数据分析师

优缺点分析

角色解读

• 在游戏数据分析领域深耕，成长为能独立负责产品线的数据专家或数据负责人
• 向数据产品经理或游戏数据科学家方向发展，参与更宏观的产品策略制定
• 凭借对AI+数据的理解，可向数据智能、游戏AI等前沿交叉领域探索
• 负责游戏数据从埋点、分析到可视化的全流程工作，是连接游戏产品与数据决策的桥梁
• 深入研究玩家行为和游戏数据，挖掘数据背后的用户习惯和产品问题，为游戏优化和运营提供关键洞察
• 探索和应用AI技术（如自然语言处理、智能工作流）来革新传统数据分析工作，提升团队效率
• 扎实的SQL和Python数据分析能力，能处理和分析大规模游戏数据
• 熟悉游戏行业（尤其是MMORPG、SLG、放置类）的核心数据指标和用户行为模型
• 对人工智能（AI）工具和编程有热情和实践经验，能将其应用于解决实际业务问题

申请策略

• 深入了解吉比特旗下代表性游戏产品，并尝试思考其数据指标体系
• 在求职信或面试中表达对游戏行业的热情和理解，而不仅仅是把它当作一份数据工作
• 提前了解游戏数据分析的常见方法（如漏斗分析、队列分析、AB实验）
• 突出SQL和Python的实践项目，尤其是数据分析、数据清洗或建模相关经历
• 详细描述对某款或多款游戏的深度体验和理解，如有相关分析（哪怕是个人兴趣）则更佳
• 展示任何使用AI工具（如Copilot、LLM应用）解决实际问题的经历或课程项目
• 强化SQL复杂查询（窗口函数、性能优化）和Python数据分析库（Pandas, NumPy）的熟练度
• 系统学习游戏行业常用数据指标（如ARPU、留存率、LTV）及其分析方法

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述分析项目，重点突出你的分析思路、使用的工具和产生的业务影响
• 从目标、埋点事件定义、可视化维度三个层次来系统阐述看板设计方案
• 将AI工具定位为效率提升器，具体说明它在哪个环节（如代码生成、解释结果）能带来帮助，并强调人工判断的重要性
• 请介绍一个你认为分析得最成功的游戏或功能，你用了哪些数据指标和方法？
• 如何为一个新上线的游戏功能设计数据埋点方案和分析看板？
• 如果让你用AI工具来辅助完成一次用户流失分析，你会如何操作？
• 你对MMORPG/SLG/放置类游戏中哪些核心指标最熟悉？请举例说明它们的作用
• 准备1-2个与数据相关的个人项目或课程作业，能清晰讲解分析过程和结论