數據收集產生嫉妒的厭惡感。倘若丟失收集的興趣，數據的質量也將會大大降低，那麼離我們分析數據的初衷也就會背道相馳。
怎麼來指定收集的時間呢？主要依據時間維度和數據體量來選擇相對合適的收集數據的節點。
分析原因：《一起來捉妖》官網的新聞資訊更新速度並不快，以一週為時間週期，以適中的維度為信息體量，將此作為收集數據的模式，最後為該模式限定一個具體的時間點去收集數據。
2.3 指定數據存檔的位置
本次將收集的數據存儲在：專屬的Excel表格中。對於表格結構，我認為做到自己喜歡的風格，且便於尋找查詢就可以。
我的表格中存儲信息有：新聞資訊的時間和標題等信息記錄，產品終端的新穎的功能或活動截圖，百度指數數據統計數據統計截圖。
三、我如何處理《一起來捉妖》的數據？
我認為處理數據的過程與收集數據的過程是不可分離的。
切記：在數據處理過程中，我們腦海中的數據是間歇性輸出的過程，我們提前籌劃給數據處理預留出足夠的拓撲空間。在數據處理過程中，儘量按照自己理解的來處理。
3.1 為數據置入標籤
在組建數據標題欄的時候，我們就應該時刻考慮，我們會從哪些方面處理收集的數據？單個層面下面應該包含多少子屬性以及可擴展的屬性等？我們不能控制住數據生產的源頭，但是卻有權利為它們置入我們所理解的標籤，將它們變成我們想要的數據。
- 對於《一起來捉妖》新聞資訊模塊的信息，從時間、信息標題、商業化&特殊時刻、產品標籤、存在的問題以及日誌更新時間（暫且未用）等標籤入手，完成新聞資訊模塊內的數據收集和數據分析。
- 對於《一起來捉妖》終端的應用落地的信息體驗，從自身體驗功能落地的情況，完成產品的實時數據收集和處理。
- 對於《一起來捉妖》的百度指數的信息，從趨勢研究——需求圖譜——人群畫像的路徑完成信息統計；從關鍵搜索數據、關鍵的需求圖譜、搜索的區域分佈以及搜索的關鍵話題為主，完成百度指數的數據收集和數據處理。
3.2 依據數據標籤提取相應的數據
在數據處理過程中，我們需要時刻保持著敏銳的眼見。
為什麼這麼說呢？因為在處理數據的過程中，我們會不經意發現：不同標籤下的數據存在間歇性的聯繫，故我們需要時刻保持著將關聯信息的提煉出來。我經常會看到以下幾個層面的提取方式。如：
- 基於時間維度的數據環比和數據同比；
- 基於時間維度的不同數據之間的相互影響；
- 基於文字維度的出現頻率和出現權重；
- 基於相同內容的不同熱詞變化。
四、我如何呈現&分析《一起來捉妖》的數據
4.1 確定數據呈現方式
確定數據呈現方式，我們就需要考慮的是：數據與數據之間的關聯關係；數據與時間維度的關聯關係；數據和其他信息的關聯關係。
如：我根據每個月發佈的新聞資訊的數量，構建二維數據圖表；我根據為新聞資訊的信息置入的專屬標籤，再利用詞雲技術統計出的熱詞頻次對比和熱詞權重的對比；我根據新聞資訊數量和百度搜索次數，構建二位數據圖表等等。
分析如下：相同時間維度的不同數據放的呈現問題；相同層面的不同標籤的比重呈現問題；不同時間維度的相同內容排序問題。
注：每個場景下都有自己的建模方式，根據你的需求建立相對合適的分析維度即可。
4.2 利用已有的數據工具
日常生活中，我們肯定會遇到幾個好的數據分析工具。你可以不精通這些工具的使用方法，但是你絕對不可以不留意。因為在你做數據分析的過程中，必定會用到它。本次我處理數據的工具有以下四個工具：python-圖表展示；echart-圖表展示；在線詞頻分析-詞雲；Excel-數據處理。
4.3 數據呈現及數據分析
1）新聞資訊的數據，依據相同的數據不同時間維度產出的圖表。
結合圖表曲線走勢可看出，如下：
- 2018年期間，每個月的新聞資訊更新平均值為3.89個；2019年，每個月的新聞資訊更新速度平均值為17.63個；
- 截止目前，2018年的新聞資訊發佈數量趨勢和2019年的新聞資訊發佈數量趨勢大致相同。
綜合來看，《一起來捉妖》正在蓬勃發展，產品製作方正在加快產品內容生產速率來滿足更多用戶的需求。
2）官網新聞資訊&百度搜索指數（整體指數/移動指數）對比，即相同時間維度的不同數據生產者的影響情況。
結合圖表曲線走勢可看出，如下：
- 在2018年4月-2019年7月期間，百度搜索的整體指數與移動指數的關係是成正向影響的關係。
- 在2018年4月-2019年7月期間，官網的新聞資訊發佈數量與百度搜索情況，有正向的影響關係和逆向的關係。
綜合來看，百度搜索的整體指數是由移動端的搜索指數支撐起來的，歸根結底由產品運作的操作系統所造成的；而《一起來捉妖》的官方團隊的信息發佈速度在不斷加快的過程中，而百度搜索的指數為何在不斷下降。我發現後期的新聞資訊更新主要往遊戲聯營方向轉變，跟產品自身功能優化並無大的關係，造成用戶搜索的下降。
3）提取新聞資訊的全部文字信息源，利用詞雲共計統計出現頻次最多的詞語。
結合詞雲統計出的詞頻圖來看 ，
- 呈現自定標籤：產品（89）、測試（16）類；
- 呈現產品核心標籤：捉妖（41）、團戰（5）；
- 呈現產品治理標籤：公示（14）、外掛（5）；
- 呈現產品運營模式標籤：直播（14）、聯動（2）等信息。
綜合來看：《一起來捉妖》在快速打磨產品&不斷維護社區安全，大力向市場投放相應的食料，大肆補釣用戶。
4）提取新聞資訊的全部文字信息源，利用詞雲工具分析熱詞的權重佔比。
結合詞雲統計出的權重圖來看，如下：
- 主要呈現產品、直播、遊戲、捉妖等信息；
- 主要呈現公告、測試、商家、體驗、停服更新；
- 主要呈現規則、較易、沙盤等內容。
綜合看出：《一起來捉妖》就是在進行產品迭代，尋找最好的遊戲策略以及結合最好的商業模式，快速實現遊戲盈利。
5）《一齊來捉妖》&《精靈寶可夢Go》搜索指數對比
結合搜索統計的詞表展示，《一起來捉妖》的搜索指數是《精靈寶可夢Go》的放大版搜索圖。當遊戲在進入市場，進行一波用戶收割以後，經過自然沉澱就剩下了願意為遊戲耗費時間和精力的用戶。此時遊戲運作方應該考慮如何才能獲得長期的利益產出。
6）《一起來捉妖》App Store的版本更新記錄
結合版本更新記錄圖表可知，如下：
- ①系列和②系列更新間隔為：7個月
- ②系列和③系列更新間隔為：1個月
- ③系列和④系列更新間隔為：2個月
- ④系列和⑤系列更新間隔為：40天。
綜合發現：產品在初期推廣的時候，選擇特定的區域特定的用戶進行公測，初衷在於維護產品穩定的運行服務用戶；當產品決定鋪展市場的時候，來選擇快速迭代產品版本的目的是解決線上bug，同時滿足線上用戶的新玩法和場景。
故此，我通過對官網的新聞資訊數據收集，衍生到百度指數的數據統計分析，再到產品自身版本的迭代層面闡述著產品傳遞的信息。不過此時，我們不應該輕易處理該信息，正確的處理方式是：保持絕對的客觀和理性深度的思考信息真實的意圖後，再去行動也不遲。
實戰的經歷，只是想驗證該方法切實可行，接下來才是真正的思考產出。
五、伴隨著數據分析，我對《一起來捉妖》的思考
在我對《一起來捉妖》產生興趣的時候，我總是伴隨著思考總結一些內容。如：
- 玩家必須要操作的路徑，開發者怎麼來做的呢？
- 產品策略如何設計將玩家牢牢的吸引在遊戲內容中？
- 產品所能賦能的地方有哪些？
接下來，我們帶著上面三個問題來看，《一起來捉妖》教會了我什麼？
1. 玩家的核心路徑與開發者的開發路徑
"筆者進行了為期四個月的《一起來捉妖》的數據收集，在此分享了從選擇對象到收集數據，再到分析數據的經歷，對於進行數據分析的同學來說，是個不錯的參考。
數據分析：始於數據，終於信息。
截止2019-9-7，自己收集《一起來捉妖》的相關數據已有四個月啦！且也完成了數據的收集、分析以及呈現的過程。計劃將該部分信息及時傳遞給“想要修煉數據分析之術和深入淺出的思考”的你，協助你更快、更好地完成數據分析產品的入門和實戰訓練，以及提升你的數據分析之術和思考。
一、我為何選擇《一起來捉妖》呢？
1.1 Why 選擇？
2018年，當時我正在研究區塊鏈是什麼？恰巧聽到騰訊將發佈一款基於區塊鏈技術的遊戲——《一起來捉妖》。由於該遊戲的開發位於成都，我並不能拿到第一手的內測權限。故此只能等該產品公測時才能體驗這款帶有區塊鏈技術的遊戲產品。
截止2019年4月15號左右，調研發現很多小夥伴的手機裡安裝了一款遊戲軟件——《一起來捉妖》，我才得知它早已將區域公測拓展到全區公測的層面。我也從App Store下載了《一起來捉妖》，決定開啟區塊鏈遊戲的歷程。與此同時，我懷抱著對該款遊戲的熱愛決定收集《一起來捉妖》更新最頻繁的活動模塊入手，從大局上看產品製作者的角度看用戶的想法。
1.2 普及《一起來捉妖》和《精靈寶可夢GO》的相關知識
很多人說：《一起來捉妖》是中國版的《精靈寶可夢》。故此我需要將這兩款產品的相對共有的信息提煉出來，方便我們使用對比的方法觀察二者之間的關係，如：
不可否認，兩款產品有太多的相似之處。除了發佈時間不一樣以外，我認為《一起來捉妖》確實是一款貼近國內市場的角色扮演和奇幻冒險的遊戲；且還是敢於在應用中嘗試使用新技術——區塊鏈技術，並完成落地。
同時，我通過百度搜索分別檢索《一起來捉妖》和《精靈寶可夢Go》的關鍵詞，然後發現精靈寶可夢Go的最新相關信息如下：
而一起來捉妖的最新相關信息如下：
我們從二者的最新相關信息可直觀看出，《一起來捉妖》正在處於產品的打磨和產品推廣的階段；《精靈寶可夢Go》處於營收變現瘋狂上升的階段。不過我們從時間上來看：《精靈寶可夢Go》已經運營了三年之久，此時已經成為遊戲運營者的搖錢樹；而《一起來捉妖》剛運營滿一年，遊戲開發者正在急速打磨產品功能，遠不知它的營收什麼時候才能跟《精靈寶可夢Go》相提並論。
不過我願意通過不斷完善收集的數據，持續跟蹤和記載它們運營中發生的里程碑事件，幫助大家推斷《一起來捉妖》兩年後的獲得的答案是什麼。
二、我如何收集《一起來捉妖》的數據？
在確定收集數據之前，我會按照以下三步進行原始數據的提取。如:
- 我將《一起來捉妖》的所有功能羅列出來；
- 我根據所有功能的更新速度統計出來；
- 我決定從《一起來捉妖》的活動板塊入手來做原始數據的收集（注：活動版塊的信息源始位置——官網的新聞資訊板塊）。
2.1 制定收集的方向
由活動板塊衍生出的方向主要有三個：產品官網、產品本身、百度指數。
- 產品官網—新聞資訊：承擔起產品最新信息的生產和發佈；
- 產品本身—終端產品：承擔起產品最新信息的落實和相應的服務；
- 百度指數—數據監控：承擔起監控產品被公眾搜索的情況和市場畫像等服務。
通過制定方向發現，大家可以發現：我遵循著產品信息的生產地——產品信息的落實地——監控產品信息的路徑。
2.2 指定收集的時間
本次將收集數據的時間定為：每週週五的晚間十點。
為什麼要指定收集時間呢？只有這樣，我們才會保證收集的興趣遞增，不至於對數據收集產生嫉妒的厭惡感。倘若丟失收集的興趣，數據的質量也將會大大降低，那麼離我們分析數據的初衷也就會背道相馳。
怎麼來指定收集的時間呢？主要依據時間維度和數據體量來選擇相對合適的收集數據的節點。
分析原因：《一起來捉妖》官網的新聞資訊更新速度並不快，以一週為時間週期，以適中的維度為信息體量，將此作為收集數據的模式，最後為該模式限定一個具體的時間點去收集數據。
2.3 指定數據存檔的位置
本次將收集的數據存儲在：專屬的Excel表格中。對於表格結構，我認為做到自己喜歡的風格，且便於尋找查詢就可以。
我的表格中存儲信息有：新聞資訊的時間和標題等信息記錄，產品終端的新穎的功能或活動截圖，百度指數數據統計數據統計截圖。
三、我如何處理《一起來捉妖》的數據？
我認為處理數據的過程與收集數據的過程是不可分離的。
切記：在數據處理過程中，我們腦海中的數據是間歇性輸出的過程，我們提前籌劃給數據處理預留出足夠的拓撲空間。在數據處理過程中，儘量按照自己理解的來處理。
3.1 為數據置入標籤
在組建數據標題欄的時候，我們就應該時刻考慮，我們會從哪些方面處理收集的數據？單個層面下面應該包含多少子屬性以及可擴展的屬性等？我們不能控制住數據生產的源頭，但是卻有權利為它們置入我們所理解的標籤，將它們變成我們想要的數據。
- 對於《一起來捉妖》新聞資訊模塊的信息，從時間、信息標題、商業化&特殊時刻、產品標籤、存在的問題以及日誌更新時間（暫且未用）等標籤入手，完成新聞資訊模塊內的數據收集和數據分析。
- 對於《一起來捉妖》終端的應用落地的信息體驗，從自身體驗功能落地的情況，完成產品的實時數據收集和處理。
- 對於《一起來捉妖》的百度指數的信息，從趨勢研究——需求圖譜——人群畫像的路徑完成信息統計；從關鍵搜索數據、關鍵的需求圖譜、搜索的區域分佈以及搜索的關鍵話題為主，完成百度指數的數據收集和數據處理。
3.2 依據數據標籤提取相應的數據
在數據處理過程中，我們需要時刻保持著敏銳的眼見。
為什麼這麼說呢？因為在處理數據的過程中，我們會不經意發現：不同標籤下的數據存在間歇性的聯繫，故我們需要時刻保持著將關聯信息的提煉出來。我經常會看到以下幾個層面的提取方式。如：
- 基於時間維度的數據環比和數據同比；
- 基於時間維度的不同數據之間的相互影響；
- 基於文字維度的出現頻率和出現權重；
- 基於相同內容的不同熱詞變化。
四、我如何呈現&分析《一起來捉妖》的數據
4.1 確定數據呈現方式
確定數據呈現方式，我們就需要考慮的是：數據與數據之間的關聯關係；數據與時間維度的關聯關係；數據和其他信息的關聯關係。
如：我根據每個月發佈的新聞資訊的數量，構建二維數據圖表；我根據為新聞資訊的信息置入的專屬標籤，再利用詞雲技術統計出的熱詞頻次對比和熱詞權重的對比；我根據新聞資訊數量和百度搜索次數，構建二位數據圖表等等。
分析如下：相同時間維度的不同數據放的呈現問題；相同層面的不同標籤的比重呈現問題；不同時間維度的相同內容排序問題。
注：每個場景下都有自己的建模方式，根據你的需求建立相對合適的分析維度即可。
4.2 利用已有的數據工具
日常生活中，我們肯定會遇到幾個好的數據分析工具。你可以不精通這些工具的使用方法，但是你絕對不可以不留意。因為在你做數據分析的過程中，必定會用到它。本次我處理數據的工具有以下四個工具：python-圖表展示；echart-圖表展示；在線詞頻分析-詞雲；Excel-數據處理。
4.3 數據呈現及數據分析
1）新聞資訊的數據，依據相同的數據不同時間維度產出的圖表。
結合圖表曲線走勢可看出，如下：
- 2018年期間，每個月的新聞資訊更新平均值為3.89個；2019年，每個月的新聞資訊更新速度平均值為17.63個；
- 截止目前，2018年的新聞資訊發佈數量趨勢和2019年的新聞資訊發佈數量趨勢大致相同。
綜合來看，《一起來捉妖》正在蓬勃發展，產品製作方正在加快產品內容生產速率來滿足更多用戶的需求。
2）官網新聞資訊&百度搜索指數（整體指數/移動指數）對比，即相同時間維度的不同數據生產者的影響情況。
結合圖表曲線走勢可看出，如下：
- 在2018年4月-2019年7月期間，百度搜索的整體指數與移動指數的關係是成正向影響的關係。
- 在2018年4月-2019年7月期間，官網的新聞資訊發佈數量與百度搜索情況，有正向的影響關係和逆向的關係。
綜合來看，百度搜索的整體指數是由移動端的搜索指數支撐起來的，歸根結底由產品運作的操作系統所造成的；而《一起來捉妖》的官方團隊的信息發佈速度在不斷加快的過程中，而百度搜索的指數為何在不斷下降。我發現後期的新聞資訊更新主要往遊戲聯營方向轉變，跟產品自身功能優化並無大的關係，造成用戶搜索的下降。
3）提取新聞資訊的全部文字信息源，利用詞雲共計統計出現頻次最多的詞語。
結合詞雲統計出的詞頻圖來看 ，
- 呈現自定標籤：產品（89）、測試（16）類；
- 呈現產品核心標籤：捉妖（41）、團戰（5）；
- 呈現產品治理標籤：公示（14）、外掛（5）；
- 呈現產品運營模式標籤：直播（14）、聯動（2）等信息。
綜合來看：《一起來捉妖》在快速打磨產品&不斷維護社區安全，大力向市場投放相應的食料，大肆補釣用戶。
4）提取新聞資訊的全部文字信息源，利用詞雲工具分析熱詞的權重佔比。
結合詞雲統計出的權重圖來看，如下：
- 主要呈現產品、直播、遊戲、捉妖等信息；
- 主要呈現公告、測試、商家、體驗、停服更新；
- 主要呈現規則、較易、沙盤等內容。
綜合看出：《一起來捉妖》就是在進行產品迭代，尋找最好的遊戲策略以及結合最好的商業模式，快速實現遊戲盈利。
5）《一齊來捉妖》&《精靈寶可夢Go》搜索指數對比
結合搜索統計的詞表展示，《一起來捉妖》的搜索指數是《精靈寶可夢Go》的放大版搜索圖。當遊戲在進入市場，進行一波用戶收割以後，經過自然沉澱就剩下了願意為遊戲耗費時間和精力的用戶。此時遊戲運作方應該考慮如何才能獲得長期的利益產出。
6）《一起來捉妖》App Store的版本更新記錄
結合版本更新記錄圖表可知，如下：
- ①系列和②系列更新間隔為：7個月
- ②系列和③系列更新間隔為：1個月
- ③系列和④系列更新間隔為：2個月
- ④系列和⑤系列更新間隔為：40天。
綜合發現：產品在初期推廣的時候，選擇特定的區域特定的用戶進行公測，初衷在於維護產品穩定的運行服務用戶；當產品決定鋪展市場的時候，來選擇快速迭代產品版本的目的是解決線上bug，同時滿足線上用戶的新玩法和場景。
故此，我通過對官網的新聞資訊數據收集，衍生到百度指數的數據統計分析，再到產品自身版本的迭代層面闡述著產品傳遞的信息。不過此時，我們不應該輕易處理該信息，正確的處理方式是：保持絕對的客觀和理性深度的思考信息真實的意圖後，再去行動也不遲。
實戰的經歷，只是想驗證該方法切實可行，接下來才是真正的思考產出。
五、伴隨著數據分析，我對《一起來捉妖》的思考
在我對《一起來捉妖》產生興趣的時候，我總是伴隨著思考總結一些內容。如：
- 玩家必須要操作的路徑，開發者怎麼來做的呢？
- 產品策略如何設計將玩家牢牢的吸引在遊戲內容中？
- 產品所能賦能的地方有哪些？
接下來，我們帶著上面三個問題來看，《一起來捉妖》教會了我什麼？
1. 玩家的核心路徑與開發者的開發路徑
圖文：
玩家進入遊戲時，會依次完成以下操作“處理活動公告——處理身邊的祈願鼓——捕捉身邊的妖靈——選擇合適的處理妖靈方式——考慮何時再次上線捉妖”。思考一下，遊戲的開發者需要怎麼做才能依次完成玩家的核心路徑呢？沒錯，他們也需要依次完成“發佈審核通過的活動內容——開通申請鼓點的權限——調配刷新寵物的機制——配置處理妖靈的途徑——配置遊戲刷新規則，保證玩家再次上線”。
思考：我們藉助玩家的操作路徑，逆向推導遊戲的策劃者如何佈局核心路徑？他們需要怎麼做才能保證產品在主流程留住玩家；且產品需要持續的服務玩家，玩家也需要持續的為產品創造財富。
知識沉澱1：通過玩家逆向推到開發者的設計方式，即換位思考。這種思考能幫助我們在製作自己的產品時候需要考慮清楚如何設計核心路徑，如何制定產品迭代標準等。
2. 如何將線上的玩家時間延長加倍
"筆者進行了為期四個月的《一起來捉妖》的數據收集，在此分享了從選擇對象到收集數據，再到分析數據的經歷，對於進行數據分析的同學來說，是個不錯的參考。
數據分析：始於數據，終於信息。
截止2019-9-7，自己收集《一起來捉妖》的相關數據已有四個月啦！且也完成了數據的收集、分析以及呈現的過程。計劃將該部分信息及時傳遞給“想要修煉數據分析之術和深入淺出的思考”的你，協助你更快、更好地完成數據分析產品的入門和實戰訓練，以及提升你的數據分析之術和思考。
一、我為何選擇《一起來捉妖》呢？
1.1 Why 選擇？
2018年，當時我正在研究區塊鏈是什麼？恰巧聽到騰訊將發佈一款基於區塊鏈技術的遊戲——《一起來捉妖》。由於該遊戲的開發位於成都，我並不能拿到第一手的內測權限。故此只能等該產品公測時才能體驗這款帶有區塊鏈技術的遊戲產品。
截止2019年4月15號左右，調研發現很多小夥伴的手機裡安裝了一款遊戲軟件——《一起來捉妖》，我才得知它早已將區域公測拓展到全區公測的層面。我也從App Store下載了《一起來捉妖》，決定開啟區塊鏈遊戲的歷程。與此同時，我懷抱著對該款遊戲的熱愛決定收集《一起來捉妖》更新最頻繁的活動模塊入手，從大局上看產品製作者的角度看用戶的想法。
1.2 普及《一起來捉妖》和《精靈寶可夢GO》的相關知識
很多人說：《一起來捉妖》是中國版的《精靈寶可夢》。故此我需要將這兩款產品的相對共有的信息提煉出來，方便我們使用對比的方法觀察二者之間的關係，如：
不可否認，兩款產品有太多的相似之處。除了發佈時間不一樣以外，我認為《一起來捉妖》確實是一款貼近國內市場的角色扮演和奇幻冒險的遊戲；且還是敢於在應用中嘗試使用新技術——區塊鏈技術，並完成落地。
同時，我通過百度搜索分別檢索《一起來捉妖》和《精靈寶可夢Go》的關鍵詞，然後發現精靈寶可夢Go的最新相關信息如下：
而一起來捉妖的最新相關信息如下：
我們從二者的最新相關信息可直觀看出，《一起來捉妖》正在處於產品的打磨和產品推廣的階段；《精靈寶可夢Go》處於營收變現瘋狂上升的階段。不過我們從時間上來看：《精靈寶可夢Go》已經運營了三年之久，此時已經成為遊戲運營者的搖錢樹；而《一起來捉妖》剛運營滿一年，遊戲開發者正在急速打磨產品功能，遠不知它的營收什麼時候才能跟《精靈寶可夢Go》相提並論。
不過我願意通過不斷完善收集的數據，持續跟蹤和記載它們運營中發生的里程碑事件，幫助大家推斷《一起來捉妖》兩年後的獲得的答案是什麼。
二、我如何收集《一起來捉妖》的數據？
在確定收集數據之前，我會按照以下三步進行原始數據的提取。如:
- 我將《一起來捉妖》的所有功能羅列出來；
- 我根據所有功能的更新速度統計出來；
- 我決定從《一起來捉妖》的活動板塊入手來做原始數據的收集（注：活動版塊的信息源始位置——官網的新聞資訊板塊）。
2.1 制定收集的方向
由活動板塊衍生出的方向主要有三個：產品官網、產品本身、百度指數。
- 產品官網—新聞資訊：承擔起產品最新信息的生產和發佈；
- 產品本身—終端產品：承擔起產品最新信息的落實和相應的服務；
- 百度指數—數據監控：承擔起監控產品被公眾搜索的情況和市場畫像等服務。
通過制定方向發現，大家可以發現：我遵循著產品信息的生產地——產品信息的落實地——監控產品信息的路徑。
2.2 指定收集的時間
本次將收集數據的時間定為：每週週五的晚間十點。
為什麼要指定收集時間呢？只有這樣，我們才會保證收集的興趣遞增，不至於對數據收集產生嫉妒的厭惡感。倘若丟失收集的興趣，數據的質量也將會大大降低，那麼離我們分析數據的初衷也就會背道相馳。
怎麼來指定收集的時間呢？主要依據時間維度和數據體量來選擇相對合適的收集數據的節點。
分析原因：《一起來捉妖》官網的新聞資訊更新速度並不快，以一週為時間週期，以適中的維度為信息體量，將此作為收集數據的模式，最後為該模式限定一個具體的時間點去收集數據。
2.3 指定數據存檔的位置
本次將收集的數據存儲在：專屬的Excel表格中。對於表格結構，我認為做到自己喜歡的風格，且便於尋找查詢就可以。
我的表格中存儲信息有：新聞資訊的時間和標題等信息記錄，產品終端的新穎的功能或活動截圖，百度指數數據統計數據統計截圖。
三、我如何處理《一起來捉妖》的數據？
我認為處理數據的過程與收集數據的過程是不可分離的。
切記：在數據處理過程中，我們腦海中的數據是間歇性輸出的過程，我們提前籌劃給數據處理預留出足夠的拓撲空間。在數據處理過程中，儘量按照自己理解的來處理。
3.1 為數據置入標籤
在組建數據標題欄的時候，我們就應該時刻考慮，我們會從哪些方面處理收集的數據？單個層面下面應該包含多少子屬性以及可擴展的屬性等？我們不能控制住數據生產的源頭，但是卻有權利為它們置入我們所理解的標籤，將它們變成我們想要的數據。
- 對於《一起來捉妖》新聞資訊模塊的信息，從時間、信息標題、商業化&特殊時刻、產品標籤、存在的問題以及日誌更新時間（暫且未用）等標籤入手，完成新聞資訊模塊內的數據收集和數據分析。
- 對於《一起來捉妖》終端的應用落地的信息體驗，從自身體驗功能落地的情況，完成產品的實時數據收集和處理。
- 對於《一起來捉妖》的百度指數的信息，從趨勢研究——需求圖譜——人群畫像的路徑完成信息統計；從關鍵搜索數據、關鍵的需求圖譜、搜索的區域分佈以及搜索的關鍵話題為主，完成百度指數的數據收集和數據處理。
3.2 依據數據標籤提取相應的數據
在數據處理過程中，我們需要時刻保持著敏銳的眼見。
為什麼這麼說呢？因為在處理數據的過程中，我們會不經意發現：不同標籤下的數據存在間歇性的聯繫，故我們需要時刻保持著將關聯信息的提煉出來。我經常會看到以下幾個層面的提取方式。如：
- 基於時間維度的數據環比和數據同比；
- 基於時間維度的不同數據之間的相互影響；
- 基於文字維度的出現頻率和出現權重；
- 基於相同內容的不同熱詞變化。
四、我如何呈現&分析《一起來捉妖》的數據
4.1 確定數據呈現方式
確定數據呈現方式，我們就需要考慮的是：數據與數據之間的關聯關係；數據與時間維度的關聯關係；數據和其他信息的關聯關係。
如：我根據每個月發佈的新聞資訊的數量，構建二維數據圖表；我根據為新聞資訊的信息置入的專屬標籤，再利用詞雲技術統計出的熱詞頻次對比和熱詞權重的對比；我根據新聞資訊數量和百度搜索次數，構建二位數據圖表等等。
分析如下：相同時間維度的不同數據放的呈現問題；相同層面的不同標籤的比重呈現問題；不同時間維度的相同內容排序問題。
注：每個場景下都有自己的建模方式，根據你的需求建立相對合適的分析維度即可。
4.2 利用已有的數據工具
日常生活中，我們肯定會遇到幾個好的數據分析工具。你可以不精通這些工具的使用方法，但是你絕對不可以不留意。因為在你做數據分析的過程中，必定會用到它。本次我處理數據的工具有以下四個工具：python-圖表展示；echart-圖表展示；在線詞頻分析-詞雲；Excel-數據處理。
4.3 數據呈現及數據分析
1）新聞資訊的數據，依據相同的數據不同時間維度產出的圖表。
結合圖表曲線走勢可看出，如下：
- 2018年期間，每個月的新聞資訊更新平均值為3.89個；2019年，每個月的新聞資訊更新速度平均值為17.63個；
- 截止目前，2018年的新聞資訊發佈數量趨勢和2019年的新聞資訊發佈數量趨勢大致相同。
綜合來看，《一起來捉妖》正在蓬勃發展，產品製作方正在加快產品內容生產速率來滿足更多用戶的需求。
2）官網新聞資訊&百度搜索指數（整體指數/移動指數）對比，即相同時間維度的不同數據生產者的影響情況。
結合圖表曲線走勢可看出，如下：
- 在2018年4月-2019年7月期間，百度搜索的整體指數與移動指數的關係是成正向影響的關係。
- 在2018年4月-2019年7月期間，官網的新聞資訊發佈數量與百度搜索情況，有正向的影響關係和逆向的關係。
綜合來看，百度搜索的整體指數是由移動端的搜索指數支撐起來的，歸根結底由產品運作的操作系統所造成的；而《一起來捉妖》的官方團隊的信息發佈速度在不斷加快的過程中，而百度搜索的指數為何在不斷下降。我發現後期的新聞資訊更新主要往遊戲聯營方向轉變，跟產品自身功能優化並無大的關係，造成用戶搜索的下降。
3）提取新聞資訊的全部文字信息源，利用詞雲共計統計出現頻次最多的詞語。
結合詞雲統計出的詞頻圖來看 ，
- 呈現自定標籤：產品（89）、測試（16）類；
- 呈現產品核心標籤：捉妖（41）、團戰（5）；
- 呈現產品治理標籤：公示（14）、外掛（5）；
- 呈現產品運營模式標籤：直播（14）、聯動（2）等信息。
綜合來看：《一起來捉妖》在快速打磨產品&不斷維護社區安全，大力向市場投放相應的食料，大肆補釣用戶。
4）提取新聞資訊的全部文字信息源，利用詞雲工具分析熱詞的權重佔比。
結合詞雲統計出的權重圖來看，如下：
- 主要呈現產品、直播、遊戲、捉妖等信息；
- 主要呈現公告、測試、商家、體驗、停服更新；
- 主要呈現規則、較易、沙盤等內容。
綜合看出：《一起來捉妖》就是在進行產品迭代，尋找最好的遊戲策略以及結合最好的商業模式，快速實現遊戲盈利。
5）《一齊來捉妖》&《精靈寶可夢Go》搜索指數對比
結合搜索統計的詞表展示，《一起來捉妖》的搜索指數是《精靈寶可夢Go》的放大版搜索圖。當遊戲在進入市場，進行一波用戶收割以後，經過自然沉澱就剩下了願意為遊戲耗費時間和精力的用戶。此時遊戲運作方應該考慮如何才能獲得長期的利益產出。
6）《一起來捉妖》App Store的版本更新記錄
結合版本更新記錄圖表可知，如下：
- ①系列和②系列更新間隔為：7個月
- ②系列和③系列更新間隔為：1個月
- ③系列和④系列更新間隔為：2個月
- ④系列和⑤系列更新間隔為：40天。
綜合發現：產品在初期推廣的時候，選擇特定的區域特定的用戶進行公測，初衷在於維護產品穩定的運行服務用戶；當產品決定鋪展市場的時候，來選擇快速迭代產品版本的目的是解決線上bug，同時滿足線上用戶的新玩法和場景。
故此，我通過對官網的新聞資訊數據收集，衍生到百度指數的數據統計分析，再到產品自身版本的迭代層面闡述著產品傳遞的信息。不過此時，我們不應該輕易處理該信息，正確的處理方式是：保持絕對的客觀和理性深度的思考信息真實的意圖後，再去行動也不遲。
實戰的經歷，只是想驗證該方法切實可行，接下來才是真正的思考產出。
五、伴隨著數據分析，我對《一起來捉妖》的思考
在我對《一起來捉妖》產生興趣的時候，我總是伴隨著思考總結一些內容。如：
- 玩家必須要操作的路徑，開發者怎麼來做的呢？
- 產品策略如何設計將玩家牢牢的吸引在遊戲內容中？
- 產品所能賦能的地方有哪些？
接下來，我們帶著上面三個問題來看，《一起來捉妖》教會了我什麼？
1. 玩家的核心路徑與開發者的開發路徑
圖文：
玩家進入遊戲時，會依次完成以下操作“處理活動公告——處理身邊的祈願鼓——捕捉身邊的妖靈——選擇合適的處理妖靈方式——考慮何時再次上線捉妖”。思考一下，遊戲的開發者需要怎麼做才能依次完成玩家的核心路徑呢？沒錯，他們也需要依次完成“發佈審核通過的活動內容——開通申請鼓點的權限——調配刷新寵物的機制——配置處理妖靈的途徑——配置遊戲刷新規則，保證玩家再次上線”。
思考：我們藉助玩家的操作路徑，逆向推導遊戲的策劃者如何佈局核心路徑？他們需要怎麼做才能保證產品在主流程留住玩家；且產品需要持續的服務玩家，玩家也需要持續的為產品創造財富。
知識沉澱1：通過玩家逆向推到開發者的設計方式，即換位思考。這種思考能幫助我們在製作自己的產品時候需要考慮清楚如何設計核心路徑，如何制定產品迭代標準等。
2. 如何將線上的玩家時間延長加倍
圖文：
閉環一：捕捉妖靈，在真實環境中且包中有足夠的妖靈球，捕捉將會有以下幾種獎勵標準；捕捉妖靈，在真實環境中且靈力池中有足夠的靈力的情況下，玩家可以開啟遊行模式捕捉妖靈。
閉環二：妖靈包中，妖靈可以用來培養、交易、分享以及放歸等操作。若妖靈被培養升級了，則支持分享和放歸，不能被用來交易；若妖靈被用來售賣，則需要去申請售賣位置，才能將售賣的妖靈放在售賣池裡，等待其他玩家來進行買賣。
思考：遊戲方使用妖靈穿起了整個遊戲框架；其次，妖靈也承擔玩家留存閉環的關鍵樞紐；最後，妖靈被培養或者被買賣的介質。如：用戶的妖靈升級爭霸、妖靈擂臺爭奪、妖靈跟隨以及妖靈的買賣等。這樣一來，我們發現：妖靈既是搭建框架的關鍵物質，又是構建遊戲社區的關鍵物質。
知識沉底2：每個產品都應該有一個能穿起整個框架的物質或者介質，這樣就能通過某種物質或介質完成用戶的留存轉化以及變現等操作，我們也可以設置不同的關卡來驗證用戶的路徑，進而完善產品設計。
3. 產品未來的發力點在何處？
"筆者進行了為期四個月的《一起來捉妖》的數據收集，在此分享了從選擇對象到收集數據，再到分析數據的經歷，對於進行數據分析的同學來說，是個不錯的參考。
數據分析：始於數據，終於信息。
截止2019-9-7，自己收集《一起來捉妖》的相關數據已有四個月啦！且也完成了數據的收集、分析以及呈現的過程。計劃將該部分信息及時傳遞給“想要修煉數據分析之術和深入淺出的思考”的你，協助你更快、更好地完成數據分析產品的入門和實戰訓練，以及提升你的數據分析之術和思考。
一、我為何選擇《一起來捉妖》呢？
1.1 Why 選擇？
2018年，當時我正在研究區塊鏈是什麼？恰巧聽到騰訊將發佈一款基於區塊鏈技術的遊戲——《一起來捉妖》。由於該遊戲的開發位於成都，我並不能拿到第一手的內測權限。故此只能等該產品公測時才能體驗這款帶有區塊鏈技術的遊戲產品。
截止2019年4月15號左右，調研發現很多小夥伴的手機裡安裝了一款遊戲軟件——《一起來捉妖》，我才得知它早已將區域公測拓展到全區公測的層面。我也從App Store下載了《一起來捉妖》，決定開啟區塊鏈遊戲的歷程。與此同時，我懷抱著對該款遊戲的熱愛決定收集《一起來捉妖》更新最頻繁的活動模塊入手，從大局上看產品製作者的角度看用戶的想法。
1.2 普及《一起來捉妖》和《精靈寶可夢GO》的相關知識
很多人說：《一起來捉妖》是中國版的《精靈寶可夢》。故此我需要將這兩款產品的相對共有的信息提煉出來，方便我們使用對比的方法觀察二者之間的關係，如：
不可否認，兩款產品有太多的相似之處。除了發佈時間不一樣以外，我認為《一起來捉妖》確實是一款貼近國內市場的角色扮演和奇幻冒險的遊戲；且還是敢於在應用中嘗試使用新技術——區塊鏈技術，並完成落地。
同時，我通過百度搜索分別檢索《一起來捉妖》和《精靈寶可夢Go》的關鍵詞，然後發現精靈寶可夢Go的最新相關信息如下：
而一起來捉妖的最新相關信息如下：
我們從二者的最新相關信息可直觀看出，《一起來捉妖》正在處於產品的打磨和產品推廣的階段；《精靈寶可夢Go》處於營收變現瘋狂上升的階段。不過我們從時間上來看：《精靈寶可夢Go》已經運營了三年之久，此時已經成為遊戲運營者的搖錢樹；而《一起來捉妖》剛運營滿一年，遊戲開發者正在急速打磨產品功能，遠不知它的營收什麼時候才能跟《精靈寶可夢Go》相提並論。
不過我願意通過不斷完善收集的數據，持續跟蹤和記載它們運營中發生的里程碑事件，幫助大家推斷《一起來捉妖》兩年後的獲得的答案是什麼。
二、我如何收集《一起來捉妖》的數據？
在確定收集數據之前，我會按照以下三步進行原始數據的提取。如:
- 我將《一起來捉妖》的所有功能羅列出來；
- 我根據所有功能的更新速度統計出來；
- 我決定從《一起來捉妖》的活動板塊入手來做原始數據的收集（注：活動版塊的信息源始位置——官網的新聞資訊板塊）。
2.1 制定收集的方向
由活動板塊衍生出的方向主要有三個：產品官網、產品本身、百度指數。
- 產品官網—新聞資訊：承擔起產品最新信息的生產和發佈；
- 產品本身—終端產品：承擔起產品最新信息的落實和相應的服務；
- 百度指數—數據監控：承擔起監控產品被公眾搜索的情況和市場畫像等服務。
通過制定方向發現，大家可以發現：我遵循著產品信息的生產地——產品信息的落實地——監控產品信息的路徑。
2.2 指定收集的時間
本次將收集數據的時間定為：每週週五的晚間十點。
為什麼要指定收集時間呢？只有這樣，我們才會保證收集的興趣遞增，不至於對數據收集產生嫉妒的厭惡感。倘若丟失收集的興趣，數據的質量也將會大大降低，那麼離我們分析數據的初衷也就會背道相馳。
怎麼來指定收集的時間呢？主要依據時間維度和數據體量來選擇相對合適的收集數據的節點。
分析原因：《一起來捉妖》官網的新聞資訊更新速度並不快，以一週為時間週期，以適中的維度為信息體量，將此作為收集數據的模式，最後為該模式限定一個具體的時間點去收集數據。
2.3 指定數據存檔的位置
本次將收集的數據存儲在：專屬的Excel表格中。對於表格結構，我認為做到自己喜歡的風格，且便於尋找查詢就可以。
我的表格中存儲信息有：新聞資訊的時間和標題等信息記錄，產品終端的新穎的功能或活動截圖，百度指數數據統計數據統計截圖。
三、我如何處理《一起來捉妖》的數據？
我認為處理數據的過程與收集數據的過程是不可分離的。
切記：在數據處理過程中，我們腦海中的數據是間歇性輸出的過程，我們提前籌劃給數據處理預留出足夠的拓撲空間。在數據處理過程中，儘量按照自己理解的來處理。
3.1 為數據置入標籤
在組建數據標題欄的時候，我們就應該時刻考慮，我們會從哪些方面處理收集的數據？單個層面下面應該包含多少子屬性以及可擴展的屬性等？我們不能控制住數據生產的源頭，但是卻有權利為它們置入我們所理解的標籤，將它們變成我們想要的數據。
- 對於《一起來捉妖》新聞資訊模塊的信息，從時間、信息標題、商業化&特殊時刻、產品標籤、存在的問題以及日誌更新時間（暫且未用）等標籤入手，完成新聞資訊模塊內的數據收集和數據分析。
- 對於《一起來捉妖》終端的應用落地的信息體驗，從自身體驗功能落地的情況，完成產品的實時數據收集和處理。
- 對於《一起來捉妖》的百度指數的信息，從趨勢研究——需求圖譜——人群畫像的路徑完成信息統計；從關鍵搜索數據、關鍵的需求圖譜、搜索的區域分佈以及搜索的關鍵話題為主，完成百度指數的數據收集和數據處理。
3.2 依據數據標籤提取相應的數據
在數據處理過程中，我們需要時刻保持著敏銳的眼見。
為什麼這麼說呢？因為在處理數據的過程中，我們會不經意發現：不同標籤下的數據存在間歇性的聯繫，故我們需要時刻保持著將關聯信息的提煉出來。我經常會看到以下幾個層面的提取方式。如：
- 基於時間維度的數據環比和數據同比；
- 基於時間維度的不同數據之間的相互影響；
- 基於文字維度的出現頻率和出現權重；
- 基於相同內容的不同熱詞變化。
四、我如何呈現&分析《一起來捉妖》的數據
4.1 確定數據呈現方式
確定數據呈現方式，我們就需要考慮的是：數據與數據之間的關聯關係；數據與時間維度的關聯關係；數據和其他信息的關聯關係。
如：我根據每個月發佈的新聞資訊的數量，構建二維數據圖表；我根據為新聞資訊的信息置入的專屬標籤，再利用詞雲技術統計出的熱詞頻次對比和熱詞權重的對比；我根據新聞資訊數量和百度搜索次數，構建二位數據圖表等等。
分析如下：相同時間維度的不同數據放的呈現問題；相同層面的不同標籤的比重呈現問題；不同時間維度的相同內容排序問題。
注：每個場景下都有自己的建模方式，根據你的需求建立相對合適的分析維度即可。
4.2 利用已有的數據工具
日常生活中，我們肯定會遇到幾個好的數據分析工具。你可以不精通這些工具的使用方法，但是你絕對不可以不留意。因為在你做數據分析的過程中，必定會用到它。本次我處理數據的工具有以下四個工具：python-圖表展示；echart-圖表展示；在線詞頻分析-詞雲；Excel-數據處理。
4.3 數據呈現及數據分析
1）新聞資訊的數據，依據相同的數據不同時間維度產出的圖表。
結合圖表曲線走勢可看出，如下：
- 2018年期間，每個月的新聞資訊更新平均值為3.89個；2019年，每個月的新聞資訊更新速度平均值為17.63個；
- 截止目前，2018年的新聞資訊發佈數量趨勢和2019年的新聞資訊發佈數量趨勢大致相同。
綜合來看，《一起來捉妖》正在蓬勃發展，產品製作方正在加快產品內容生產速率來滿足更多用戶的需求。
2）官網新聞資訊&百度搜索指數（整體指數/移動指數）對比，即相同時間維度的不同數據生產者的影響情況。
結合圖表曲線走勢可看出，如下：
- 在2018年4月-2019年7月期間，百度搜索的整體指數與移動指數的關係是成正向影響的關係。
- 在2018年4月-2019年7月期間，官網的新聞資訊發佈數量與百度搜索情況，有正向的影響關係和逆向的關係。
綜合來看，百度搜索的整體指數是由移動端的搜索指數支撐起來的，歸根結底由產品運作的操作系統所造成的；而《一起來捉妖》的官方團隊的信息發佈速度在不斷加快的過程中，而百度搜索的指數為何在不斷下降。我發現後期的新聞資訊更新主要往遊戲聯營方向轉變，跟產品自身功能優化並無大的關係，造成用戶搜索的下降。
3）提取新聞資訊的全部文字信息源，利用詞雲共計統計出現頻次最多的詞語。
結合詞雲統計出的詞頻圖來看 ，
- 呈現自定標籤：產品（89）、測試（16）類；
- 呈現產品核心標籤：捉妖（41）、團戰（5）；
- 呈現產品治理標籤：公示（14）、外掛（5）；
- 呈現產品運營模式標籤：直播（14）、聯動（2）等信息。
綜合來看：《一起來捉妖》在快速打磨產品&不斷維護社區安全，大力向市場投放相應的食料，大肆補釣用戶。
4）提取新聞資訊的全部文字信息源，利用詞雲工具分析熱詞的權重佔比。
結合詞雲統計出的權重圖來看，如下：
- 主要呈現產品、直播、遊戲、捉妖等信息；
- 主要呈現公告、測試、商家、體驗、停服更新；
- 主要呈現規則、較易、沙盤等內容。
綜合看出：《一起來捉妖》就是在進行產品迭代，尋找最好的遊戲策略以及結合最好的商業模式，快速實現遊戲盈利。
5）《一齊來捉妖》&《精靈寶可夢Go》搜索指數對比
結合搜索統計的詞表展示，《一起來捉妖》的搜索指數是《精靈寶可夢Go》的放大版搜索圖。當遊戲在進入市場，進行一波用戶收割以後，經過自然沉澱就剩下了願意為遊戲耗費時間和精力的用戶。此時遊戲運作方應該考慮如何才能獲得長期的利益產出。
6）《一起來捉妖》App Store的版本更新記錄
結合版本更新記錄圖表可知，如下：
- ①系列和②系列更新間隔為：7個月
- ②系列和③系列更新間隔為：1個月
- ③系列和④系列更新間隔為：2個月
- ④系列和⑤系列更新間隔為：40天。
綜合發現：產品在初期推廣的時候，選擇特定的區域特定的用戶進行公測，初衷在於維護產品穩定的運行服務用戶；當產品決定鋪展市場的時候，來選擇快速迭代產品版本的目的是解決線上bug，同時滿足線上用戶的新玩法和場景。
故此，我通過對官網的新聞資訊數據收集，衍生到百度指數的數據統計分析，再到產品自身版本的迭代層面闡述著產品傳遞的信息。不過此時，我們不應該輕易處理該信息，正確的處理方式是：保持絕對的客觀和理性深度的思考信息真實的意圖後，再去行動也不遲。
實戰的經歷，只是想驗證該方法切實可行，接下來才是真正的思考產出。
五、伴隨著數據分析，我對《一起來捉妖》的思考
在我對《一起來捉妖》產生興趣的時候，我總是伴隨著思考總結一些內容。如：
- 玩家必須要操作的路徑，開發者怎麼來做的呢？
- 產品策略如何設計將玩家牢牢的吸引在遊戲內容中？
- 產品所能賦能的地方有哪些？
接下來，我們帶著上面三個問題來看，《一起來捉妖》教會了我什麼？
1. 玩家的核心路徑與開發者的開發路徑
圖文：
玩家進入遊戲時，會依次完成以下操作“處理活動公告——處理身邊的祈願鼓——捕捉身邊的妖靈——選擇合適的處理妖靈方式——考慮何時再次上線捉妖”。思考一下，遊戲的開發者需要怎麼做才能依次完成玩家的核心路徑呢？沒錯，他們也需要依次完成“發佈審核通過的活動內容——開通申請鼓點的權限——調配刷新寵物的機制——配置處理妖靈的途徑——配置遊戲刷新規則，保證玩家再次上線”。
思考：我們藉助玩家的操作路徑，逆向推導遊戲的策劃者如何佈局核心路徑？他們需要怎麼做才能保證產品在主流程留住玩家；且產品需要持續的服務玩家，玩家也需要持續的為產品創造財富。
知識沉澱1：通過玩家逆向推到開發者的設計方式，即換位思考。這種思考能幫助我們在製作自己的產品時候需要考慮清楚如何設計核心路徑，如何制定產品迭代標準等。
2. 如何將線上的玩家時間延長加倍
圖文：
閉環一：捕捉妖靈，在真實環境中且包中有足夠的妖靈球，捕捉將會有以下幾種獎勵標準；捕捉妖靈，在真實環境中且靈力池中有足夠的靈力的情況下，玩家可以開啟遊行模式捕捉妖靈。
閉環二：妖靈包中，妖靈可以用來培養、交易、分享以及放歸等操作。若妖靈被培養升級了，則支持分享和放歸，不能被用來交易；若妖靈被用來售賣，則需要去申請售賣位置，才能將售賣的妖靈放在售賣池裡，等待其他玩家來進行買賣。
思考：遊戲方使用妖靈穿起了整個遊戲框架；其次，妖靈也承擔玩家留存閉環的關鍵樞紐；最後，妖靈被培養或者被買賣的介質。如：用戶的妖靈升級爭霸、妖靈擂臺爭奪、妖靈跟隨以及妖靈的買賣等。這樣一來，我們發現：妖靈既是搭建框架的關鍵物質，又是構建遊戲社區的關鍵物質。
知識沉底2：每個產品都應該有一個能穿起整個框架的物質或者介質，這樣就能通過某種物質或介質完成用戶的留存轉化以及變現等操作，我們也可以設置不同的關卡來驗證用戶的路徑，進而完善產品設計。
3. 產品未來的發力點在何處？
圖文：
《一起來捉妖》的內置地圖工具為騰訊地圖，《一起來捉妖》可以幫助騰訊地圖完善地圖確實部分，也可以幫助騰訊地圖完成玩家路徑收集；《一起來捉妖》是帶有地圖探索屬性的遊戲，那麼就應該具備地圖的LBS廣告服務的特性，而廣告放置位置有：地圖的鼓、敲擊的鼓面以及捉妖的界面等。
《一起來捉妖》的盈利模式也可以有很多，如：廣告商要求定製專屬的妖靈、廣告商要求制定專屬的鼓、廣告商要求定製專門的收貨架以及商家（房地產）的選址等問題。
《一起來捉妖》是以“運動+遊戲”的模式展開運轉的，從遊戲的角度，普及妖靈的知識；從運動角度，貫穿全面運動的理念；從安全角度，研發安全操作系統，降低用戶因遊戲造成的重大事故的發生率。
思考：分析一款產品時，我們也需要從它如何去盈利的層面去入手；從它如何站在社會的角度去運營入手；從它能幫助聯營方做到什麼去入手以及從遊戲和健康的層面去入手等。
知識沉澱3：我們不僅僅要從產品內部完成用戶的留存轉化，還有從外部環境中去友好推廣產品納入更多的用戶；我們思考如何對接商業模式，讓我們產品實現盈利或者是創造營收，畢竟營收才是活下去的終極心念；我們也需要考慮為我們提供服務的底層公司，我們可以幫助他們做些什麼，以及我們最終能到達什麼樣的效果，實現共同進步；最後我們更應該注意玩家的身心健康和知識學習為目標，愉快玩耍且學習，這樣才能創造大大的共贏體系。
分析的過程是自身思考的過程，也是搭建自我金字塔的過程。
作者：David hu，初級產品經理，兼騰訊課堂公益運營組公益運營人「KOL」。
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題圖來自Unsplash，基於CC0協議
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