数据这么多，各类数据的表达不一样，具体应该如何处理?有人说：＂产品初期，活动为辅，处理数据在于稳定。＂有人说：＂产品中期，活动为主，处理数据在于调控。＂有人说：＂产品末期，活动为核，处理数据在于激励。＂还有人说：＂处理产品数据要先四步走!＂ 第1步：看整体数据，主要看整体数据有何异常，以及哪些数据的趋势较好(例如，整体数据，游戏人数稳定，月收入对比极端) 第2步：看细分数据(例如，细分数据，游戏新增用户和流失活跃付费用户成正比，新增用户不付费，大R流失严重) 第3步：结合数据分析(例如，分析数据，付费玩家为什么流失?没有付费竞争?还是付费后达到游戏金字塔顶端失去乐趣?) 第4步：根据数据行动(例如，更新版本，开展玩家召回活动，换量….) 估计这样的知识各位同学早已经倒背如流。在这篇文章中，作者将和运营童鞋们一起深入发掘数据价值以及互联网中的商业思维。笔者认为：数据≠数学!如果你用函数思维看游戏，那只能说你数学不错;在互联网行业，必须将用户行为数据与商业思维相结合，才能创造互联网价值。