小白學數據分析--ARPPU的誤區(qū)

今天提到了一個概念：ARPPU。這個概念等同于之前大家認識的ARPU（其實這句話我是很不愿意說的），ARPPU是總收入除以總付費用戶數，得到的每個付費用戶的平均收益。今天說的誤區(qū)其實也就是大家一個使用上或者是認識上的誤區(qū)，這個誤區(qū)被巧妙的利用了，以至于那些可能不會注意到細節(jié)的人被蒙蔽了。

ARPPU是一個算數平均數，在均數的范疇中，概念很大，比如幾何平均，截尾平均，調和平均（主要用于在玩家升級的平均速度方面的應用）等等。而恰恰因為ARPPU是算數平均數，所以，一些使用上的誤區(qū)或者認識是需要背去校正的。

算數平均數是描述數據分布的集中趨勢的統計指標，但是如果數據分布嚴重的偏態(tài)，那么這個時候算數平均數算出來的結果其參考意義是有限的。從ARPPU來講，我們希望通過ARPPU的計算能夠代表整個付費群體的平均消費水平和收入貢獻，也是集中消費的趨勢。但，對一款游戲而言，事實上并不是如同我們考慮的那般呈現所謂的正態(tài)分布形式，其實，如果我們把每人收入貢獻繪制成頻數分布來看，這是一個典型的冪律分布。小額付費群體多，但收入貢獻少，大額付費群體少，但貢獻收入多。而這時如果合并一起進行ARPPU的計算，顯然高估了小額群體的付費能力，低估了大額群體的消費能力。

從集中趨勢分析的角度來看

其實，多少年來，不是非常懂得精細化運營的人都是這么粗略的看待這個指標進行分析的，而現在對于這樣一個使用誤區(qū)，尤其當我們進行精細化運營后，需要更多的是跟多的群體細分，群體定位。當然，如果我們要從宏觀把控整個游戲的平均消費水平，一種辦法是去掉一些噪聲，比如截尾均數（按比例去掉兩端數據，在計算均數，如果和原來的均數相差不大，則說明極端值不存在，均數不受影響，一般是取5%），除了這種方法，這里我們可以通過一種非常簡單的統計指標來分析，這就是中位數。

中位數：全體數據按大小排列，在數列中處于中間位置的那個值。中位數主要是位置平均數，所以不會受到極端值的影響，因此在評估ARPPU這類衡量平均水平，但是偏態(tài)分布嚴重的情況，中位數是很合適的，更加能夠代表其集中趨勢和平均水平。

從離散趨勢分析的角度去看

百分位數

我們知道游戲中付費用戶群體我們劃分為三個部分，小魚用戶，海豚用戶，鯨魚用戶，三個群體我們可以通過對總的付費群體進行百分比劃分，這里就是用了百分位數據，所謂百分位數就是一個位置指標，我們可以把所有玩家的付費額從小到大排列，然后按照百分比劃分，比如從左向右50%為小魚，40%為海豚，10%為鯨魚。在此情況下，我們分別計算各個群體的ARPPU值，這個相對我們剛才的從宏觀的得到ARPPU，會更加準確的分析不同群體用戶的消費能力。實際上剛才說到的中位數其實就是一個特殊的百分位數。

當然了，從離散趨勢分析的角度，全距也都是可以去使用的，也是很簡單的，這個只是一種檢查而已，但是就方差，標準差等可能并不適合在游戲中消費數據的分析，雖然說他們涉及我們要分析的每個變量，但是由于他們也受到極端值的影響，所以不適合去做這種分析，他們的合理使用范疇是在服從正態(tài)分布的數據中。

總的來說，一個ARPPU所代表的內容很多，但是我們在使用和分析中，要避免一些誤區(qū)產生。也要適當的使用統計學的一些靈活的方法重新審視和分析這些數據。