数据挖掘是一项获取并分析与内容策划及运营相关的各类数据的工作。部分公司也会将其称为数据分析师（Data Analyst）或数据科学家（Data Scientist）。如何设计内容，才能让用户最大限度地享受其中？数据挖掘的核心就是提取能为这类策略制定及优化提供依据的数据，并与制作人（Director）、策划（Planner）展开讨论。本次，我们将基于对管理层的采访，为大家解读数据挖掘的工作内容。
※国内可能更常见用BI（Buisiness Intelligence）这个称呼。
为打造顶尖内容 —— 善用数据的专业人才
简单来说，数据挖掘的作用是 “运用积累的大量数据，助力游戏及服务的优化改进”。Cygames 的数据挖掘工作有一个显著特点：不仅会基于收集到的数据参与内容规格的制定，还会涉足更广泛的业务领域。如果说制作人与策划是负责构思 “有趣内容” 的专业人才，那么数据挖掘人员就是以 “参谋” 的身份，用数据为这些创意提供支撑，进而引导决策的专业角色。
事实上，Cygames 的数据挖掘团队是从策划部门衍生而来的。最初，在策划部门中，有一批通过运用数据（数字）取得成果的员工，他们作为核心发起者，成立了专门处理数据的团队。其初衷是从组织层面统一获取、分析数据，并将其更好地应用于开发与运营工作。如今，这个团队中不仅有策划背景的员工，也有具备工程师背景的成员。从组织架构来看，数据挖掘团队隶属于工程师部门，但团队的核心目标并非追逐最新技术，而是优先思考 “如何用数据助力打造有趣的内容”。
数据挖掘的工作内容
数据挖掘团队的具体工作案例如下。但需要强调的是，这并非简单汇总数值、制作报告的固定流程，而是要从 “如何通过数据解决问题、提升质量” 的角度，与制作人、策划展开深入讨论。
- 使用 SQL 进行数据统计与报告制作
- 发现问题与验证对策
- 为公司内部各类员工提供建议与提案
- 运用分析工具实现数据可视化并应用于运营
- 发现并提议新的数值指标
- 运用统计学、机器学习等专业知识构建模型
通常由 2-3 名数据挖掘人员组成小组，专门对接各个运营项目（如游戏产品、漫画分发服务）。他们会接收制作人、策划关于项目现存问题的咨询，进而探讨并提出解决方案。
除了项目专属工作，团队还会承接其他需求。例如，与客服部门协作，调查用户反馈的问题是否真实存在；或是与推广部门合作，研究最优的推广策略，同时在策略实施后评估效果，为后续方案优化提供参考。
数据挖掘的业务流程
接下来，我们来看看数据挖掘的业务流程。它并非简单的单向推进，而是常常需要反复迭代，但整体大致遵循以下流程：
课题认知：接收咨询（如来自项目团队的问题），或自身感知到潜在问题，将其转化为具体、可分析的课题
数据收集与分析：收集并分析与课题相关的数据
制定问题解决对策：结合数据解读，与需求方及专业人士共同讨论，制定被认为有效的问题解决方案
首先，数据挖掘人员会接收项目团队成员（如制作人、策划）关于 “课题” 的咨询。例如，对方可能会提出 “想知道这个内容的平均游玩次数”。此时，数据挖掘人员不仅会分享调查结果，还会在过程中深入思考 “对方真正的问题是什么？”“知道平均游玩次数就能解决这个问题吗？”，并通过讨论将沟通推进到 “提出具体策略” 的阶段。
举个例子：当收到 “想知道平均游玩次数” 的咨询时，数据挖掘人员不会只提取平均次数就结束调查，而是会先确认对方的核心意图 ——“希望哪类用户以何种方式游玩该内容”。随后，围绕这一目标展开针对性分析，并结合用户反馈、自身作为玩家的体验与需求方讨论，共同推动后续策略的优化。
在接收需求时，数据挖掘工作的核心原则是思考 “真正需要解决的问题是什么”。例如，当对方提出 “想增加活跃用户数（Active User）” 时，问题的根源可能有多种：新用户流入是否充足？用户流失率是否高于预期？用户是否在某个环节遇到了阻碍？不同的根源对应完全不同的解决方案，而要制定有效的策略，就必须进行高精度的数据分析。
Cygames 数据挖掘所需的技能与思维方式
由于工作性质，Cygames 的数据挖掘岗位要求从业者具备较强的逻辑思维能力、沟通能力，以及正确进行数据统计与可视化的工程技能。在此基础上，还特别重视以下几点：
■正确解读数据的能力
例如，若没有任何判断标准，我们无法确定游戏中 “等级 100” 这一状态，从数字上看是高还是低。但只要了解游戏的整体设定，建立 “难度”“游玩体验” 等判断维度，就能明确这个数字的 “高低” 含义。只有能为数据解读建立这样的判断标准，才能真正用好收集到的数据。
此外，还需要 “真诚对待数据”。在分析各类数据的过程中，必然会产生诸多疑问，而能够深入调查直至解惑、并自主梳理逻辑的人，才更适合这份工作。这类人往往能在实践中不断获得新发现，进而提升解读数据的能力。
■尝试以怀疑的视角看待问题
适合从事数据挖掘工作的人，不会盲目相信获取到的信息，而是会谨慎考察信息的依据与支撑。日常生活中，我们会从新闻、报纸、书籍等渠道获取大量信息，当遇到 “违和感” 或 “可疑点” 时，关键是要主动思考，而非被动接受。分析人员需要具备这样的态度：不轻易认同他人的观点，而是会质疑 “（从分析角度看）事实真的如此吗？”，并从多角度审视问题，自主展开验证。
■保持对游戏的好奇心并提高信息敏感度
在思维层面，“好奇心” 与 “信息敏感度” 至关重要。事实上，在数据挖掘团队的例行会议中，当讨论起热门游戏时会发现，团队成员都会主动搜集游戏相关的信息与知识。这并非单纯因为 “与工作相关”，更多是因为大家本身就对感兴趣的领域保持着日常信息积累的习惯。
此外，还要注重 “消化自己认为有趣的内容或收集到的信息，并学会用对方能理解的方式表达”。由于数据挖掘人员需要接收制作人、策划的咨询并提供建议，因此必须具备较强的沟通能力。
数据挖掘工作的价值何在？
从事数据挖掘工作时，最有成就感的时刻，是 “自己的分析结果能够体现在内容中，并传递到用户手中”。当与制作人、策划讨论出的策略或提案被应用到新活动中，且获得用户的高度评价时，那种切实的成就感令人振奋。
此外，团队的工作范围不仅限于游戏，还包括漫画分发服务的数据分析、电视广告（TVCM）的效果评估等。而不同内容对应的 “核心数据指标” 与 “评价标准” 各不相同。
例如，对于需要用户每日参与的内容，通常会以 DAU（日活跃用户数，Daily Active Users）作为核心指标；但对于漫画分发服务，由于内容更新频率多为每周 1 次，WAU（周活跃用户数，Weekly Active Users）可能是更合适的指标。
同时，要实现高精度的分析，不能只看数字，还需要探寻 “用户的兴趣点在哪里”。这既是数据挖掘工作的难点，也是其趣味性所在。
Cygames 制作内容的核心目标，是让用户觉得 “有趣”“享受”。归根结底，数据挖掘的工作就是 “衡量用户的享受程度”，并思考 “如何让用户获得更多乐趣”。
但难点在于，“有趣”“享受” 这类感受难以用定量数据直接衡量。如何从定量数据中推导出 “有趣度”“享受度” 这类定性评价，堪称数据挖掘工作的 “永恒课题”。
数据挖掘的职业发展路径
对于数据挖掘从业者而言，职业初期的核心目标是加入项目团队积累经验，逐步具备独立解决项目问题的能力。由于不同项目的需求与解决方案存在差异，团队内部会设定明确的标准，用于评估数据挖掘人员的专业熟练度。当从业者同时具备 “专业能力”“对游戏的理解”“沟通能力”，且能在特定领域具备引领团队的知识与技能时，就可以说已经成长为一名合格的数据挖掘专业人才了。
职业发展方向主要有两种：
专家路线：不断深化专业能力，成为某一领域的技术专家；
管理路线：成长为资深人员，朝着团队负责人（Leader）或管理者（Manager）的方向发展。
除此之外，数据挖掘岗位还有一个独特的选择：是成为某一项目的专属分析师，还是加入跨项目团队，同时参与多个项目的分析工作。
在实际发展中，有人会长期深耕同一个项目，深入理解业务后，在更贴近决策的岗位上发挥作用；也有人会通过参与多个项目，拓宽知识边界。部分人会朝着项目内的专家方向发展，也有部分人会将重心转向团队管理或新人培养。
此外，团队中也有专门负责跨项目分析的成员。具体选择哪条路径，主要取决于个人的职业倾向与能力适配度。
给立志从事 Cygames 数据挖掘工作者的建议
对于希望从事数据挖掘工作的人，我们建议平时就注重锻炼自己的 “认知视角”。从知识储备来看，学习 R、Python 等编程语言，以及数学、统计学等知识固然有益，但更重要的是 “思考如何通过数据让内容变得更好”。
不妨从身边的内容入手：比如自己正在玩的游戏、觉得有趣的内容，尝试用语言描述 “它有趣在哪里”，并思考 “要评估它的好坏，应该关注哪些数据”。养成在脑海中设想 “内容存在的问题” 及 “改进方案” 的习惯，会对未来的工作大有帮助。
原文：正解のない「面白さ」をいかに数値で計測するか？ サイゲームスのデータ分析者が「最高のコンテンツ」のためにしていること | Cygames Magazine（サイマガ）