Data Analytics Project
我的數據分析專案與可視化決策展示。
我以遊戲營運、AI workflow、學習營運與產品決策為場景，將資料清理、指標設計、分群分析、 漏斗追蹤與可視化溝通整理成一個可瀏覽的 dashboard demo。
Interactive Dashboard
情境化數據展示
切換不同分析情境後，KPI、趨勢線與分群矩陣會同步更新。這是作品集示範資料， 用來呈現分析架構、視覺化能力與產品決策敘事。
Conversion funnel
RFM / segment matrix
用高價值、成長、回流與沉睡族群拆解行動優先順序，讓活動、內容與溝通策略可以更準確。
Decision notes
Gamania / Prasia Case Study
遊戲營運與 AI 工作流數據分析專區
這個專區以公開作品集形式呈現我的分析方法：將遊戲行為、活動任務、素材製作與 AI 工具導入整理成可追蹤、 可視覺化、可討論的決策畫面。內容使用示範資料，不揭露公司內部數字。
Game Event登入、任務、活動、社群互動、回流與轉換行為。
GA4 / Web頁面流量、來源渠道、事件觸發、素材頁與轉換路徑。
AI WorkflowPrompt template、圖片影片修改、摘要產出與人工審核狀態。
Ops Report每週 KPI、活動節奏、內容表現、成本與下一步建議。
Prasia 類遊戲營運分析
我會先把玩家旅程拆成 install / tutorial / mission / event / return / purchase， 再用 funnel、retention、RFM 與 cohort 看出活動節奏、任務設計與回流內容的改善空間。
Player Funnel
RFM Segments
Retention
Live Ops
AI 素材與影片工作流分析
我將 Midjourney、Runway、Kling、Veo、Claude、ChatGPT 等工具視為 production workflow 的一部分， 追蹤輸入需求、AI 產出、人工修改、審核通過與交付時間，讓 AI 導入能被量化。
AI Tools
Asset Pipeline
Video Workflow
QA Review
管理者可讀的 dashboard 交付
我重視 dashboard 的決策語言：圖表不只呈現數字，也要讓 PM、設計、行銷與主管能快速知道問題、 機會、風險與下一步行動。
Executive View
Decision Notes
KPI Storytelling
Weekly activity heatmap
示範遊戲活動或 AI workflow 在一週內的任務密度、素材產出與使用者互動狀態。
MonPlanning
TuePrompt
WedAsset
ThuReview
FriLaunch
SatEvent
SunReport
| 分析模組 | 觀察問題 | 可交付成果 |
|---|---|---|
| 後台資料表釐清 | 事件欄位、玩家 ID、任務狀態與時間序列是否能串起來。 | 資料字典、事件命名規則、SQL query checklist。 |
| 玩家行為分群 | 高價值玩家、回流玩家、沉睡玩家與新手玩家需要不同營運策略。 | RFM matrix、cohort table、活動任務分群建議。 |
| AI 工作流導入 | 哪些素材、影片、摘要與報表任務適合模板化與自動化。 | AI tool usage log、prompt library、成本與效率 dashboard。 |
| 管理層視覺化 | 資料如何從 technical analysis 轉成 PM / marketing / executive 可讀結論。 | KPI dashboard、decision notes、週報與簡報圖表。 |
Note: 這個專區使用作品集示範資料與公開可描述的方法論，重點呈現分析架構與交付能力。
Case Materials
資料分析案例材料
這些 Google Slides 補充我過去整理的資料分析案例，涵蓋價格預測、顧客分群、紅酒品質、 玩家分群與指標統計視覺化，可作為 LinkedIn Featured 或作品集延伸閱讀。
Regression / Clustering
汽車售價預測、顧客分群、紅酒品質與玩家分群
綜合型資料分析案例，展示預測模型、品質評估、客群拆解與玩家行為分群的分析脈絡。
Car Price
Customer Segments
Wine Quality
Player Segments
Game Analytics
PSM 遊戲玩家分群
聚焦遊戲玩家分群，適合連結到 RFM、cohort、活動參與、留存與玩家營運策略。
PSM
Game Users
Segmentation
Live Ops
KPI Visualization
數據指標統計視覺化
展示指標統計、資料摘要與視覺化表達方式，可延伸成 dashboard、週報與管理層簡報。
KPI
Statistics
Dashboard
Data Storytelling
Method
分析方法與交付形式
我重視的是「資料能不能變成決策」，因此從資料表結構、事件命名、指標層級到 dashboard 版面， 都會一起考慮可讀性、可追蹤性與跨團隊溝通。
資料結構釐清
整理後台資料表、事件欄位、使用者 ID、時間戳與 funnel step，降低後續分析誤差。
SQL SchemaEvent Taxonomy
行為分析模型
建立 retention、cohort、RFM、feature usage 與內容表現模型，觀察使用者行為結構。
RFMCohortRetention
AI 輔助工作流
將 AI 導入資料摘要、GA 分析、影片修改、素材生成與報表整理，追蹤效率與品質變化。
GA4AI SummaryWorkflow
Workflow
從資料到決策的流程
這套流程適合遊戲營運、AI 產品提案、語言學習平台與內部數據專案，也能接到 GitHub README、 LinkedIn Featured 或簡報展示。
01 Define確認目標、使用者、關鍵行為與決策問題。
02 Collect盤點資料來源、事件、表格與缺漏欄位。
03 Model建立 KPI、分群、漏斗、cohort 與成本模型。
04 Visualize用圖表與敘事把資料轉為能讀懂的結論。
05 Iterate依據營運結果回收資料，修正策略與產品節奏。
Project Links
相關作品與延伸
這些入口可以搭配 LinkedIn Featured 使用，讓訪客從履歷、作品集、GitHub 與 dashboard 之間快速跳轉。