게임 데이터분석가는 게임 내·외부 데이터를 수집·분석하여 유저 행동 패턴, 콘텐츠 이용 현황, 이벤트·프로모션 효과를 정량적으로 파악합니다. 이를 위해 DAU·리텐션·전환율 등 핵심 지표를 설계·관리하고, 지표를 기반으로 성과를 측정하며, 문제 원인 분석과 개선안을 도출합니다. 이렇게 산출된 분석 결과와 인사이트는 게임 기획·운영팀의 의사결정과 서비스 개선에 즉시 활용됩니다.
필요 역량
1.
데이터 수집·전처리 – SQL, Python, BigQuery를 활용한 대규모 데이터 추출·정제
2.
지표 분석·해석 – DAU·MAU, 리텐션, ARPU, 전환율, 과금 패턴 분석
3.
시각화·리포팅 – 태블로, 파워BI, Python 시각화로 분석 결과 전달
4.
도메인 지식 – 게임 장르별 KPI, 유저 세그먼트, 이벤트 운영 로직 이해
5.
커뮤니케이션 능력 – 기획·운영·마케팅팀과 협업해 데이터 기반 의사결정 지원
1) 역량별 BDA 강의 추천
역량 | 강의명 | 기간 | 배울 내용 | 활용 예시 |
데이터 수집·전처리 | SQL 문법 기초반 | 16주 | 유저 행동·과금 데이터 추출, 쿼리 작성 기초 | 유저 패턴 분석, 구매 경로 분석 |
데이터 수집·전처리 | 파이썬 문법 기초반 | 16주 | 데이터 가공·추출, 자동화 스크립트 작성 | 데이터 분석 기초 |
데이터 수집·전처리 | 데이터 분석 전처리반 (판다스) | 16주 | 판다스를 활용한 데이터 정제·변환·결합 | 로그 데이터 정리, 결측치·이상치 처리 |
데이터 수집·전처리 | 데이터 분석 전처리 적용반 | 16주 | 전처리 기법 실전 적용, 문제 해결 중심 실습 | 실무 데이터 정제, 오류 수정 및 가공 |
시각화·리포팅 | 태블로 기초반 | 10주 | 퍼널·흐름 데이터 시각화 | 유저 행동 흐름 분석, 이벤트 성과 파악 |
시각화·리포팅 | 태블로 심화반 | 10주 | 고급 시각화·인사이트 도출 기법 | KPI 분석 보고서 작성, 지표 모니터링 |
시각화·자동화 | 데이터 분석 실전반 (데이터 핸들링과 자동화) | 10주 | 대규모 데이터 핸들링, 자동화 파이프라인 구축 | 주간·월간 리포트 자동 생성 시스템 |
지표 설계·분석 | 데이터 분석 실전반 (지표설계 및 고객분석) | 10주 | DAU·리텐션·전환율 등 핵심 지표 설계·분석 | 유저 유지율 개선, 전환율 최적화 |
2) 관련 BDA 행사는 무엇이 있을까?
과거에 진행했던 BDA 행사 중 추천하는 행사는 다음과 같습니다!
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찍어먹어 BDA 원데이 클래스: 사용자 행동 데이터 분석을 위한 GA4 (2025.02.17)
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예측모델/신용평가모델 (원데이 클래스 & BOOTCAMP) (2025.05.11)
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데이터 분석가 취업 전략 (BDA JOB) (2025.03.29 )
게임 분야 데이터분석가 역량 강화를 위한 11기 전용 특강·실전 프로젝트도 준비 중이니 많은 기대 부탁드립니다! 