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于洋，余敏雄，吴娜，师胜柱 著

图书标签:

• 游戏数据分析
• 数据挖掘
• 游戏开发
• 数据可视化
• 用户行为
• 游戏运营
• 商业智能
• 统计分析
• 机器学习
• 玩家分析

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111507802

版次：1

商品编码：11729570

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据分析与决策技术丛书

开本：16开

出版时间：2015-08-01

用纸：胶版纸

页数：409

编辑推荐

　　

　　中国游戏数据分析领域的标杆性著作，由来自国内尖端的数据分析机构和游戏公司的专业数据分析师撰写，西山居CEO作序推荐
　　首次系统地给出了一套完善的游戏数据指标和游戏数据分析方法，涵盖用户、运营、收入、内容、渠道等各个业务层面

内容简介

　　《游戏数据分析的艺术》是中国游戏产业的开创性著作，具有里程碑意义，它首次系统讲解了如何对游戏行业的数据进行分析，在行业里竖起了一根标杆。作者是来自TalkingData等国内尖端的数据分析机构和西山居这样的知名游戏公司的专业数据分析专家，对游戏数据从不同的业务角度进行了诠释。本书详细剖析了游戏数据分析相关的指标、方法论、内容挖掘、数据挖掘、软件使用、游戏设计、运营策划、渠道推广、收入解读、用户分析和留存分析等。对于产品设计、开发、运营、推广以及游戏行业的人才培养都将带来巨大的推进作用。
　　《游戏数据分析的艺术》一共12章：第1章从宏观上介绍了游戏数据分析的重要意义、方法论、流程，以及游戏数据分析师的定位；
　　第2章详细解读了游戏数据分析的各项数据指标，部分指标在游戏行业里都属于首次提出，为行业建立了规范；
　　第3章详细讲解和示范了各种游戏数据报表的制作方法；
　　第4章讲解了基于统计学的数据分析方法以及它在游戏数据分析中的应用；
　　第5~9章详细地、全方位地讲解了游戏的用户数据分析、运营数据分析、收入数据分析、渠道数据分析、内容数据分析，不仅有方法论和技巧，而且有大量的实际案例，这部分内容是本书的核心；
　　第10~12章讲解了R语言的核心技术以及如何利用R语言对游戏数据进行分析，同时也附有大量案例。

作者简介

　　于洋，TalkingData高级咨询总监，主导TalkingDataUniversity计划。曾在金山软件公司任职游戏数据分析师，从事游戏及移动应用数据分析、产品数据体验优化、金融机构运营及数据培训。先后服务于多家银行、保险、证券、移动运营商、移动互联网公司。小白学数据分析专栏作者，撰写一本《移动游戏数据运营指标白皮书》和《移动应用数据指标白皮书》。

　　余敏雄，金山软件公司西山居数据中心数据分析专家，从事游戏数据挖掘和数据化运营分析多年，研究领域包括大型端游、页游以及移动游戏，拥有贯穿游戏立项、研发、测试、正式运营和稳定运营整个游戏生命周期各个阶段的丰富经验。主要关注统计分析与数据挖掘在游戏行业的实践应用，如游戏用户行为预测、推荐系统、反作弊、用户研究、社交网络与交易网络分析等，是游戏行业数据化运营的倡导者与践行者，同时是中国统计网数据分析培训师，在企业员工培训中也拥有丰富经验。

　　吴娜，曾服务于久游游戏和中国移动集团等公司，现担任电信集团互联网数据挖掘工程师，因其丰富的市场运营和数据分析工作经验，能准确有效定位业务问题和数据方法论，精通数理统计、常用编程语言、常用数据挖掘工具和Hadoop分布式平台，现于上海交通大学计算机系就读研究生，研究方向互联网金融。

　　师胜柱，就职于中国很大的安卓游戏渠道360手机游戏，担任战略分析师。曾担任TalkingData高级咨询顾问以及上海中软国际Windows技术支持工程师。在TalkingData期间主攻游戏数据分析、游戏运营以及移动游戏市场的分析工作。为多款游戏撰写深度评测分析、产品体验优化报告以及专题数据分析报告等。学分析论坛，爱分析微信公众账号（i-analysis）以及移动数据分析博客的创办者。

目录

序
前言
第1章　了解游戏数据分析
1.1　游戏数据分析的概念
1.2　游戏数据分析的意义
1.3　游戏数据分析的流程
1.3.1　方法论
1.3.2　数据加工
1.3.3　统计分析
1.3.4　提炼演绎
1.3.5　建议方案
1.4　游戏数据分析师的定位
1.4.1　玩家-游戏用户
1.4.2　分析师
1.4.3　策划-游戏设计者
第2章　认识游戏数据指标
2.1　数据运营
2.2　数据收集
2.2.1　游戏运营数据
2.2.2　游戏反馈数据
2.2.3　收集方式
2.3　方法论
2.3.1　AARRR模型
2.3.2　PRAPA模型
2.4　数据指标
2.4.1　用户获取
2.4.2　用户活跃
2.4.3　用户留存
2.4.4　游戏收入
2.4.5　自传播
第3章　游戏数据报表制作
3.1　运营现状
3.1.1　反馈指标
3.1.2　制作报表
3.2　趋势判断
3.2.1　关键要素
3.2.2　制作报表
3.3　衡量表现
3.3.1　关键数据
3.3.2　制作原则
3.4　产品问题
3.4.1　两个问题
3.4.2　分析案例
3.5　一个问题、三个原则和图表的意义
3.5.1　一个问题
3.5.2　三个原则
3.5.3　图表的意义
第4章　基于统计学的基础分析方法
4.1　度量数据
4.1.1　统计描述
4.1.2　分布形状类型及概率应用
4.1.3　常用统计图
4.1.4　概率抽样、样本量估计和实验设计
4.2　分类数据分析
4.2.1　列联表分析
4.2.2　无序资料分析
4.2.3　有序分类资料分析
4.2.4　分类数据分析案例
4.3　定量数据分析
4.3.1　假设检验与t检验
4.3.2　方差分析与协方差分析
4.4　时间序列数据分析
4.4.1　时间序列及分解
4.4.2　时间序列描述统计
4.4.3　时间序列特性的分析
4.4.4　指数平滑
4.5　相关分析
4.5.1　定量资料相关分析
4.5.2　分类资料相关分析
参考文献
第5章用户分析
5.1　两个问题
5.2　分析维度
5.3　新增用户分析
5.3.1　黑色一分钟
5.3.2　激活的用户
5.3.3　分析案例-注册转化率
5.4　活跃用户解读
5.4.1　DAU的定义
5.4.2　DAU分析思路
5.4.3　DAU基本分析
5.4.4　分析案例-箱线图分析DAU
5.5　综合分析
5.5.1　分析案例-DNU/DAU
5.5.2　使用时长分析
5.6　断代分析
5.7　LTV
5.7.1　LTV的定义
5.7.2　LTV算法局限性
5.7.3　用户平均生命周期算法
5.7.4　LTV使用
第6章留存分析
6.1　留存率的概念
6.1.1　留存率的计算
6.1.2　留存率的三个阶段
6.1.3　留存率的三要素
6.2　留存率的分析
6.2.1　留存率的三个普适原则
6.2.2　留存率分析的作用
6.2.3　留存率分析操作
6.3　留存率优化思路
6.4　留存率扩展讨论
第7章收入分析
7.1　收入分析的两个角度
7.1.1　市场推广角度
7.1.2　产品运营角度
7.2　宏观收入分析
7.3　付费转化率
7.3.1　付费转化率的概念
7.3.2　APA和DAU对付费转化率的影响
7.3.3　真假APA
7.3.4　付费转化率的引申
7.3.5　付费转化率的影响因素
7.4　ARPU
7.4.1　ARPDAU
7.4.2　DAU 与 ARPU
7.5　ARPPU
7.5.1　ARPPU的由来
7.5.2　平均惹的祸
7.5.3　首次付费与ARPPU
7.6　APA
7.6.1　APA分析
7.6.2　付费用户的划分
7.6.3　付费频次与收入规模
7.6.4　付费频次与付费间隔
7.7　分析案例-新增用户付费分析
7.7.1　新增用户留存
7.7.2　付费转化率
7.7.3　留存用户中付费用户的收入
7.7.4　ARPU
7.7.5　新增用户的收入计算
第8章渠道分析
8.1　渠道的定义
8.2　渠道的分类
8.3　渠道分析的意义
8.3.1　最佳渠道是运营之外使产品的利益最大化的方式
8.3.2　品牌的力量不容小觑
8.4　建立渠道数据分析体系
8.4.1　建立数据监控体系
8.4.2　渠道推广分析的闭环
8.5　分析案例-游戏渠道分析
第9章内容分析
9.1　营销分析与推送
9.1.1　理解用户
9.1.2　营销方式-推送
9.2　流失预测模型
9.2.1　数据准备
9.2.2　数据建模
9.3购买支付分析
9.3.1场景分析
9.3.2输入法的局限
9.3.3　批量购买的设计
9.3.4　转化率
9.4版本运营分析
9.4.1把握用户的期待
9.4.2地图
9.4.3　武器
9.4.4新道具
9.4.5其他更新
9.5长尾理论实践
9.5.1概念
9.5.2顾尾不顾头
9.5.3长尾与二八法则
9.5.4尾部的挖掘
9.5.5案例-FPS游戏的长尾策略
9.6活动运营分析
9.6.1理解活动运营
9.6.2活动数据分析
第10章R语言游戏分析入门
10.1R语言概述
10.2新手上路
10.3R语言数据结构
10.3.1向量
10.3.2矩阵
10.3.3数组
10.3.4　数据框
10.3.5列表
10.4R语言数据处理
10.4.1类型转换
10.4.2缺失值处理
10.4.3排序
10.4.4去重
10.4.5数据匹配
10.4.6分组统计
10.4.7数据变换
10.4.8创建重复序列rep
10.4.9创建等差序列seq
10.4.10随机抽样sample
10.4.11控制流
10.4.12创建函数
10.4.13字符串处理
10.5基础分析之"数据探索"
10.5.1数据概况理解
10.5.2单指标分析
10.5.3双变量分析
第11章R语言数据可视化与数据库交互
11.1R语言数据可视化
11.2常用参数设置
11.2.1颜色
11.2.2点和线设置
11.2.3文本设置
11.3低级绘图函数
11.3.1标题
11.3.2坐标轴
11.3.3网格线
11.3.4图例
11.3.5点线和文字
11.3.6par函数
11.4高级绘图函数
11.5R语言与数据库交互
第12章R语言游戏数据分析实践
12.1玩家喜好对应分析
12.1.1对应分析的基本思想
12.1.2　玩家购买物品对应分析
12.1.3讨论与总结
12.2玩家物品购买关联分析
12.2.1算法介绍
12.2.2物品购买关联分析
12.2.3讨论与总结
12.3基于密度聚类判断高密度游戏行为
12.3.1案例背景
12.3.2DBSCAN算法基本原理
12.3.3数据探索
12.3.4数据处理
12.3.5模型过程
12.3.6多核并行提高效率
12.3.7讨论与总结
12.4网络关系图分析应用
12.4.1网络图的基本概念
12.4.2创建网络关系图
12.4.3画网络关系图
12.4.4网络关系分析与应用
12.4.5讨论与总结

前言/序言

　　为什么要写这本书
　　无法衡量，就无法改进。
　　每一个产品都是艺术品，游戏是产品，故游戏也是艺术品。然而产品需要用户，用户与产品都需要衡量，深入地分析并解决问题，提升产品，经营用户。
　　游戏伴随互联网的发展逐步成为重要的产业，这其中诞生了像暴雪这样的公司，同时也诞生了像西山居这样的民族品牌。我们的技术越来越好，我们的界面越来越炫，我们的设计策划力量也在不断成长。各种针对这个行业的书籍层出不穷，然而我们却发现，在越来越注重产品运营的今天，当一切走向了数字化后，我们的产品数据分析和数据建设，在大多数的从业者当中，却是极度匮乏和无助的。
　　从当初写“小白学数据分析”开始，就承载了一种使命，一种要将行业数据分析不断完善和发展的使命。迄今为止，这个行业还没有一本书是系统地梳理和讲解游戏数据的概念和运用的。伴随大数据和移动互联网的发展，移动互联网创造了更加公平和廉价的创业机会，大数据给予了大家更多利用数据驱动变革的思考，参与到其中的人越来越多。数据开始得到越来越多人的重视和建设，令人欣喜的是，我们看到很多的渠道、发行商、开发者开始用数据说话，开始注意ROI，开始关注留存率，这是一种好的现象，说明数据开始发挥价值和影响。不过，留存率也好，ARPU也好，被玩坏了，被曲解，存在了多重标准，这使得众多的从业者，尤其是很多新人难以区分这些标准，难以理性和客观地分析这些数据。很多时候，我们都缺少一个像电商中SKU这样一个高度统一认识的指标，也从未有详细的材料或者书籍对游戏数据分析进行全面的阐述。
　　数据分析是以解决问题为先。
　　数据分析注重的是结果转化，理论和知识最终服务于方案和最终的效果。游戏可以看作是一件艺术品，然而这样一件艺术品是需要受众的，要经营受众，我们就需要去衡量，去改进。在这个过程中，所使用的软件不是最关键的，使用的算法也不是最关键的，解决问题的方法才是最关键的，并有切实落地的方案以及对于最终效果的反馈和改进措施。不只是对于游戏数据分析是这样的，对于其他领域的数据分析也是如此。本书除了解决基本认识、方法之外，还有更多对于业务理解的思考，从解决问题入手，以游戏为最佳切入点，辐射整个数据分析领域，并完成大部分理论和基础数据的解读分析。
　　读者对象
　　这是一本关于游戏数据分析的书籍，但是其中所包括的知识、方法、指标、理论是可以服务于整个互联网的，以下人员均可阅读和使用本书。
　　游戏产品运营人员。
　　游戏数据分析人员。
　　移动应用产品运营人员。
　　移动应用数据分析人员。
　　产品营销推广人员。
　　产品体验设计人员。
　　产品数据挖掘及平台建设人员。
　　数据分析爱好者。
　　如何阅读本书
　　本书从组织、策划、收集到创作历经了3年时间，由4位来自不同领域的作者共同完成，其中于洋完成了第1章、第2章、第3章、第5章、第6章、第7章和第9章的创作，余敏雄完成了第10章、第11章和第12章的创作，吴娜完成了第4章的创作，师胜柱完成了第8章的创作。
　　本书分为两大部分：
　　第一部分贯穿了从基本的游戏数据分析概念、分析师的定位、数据指标认识、游戏数据分析方法论、统计学运用、渠道流量经营到具体产品每个阶段的数据运营知识。
　　第二部分则是重点阐述运用R语言和数据挖掘的知识，深入探讨游戏数据分析的高阶知识。
　　勘误和支持
　　除封面署名外，本书在创作过程中得到王巍、姜长嵩的支持，他们提供了大量的内容。由于作者的水平有限，编写时间仓促，书中难免会出现一些错误和不准确的地方，望各位读者批评指正。为方便沟通，我们特意创建了在线网站，读者有任何问题可在该网站进行留言，同时书中未完全阐述之内容，将在该网站上继续为各位读者进行解答。另外我们也将定期更新该网站上的文章。如果您有更多宝贵建议，欢迎发送邮件，或者关注本书微信公共账号，期待能够得到您的真挚反馈。
　　致谢
　　首先感谢西山居CEO邹涛为本书所作的序，作为曾经的金山人，深感荣耀。
　　感谢TalkingDataCEO崔晓波，在我职业生涯中所给予的启迪和平台，作为TalkingData的一员，有幸参与到伟大的数据事业之中，倍感自豪。
　　感谢TalkingData、西山居，他们为行业做了一件非常伟大的事情，从此游戏数据分析也是一个真正落地的方向，TalkingData为行业的数据发展做出了产品和方法的指引，而西山居则将多年的沉淀与积累奉献于公众。同时也感谢所有一直以来支持游戏数据分析发展的众多游戏公司。
　　感谢在本书创作过程中给予我们帮助的金山西山居姜长嵩、畅游王巍、游戏数据挖掘与分析QQ群每一位参与游戏数据分析建设的热心网友，感谢TalkingData闫辉和于海亮，他们的产品设计和研发，使得行业进入了快速发展轨道，还有诸多未提到的朋友，感谢他们长期对游戏数据分析的支持和贡献。感谢所有付出艰辛努力的作者，余敏雄、吴娜、师胜柱，他们的全力支持和参与，使得本书顺利出版。
　　感谢机械工业出版社华章公司杨福川的信任，他陪伴我一同等待了3年时间；感谢辛苦改稿的编辑姜影。因为有了他们的支持、鼓励和帮助，本书才能得以顺利出版。
　　最后感谢家人，感谢你们一直以来的理解、陪伴和支持。
　　谨以此书献给亲爱的家人。
　　于洋

《游戏数据分析的艺术》 第一章：揭开数据的面纱——游戏数据分析的起源与意义 在数字娱乐日益蓬勃的今天，游戏已不再是单纯的消遣，而是蕴含着巨大商业价值与文化影响力的产业。而在这片充满无限可能的星辰大海中，数据，如同无声的指挥棒，引导着游戏开发、运营、市场推广的每一个决策。本书的诞生，正是源于对这一核心要素的深刻洞察。我们不再满足于凭经验或直觉来判断游戏的成败，而是寻求一种更为科学、系统的方式来理解玩家、优化体验、提升收益。 游戏数据分析，顾名思义，就是运用一系列统计学、计算机科学、以及领域特定知识的方法，从游戏中产生的海量数据中提取有价值的信息，从而为游戏的长远发展提供决策支持。它的意义远不止于简单的数字堆砌，而是对游戏生命周期各个环节的精细化管理和智能化升级。 回溯历史，最早的游戏开发往往依赖于开发者的直觉和用户反馈。然而，随着游戏规模的扩大、玩家群体的增长，这种方式的局限性日益凸显。玩家的行为模式变得复杂多样，游戏内部的经济系统、社交互动也愈发精妙。如何精准地捕捉玩家的喜怒哀乐，如何洞察游戏设计中的微小瑕疵，如何预测未来的趋势，单纯依靠经验变得力不从心。 数据的出现，为我们提供了前所未有的视角。每一次点击、每一次购买、每一次社交互动，都化为可量化的信息，记录着玩家的每一次选择。这些信息汇聚起来，便构成了游戏世界的“脉搏”。游戏数据分析师，便是负责解读这“脉搏”的专家，他们通过对这些数据进行清洗、整理、建模、可视化，将冰冷的数字转化为生动的故事，揭示玩家行为背后的逻辑，以及游戏运行的规律。 本书将带您深入探究游戏数据分析的方方面面。我们将从基础的概念入手，厘清数据分析在游戏行业中的定位。我们会探讨数据分析如何贯穿游戏的整个生命周期：在游戏设计阶段，它能帮助我们预判机制的受欢迎程度，优化新手引导，规避潜在的体验问题；在游戏上线后，它能帮助我们监测游戏健康度，识别活跃玩家和流失玩家，分析付费点和经济系统，为运营策略提供精准依据；在市场推广阶段，它能帮助我们评估广告投放效果，理解用户获取成本，制定更有效的营销方案。 更重要的是，本书将强调“艺术”二字。数据分析并非一套僵化的公式，而是一门需要创造力、洞察力和人文关怀的学问。理解数据背后的玩家，理解游戏的情感诉求，理解商业目标与玩家体验之间的平衡，是数据分析走向卓越的关键。我们将不仅仅传授技术，更致力于培养一种分析思维，一种从数据中发现规律、解决问题、激发创新的能力。 第二章：数据基石——游戏数据采集与处理 任何精彩的分析都离不开可靠的数据。在本章，我们将深入探讨游戏数据采集与处理这一至关重要的基础环节。它就像是建造摩天大楼的地基，稳固与否直接决定了整个大厦的安全性与高度。 2.1 数据采集的源头与类型 游戏世界是一个庞大而复杂的信息网络，数据无时无刻不在产生。首先，我们需要了解这些数据都来自哪里，以及它们都包含哪些类型。 用户行为数据： 这是最核心的数据，记录了玩家在游戏中的一切操作。例如： 登录/退出数据： 玩家何时进入游戏，何时离开，时长如何。 角色行为数据： 角色创建、等级提升、技能使用、任务完成、副本挑战、战斗记录等。 交互数据： 与NPC的对话、与其他玩家的聊天、交易、组队、公会活动等。 UI/UX数据： 玩家点击界面的哪些区域、花费了多长时间在特定界面，是否遇到操作困难。 游戏经济数据： 衡量游戏内部经济系统的健康度，例如： 货币流转数据： 虚拟货币的产生（产出）与消耗（消费）情况，包括金币、钻石、各种道具等。 交易数据： 玩家之间的交易、与NPC的交易、拍卖行数据等。 付费数据： 充值金额、购买道具、付费玩家的消费习惯、生命周期价值（LTV）等。 游戏技术数据： 关注游戏的稳定性和性能，例如： 性能数据： 帧率（FPS）、加载时间、卡顿情况、网络延迟（ping值）等。 崩溃/错误数据： 游戏出现崩溃、bug的频率和具体场景。 设备/环境数据： 玩家使用的设备型号、操作系统、网络环境等。 社交数据： 关注玩家之间的社交互动，例如： 好友关系： 加好友、删除好友、好友互动频率。 公会/战队数据： 加入/退出公会、公会活跃度、公会战绩。 排行榜数据： 玩家在各类排行榜上的排名变化。 营销/渠道数据： 追踪游戏推广的效果，例如： 渠道来源： 玩家通过哪个渠道下载和注册游戏。 广告投放数据： 点击率、转化率、用户获取成本（CAC）。 召回数据： 针对流失玩家的召回活动效果。 2.2 数据采集的关键技术与架构 要高效地采集如此海量的数据，我们需要构建一套 robust 的数据采集系统。 埋点技术（Tracking/Logging）： 这是最基础的采集方式。在游戏客户端和服务器端，开发者会在关键的事件点（如点击按钮、完成任务、触发战斗等）植入代码，当事件发生时，这些代码会将相关信息发送到数据收集服务器。 客户端埋点： 记录玩家在设备上的直接操作。 服务器端埋点： 记录游戏逻辑的执行结果，更安全、可靠。 数据传输协议： 如何将埋点产生的数据高效、安全地传输到后端服务器。常用的协议有HTTP/HTTPS，或者更轻量级的UDP协议。 数据收集平台： 接收来自客户端和服务器端的海量数据，并进行初步的缓冲和路由。这通常是一个分布式系统，能够处理高并发的写入请求。 数据存储： 采集到的原始数据需要被存储起来，供后续分析使用。 日志文件： 原始日志可以先存储在分布式文件系统中（如HDFS）。 数据库： 结构化的数据可以存储在关系型数据库（如MySQL）或NoSQL数据库（如HBase, MongoDB）中，用于快速查询。 数据仓库/数据湖： 对于PB级的数据，通常会构建专门的数据仓库或数据湖，用于长期存储和复杂分析。 2.3 数据清洗与预处理 原始采集到的数据往往是“脏”的，充斥着错误、冗余、缺失等问题，直接使用会严重影响分析结果的准确性。因此，数据清洗和预处理是必不可少的环节。 数据去重： 排除重复的记录，尤其是在分布式系统中，同一事件可能被多次发送。 数据格式化： 统一数据的时间戳格式、数值单位、字符串编码等。 缺失值处理： 识别并处理数据中的缺失值。常见的策略包括： 删除： 删除包含缺失值的记录或字段（谨慎使用，可能丢失信息）。 填充： 使用均值、中位数、众数、前/后一个有效值，或通过模型预测来填充。 异常值检测与处理： 识别那些与大多数数据显著不同的异常值。 统计方法： 如Z-score，IQR（四分位数范围）。 可视化方法： 箱线图（Box Plot）。 处理方式： 截断（Clipping）、替换、删除等。 数据校验： 检查数据的逻辑一致性，例如，玩家的等级是否符合游戏规则，交易金额是否在合理范围内。 数据转换： 对原始数据进行必要的转换，以便于后续分析。 编码： 将分类变量（如性别、国家）转换为数值形式。 标准化/归一化： 将数值特征缩放到相似的范围，避免量纲的影响。 特征工程： 根据业务理解，从原始数据中衍生出新的、更有意义的特征。例如，计算玩家的日均游戏时长，或者玩家在付费行为发生前的行为序列。 2.4 数据质量保障 良好的数据质量是数据分析的生命线。我们需要建立一套完善的数据质量保障体系。 数据质量监控： 建立自动化的监控机制，实时监测数据的异常波动、缺失率、错误率等指标。 数据血缘追踪（Data Lineage）： 了解数据的来源、经过哪些处理步骤，以及最终流向哪里，这对于排查问题至关重要。 元数据管理： 维护清晰的数据字典，记录每个字段的含义、数据类型、来源、计算逻辑等。 数据治理： 建立数据相关的规章制度和流程，明确数据的所有权、责任人和使用规范。 第三章：解析玩家——用户画像与行为分析 理解你的玩家，是游戏成功的核心。本章将深入探讨如何通过数据构建精细的用户画像，并深入剖析玩家在游戏中的各种行为模式。 3.1 用户画像的构建 用户画像，就是为玩家“画像”，描绘出他们的特征、偏好、需求以及行为习惯。它不是一个静态的标签集合，而是一个动态的、多维度的用户视图。 画像的维度： 基础属性： 年龄、性别、地域（推测或注册信息）。 游戏行为： 活跃度（日/周/月）、游戏时长、主要游戏时段、游玩频率、偏好玩法（PVE/PVP、休闲/硬核）、游戏内角色等级、拥有的稀有道具等。 消费行为： 付费习惯（是否付费、付费频率、平均付费金额、付费偏好）、付费点（喜欢购买什么类型的道具）。 社交行为： 是否加入公会、好友数量、与好友的互动频率、是否参与社交活动。 兴趣偏好： 对游戏内特定系统（如养成、收集、探索）的偏好程度。 设备与技术： 使用的设备类型、操作系统、网络环境。 用户画像的构建方法： 规则引擎： 基于预设的规则，将玩家划分到不同的标签组。例如，“活跃度高”+“付费意愿强”+“偏好PVP”=“核心付费PVP玩家”。 聚类分析（Clustering）： 使用无监督学习算法（如K-Means），根据玩家的各项特征，自动将玩家分成若干个具有相似特征的群体。这有助于发现隐藏的玩家群体，而非仅凭经验划分。 标签系统： 为每个玩家打上多维度的标签，方便检索和筛选。 用户画像的应用： 个性化推荐： 根据用户画像，向玩家推荐他们可能感兴趣的游戏内容、活动或商品。 精准营销： 针对不同画像的玩家群体，推送定制化的广告和福利，提高转化率。 内容优化： 根据不同玩家群体的偏好，调整游戏内容的设计和优先级。 流失预警： 识别具有流失倾向的玩家画像，并采取针对性的挽留措施。 3.2 玩家行为分析 理解玩家的行为，才能洞察玩家的需求和游戏的问题。 用户生命周期分析（User Lifecycle Analysis）： 用户获取（Acquisition）： 分析不同渠道的用户质量，评估获客成本（CAC）。 用户激活（Activation）： 玩家首次体验游戏，完成新手引导，对游戏产生初步认知。分析玩家在新手阶段的流失率、关键行为转化率。 用户留存（Retention）： 玩家在游戏中的持续活跃。这是衡量游戏健康度的最重要指标之一。 次日留存、三日留存、七日留存、月留存： 评估玩家的短期和长期留存能力。 留存曲线： 可视化不同时间点玩家的留存比例，分析留存下降的原因。 留存用户画像： 分析留存玩家与非留存玩家在画像上的差异。 用户活跃（Engagement）： 玩家在游戏中的投入程度。 DAU/MAU（日/月活跃用户数）： 衡量游戏整体的活跃度。 ARPPU（每付费用户平均收入）、ARPU（每用户平均收入）： 衡量游戏的盈利能力。 游戏时长、会话次数、关键行为频率： 衡量玩家的投入深度。 用户付费（Monetization）： 玩家在游戏内的消费行为。 付费率： 付费玩家占总玩家的比例。 LTV（生命周期价值）： 衡量一个用户在整个游戏生命周期内为游戏带来的总价值。这是衡量游戏商业模型健康度的重要指标。 付费点分析： 分析哪些付费点最受欢迎，哪些付费道具的销售额最高。 用户推荐（Referral）： 玩家向他人推荐游戏。 邀请成功率、被邀请用户激活率。 漏斗分析（Funnel Analysis）： 跟踪用户完成某个目标（如完成新手任务、购买道具、通关副本）过程中，经过一系列连续步骤的转化率。 例如： 玩家进入商城 -> 浏览商品 -> 将商品加入购物车 -> 支付成功。漏斗分析可以找出转化率最低的环节，并进行优化。 路径分析（Path Analysis）： 分析玩家在游戏中的导航路径，了解他们是如何在游戏的不同模块之间跳转的。 例如： 玩家在完成某个任务后，通常会去哪里？是去商城、去副本、还是和朋友聊天？ 留存驱动因素分析： 识别哪些行为或特征与高留存率相关。 例如： 是否在游戏中加好友，是否加入公会，是否完成了特定的新手引导任务，这些行为是否能显著提升玩家的留存率？ 流失行为分析： 识别玩家即将流失的信号，并分析导致他们流失的原因。 常见原因： 游戏难度过高、社交孤立、经济系统失衡、长时间未获得成就感、竞争压力过大等。 流失预警模型： 基于玩家近期行为数据，预测玩家在未来一段时间内流失的概率。 第四章：精益求精——游戏运营优化与决策支持 数据分析的最终目的，是驱动运营决策，不断优化游戏体验，提升商业价值。本章将聚焦于如何将数据洞察转化为可执行的运营策略。 4.1 用户留存策略 留住玩家是游戏运营的生命线。数据分析能够帮助我们制定精准有效的留存策略。 目标设定： 基于留存曲线和行业标杆，设定可行的留存率目标。 留存分析： 用户分层留存： 分别分析新用户、老用户、付费用户、免费用户的留存情况，找出不同群体的留存难点。 关键节点留存： 分析玩家在经历某些重要节点（如首次付费、获得稀有道具、达到某个等级）后的留存变化。 留存驱动因素识别： 通过A/B测试和相关性分析，找出能够显著提升留存的关键行为和设计。例如，我们发现完成新手引导的玩家留存率显著高于未完成的，那么我们就需要优化新手引导流程，确保更多玩家能够顺利通过。 策略制定与执行： 新手引导优化： 简化新手任务，增加即时反馈，引导玩家体验游戏核心乐趣。 活跃度激励： 设计每日登录奖励、签到活动、任务系统，鼓励玩家保持活跃。 社交互动强化： 鼓励玩家组队、加入公会、参与社区讨论，构建良好的社交生态。 游戏进程调整： 根据留存数据，调整游戏难度、资源产出、升级节奏，确保玩家能持续获得成就感。 个性化关怀： 对即将流失的玩家，发送定制化的关怀信息、专属福利或活动邀请。 4.2 用户付费优化 将游戏的核心乐趣转化为商业价值，是所有游戏的终极目标之一。数据分析能够帮助我们构建更健康、更有效的付费体系。 付费用户画像： 深入理解付费玩家的特征、付费动机、偏好，以及他们的生命周期价值（LTV）。 付费点分析： 道具分析： 分析哪些道具最畅销，哪些道具对游戏进程有重要影响，哪些道具能带来高付费率。 付费活动分析： 评估不同付费活动（如限时折扣、礼包、充值返利）的效果，优化活动设计和投放策略。 价格敏感度分析： 通过A/B测试不同的价格点，找到最优的定价策略。 经济系统平衡： 游戏内部经济系统的健康度直接影响付费生态。 货币供需分析： 监测虚拟货币的产出与消耗，防止通货膨胀或紧缩。 道具流通分析： 分析稀有道具的产出与消耗，避免市场被少数玩家垄断或道具贬值。 付费与免费玩家的平衡： 确保付费玩家获得合理的价值，同时不严重破坏免费玩家的游戏体验。 营销推广优化： 渠道评估： 分析不同推广渠道的用户质量（留存率、付费率），优化渠道投放预算。 广告创意优化： A/B测试不同的广告素材和文案，提升点击率和转化率。 用户获取成本（CAC）与生命周期价值（LTV）的匹配： 确保获取一个新玩家的成本低于他未来为游戏带来的价值。 4.3 游戏内容与体验优化 游戏体验是吸引和留住玩家的根本。数据分析能够揭示玩家在游戏体验中遇到的问题，并为内容迭代提供方向。 游戏难度与流畅度分析： 关卡/副本挑战数据： 分析玩家在不同关卡的通过率、死亡率、平均通关时间。找出玩家卡关的难点，并据此调整难度或提供引导。 操作流畅度数据： 监测游戏帧率、卡顿情况，优化游戏性能，确保流畅的游戏体验。 系统与玩法偏好分析： 功能使用率： 分析玩家对游戏内各个系统（如社交、交易、养成、PVP、PVE）的使用频率和时长。 玩法深度分析： 了解玩家在某个玩法上的投入程度，是否存在“浅尝辄止”的情况。 玩家反馈与数据联动： 将玩家的文字反馈与数据行为相结合，更全面地理解问题。例如，玩家反馈某个任务太难，数据可以验证其通过率是否真的很低。 新功能/新内容效果评估： A/B测试： 在上线新功能或新内容前，通过A/B测试，对比不同版本的数据表现，选择最优方案。 上线后数据监控： 持续监控新功能/新内容的活跃度、用户反馈、对整体留存/付费的影响。 4.4 运营活动设计与效果评估 精心设计的运营活动是提升用户活跃度和付费的重要手段。 活动目标设定： 明确活动的目的是提升留存、活跃、付费，还是拉新。 活动类型选择： 根据游戏当前阶段和目标，选择合适的活动类型（如限时登录奖励、充值返利、节日庆典、社区互动竞赛等）。 活动数据分析： 参与度： 多少玩家参与了活动，活跃用户的参与率如何。 转化率： 对于付费活动，分析付费转化率；对于拉新活动，分析新用户注册转化率。 ROI（投资回报率）： 评估活动带来的收益是否大于投入成本。 活动对核心指标的影响： 活动期间，留存率、付费率、活跃度等关键指标是否有显著提升。 活动优化： 根据数据反馈，调整活动规则、奖励机制、宣传方式，为下一次活动积累经验。 第五章：可视化与报告——让数据“说话” 再有价值的数据，如果不能被清晰地呈现和理解，其价值将大打折扣。本章将探讨如何通过可视化手段和规范的报告，让数据“开口说话”。 5.1 数据可视化 数据可视化是将抽象的数字转化为直观图形的过程，它能帮助我们更快地发现趋势、异常和模式。 选择合适的图表类型： 折线图（Line Chart）： 适用于展示时间序列数据，如用户留存率、活跃度随时间的变化。 柱状图/条形图（Bar Chart）： 适用于比较不同类别的数据，如不同渠道的用户获取成本，不同道具的销售额。 饼图/环形图（Pie Chart/Donut Chart）： 适用于展示各部分占总体的比例，如用户消费类型的构成。 散点图（Scatter Plot）： 适用于展示两个变量之间的关系，如玩家游戏时长与付费金额的关系。 热力图（Heatmap）： 适用于展示矩阵数据的分布情况，如玩家在游戏地图上的热点区域，或UI界面的点击热度。 漏斗图（Funnel Chart）： 专用于展示转化过程中的各环节流失率。 词云图（Word Cloud）： 可视化文本数据，如玩家的评论关键词。 可视化工具介绍： Excel/Google Sheets： 适用于基础的数据可视化和小型报表。 Tableau/Power BI： 专业的数据可视化和商业智能工具，功能强大，可创建交互式仪表盘。 Python的可视化库（Matplotlib, Seaborn, Plotly）： 灵活性高，可进行高度定制化的可视化。 游戏数据分析平台内置的可视化模块： 很多第三方数据分析平台都集成了强大的可视化功能。 构建有效的仪表盘（Dashboard）： 目标导向： 仪表盘的设计应围绕关键业务目标和指标。 简洁直观： 避免信息过载，突出核心数据，让用户一眼就能看到关键信息。 交互性： 允许用户通过筛选、下钻等方式探索数据，满足不同用户的需求。 及时更新： 确保仪表盘中的数据是最新的，以便及时响应变化。 5.2 数据报告 数据报告是将数据分析结果、洞察和建议系统地呈现给决策者的重要载体。 报告的结构： 摘要（Executive Summary）： 简明扼要地概括报告的核心发现、重要洞察和关键建议。这是决策者最先阅读的部分。 背景与目标： 说明本次分析的背景、目的和分析范围。 分析方法： 简要介绍所使用的数据和分析方法。 核心发现： 详细呈现数据分析的结果，结合图表进行说明。 洞察与解读： 基于数据发现，深入分析原因，挖掘隐藏的业务机会或风险。 建议与行动计划： 提出具体、可执行的建议，并给出相应的行动计划和预期效果。 附录（可选）： 包含详细的数据表格、额外的图表或技术说明。 报告撰写的原则： 受众导向： 针对不同的受众（运营、策划、管理层），调整报告的侧重点和专业术语的使用。 逻辑清晰： 报告的结构应严谨，论点与论据环环相扣。 数据准确： 确保报告中的所有数据都是准确无误的。 洞察深刻： 不仅仅是罗列数据，更要提供有价值的见解。 actionable（可操作的）： 提出的建议应该是具体、可执行的，并且能够带来预期的改善。 定期报告与专题报告： 定期报告： 如周报、月报，用于跟踪关键业务指标的日常变化。 专题报告： 针对特定的业务问题或机会，进行的深入分析和详细报告。 第六章：数据驱动的未来——游戏数据分析的进阶与趋势 数据分析的领域在不断发展，游戏数据分析也正以前所未有的速度演进。本章将展望游戏数据分析的未来，探讨更进阶的技术和正在兴起的趋势。 6.1 机器学习在游戏数据分析中的应用 机器学习（Machine Learning）正为游戏数据分析注入新的活力，能够处理更复杂的问题，发现更深层次的模式。 用户流失预测： 构建更精准的流失预测模型，识别具有高流失风险的用户，并进行干预。 智能推荐系统： 利用协同过滤、深度学习等算法，为玩家提供更个性化的游戏内容、活动和商品推荐。 游戏平衡性调优： 利用机器学习分析大量对战数据，识别游戏机制中的不平衡之处，并辅助策划进行调整。 机器人（Bot）检测与对抗： 通过分析玩家行为模式，训练模型来识别和区分真人玩家与机器人，维护游戏公平性。 内容生成与优化： 探索使用机器学习生成游戏内的文本、关卡设计甚至艺术资源，辅助开发流程。 异常检测： 自动化检测游戏内发生的异常事件，如大规模作弊、经济系统崩溃等，及时告警。 自然语言处理（NLP）： 分析玩家的聊天记录、论坛评论，理解玩家的情绪、意见和需求。 6.2 A/B测试与实验设计 A/B测试是验证假设、优化设计的黄金法则。 实验设计原则： 明确假设： 在进行A/B测试前，清晰地定义要验证的假设。 设定对照组与实验组： 确保分组的随机性和独立性。 定义关键衡量指标（KPI）： 明确测试结果的评价标准。 确定样本量和测试时长： 确保结果具有统计学意义。 关注用户体验： A/B测试不应牺牲用户体验，应在不影响大部分用户的情况下进行。 游戏内A/B测试的应用： UI/UX测试： 按钮位置、颜色、文案的优化。 数值调整测试： 道具属性、任务奖励、怪物难度等数值的微调。 活动设计测试： 不同活动规则、奖励的对比。 新手引导流程测试： 优化不同版本的引导体验。 6.3 实时数据分析与决策 在快速变化的游戏市场中，实时的数据反馈至关重要。 实时数据流处理： 利用Kafka, Flink, Spark Streaming等技术，实现数据的近实时采集、处理和分析。 实时监控仪表盘： 能够实时反映游戏的核心指标，如在线人数、付费情况、活动参与度等。 实时预警与响应： 当关键指标出现异常波动时，能够立即发出预警，并启动相应的应急预案。 动态调整运营策略： 根据实时数据反馈，动态调整活动策略、资源投放，甚至游戏内参数。 6.4 数据伦理与隐私保护 随着数据应用的深入，数据伦理和隐私保护变得越来越重要。 用户隐私： 严格遵守相关法律法规（如GDPR），对用户数据进行匿名化、去标识化处理。 数据安全： 建立完善的数据安全防护体系，防止数据泄露和滥用。 透明度： 在征得用户同意的前提下，清晰告知用户数据的使用方式。 公平性： 确保数据分析的应用不产生歧视性结果，维护游戏的公平性。 结语 游戏数据分析，是一场永无止境的探索之旅。它不仅需要我们掌握各种技术工具，更需要我们具备敏锐的商业嗅觉、深刻的玩家洞察以及严谨的逻辑思维。本书希望能够为每一位致力于游戏事业的探索者提供一个坚实的起点，帮助您理解数据的力量，掌握分析的艺术，最终在游戏世界的浪潮中，做出更明智、更具创造力的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对我来说，就像是在一片混沌的数据海洋中找到了一座灯塔。我一直对游戏行业充满了好奇，但总觉得隔着一层看不见的屏障，而这本书，就像一把钥匙，为我打开了通往这个行业核心的门。作者并没有用那些令人望而生畏的统计学公式来吓唬读者，而是用一种非常直观、生动的方式，讲解了数据分析在游戏设计、用户体验优化以及商业化策略制定中的重要作用。我特别喜欢书里对“玩家行为模式”的解读，它让我明白了为什么有些游戏能够如此成功，以及这些成功背后隐藏的精妙数据驱动机制。读这本书的过程，就像是在参与一场精彩纷呈的头脑风暴，每一个章节都充满了启发和洞见。它让我意识到，数据不仅仅是数字，更是游戏背后无数玩家情感和选择的真实写照。这本书极大地拓宽了我的视野，让我对游戏行业有了更深层次的理解和认识。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始拿到这本书，我的内心是有些忐忑的。我对数据分析的概念确实了解不多，担心会看不懂。但万万没想到，这本书的叙述方式如此平易近人，就像是在和一个非常耐心并且博学的老师在对话。作者以大量游戏中的实际案例为切入点，将枯燥的数据分析理论巧妙地融入其中，让我感觉仿佛在学习如何“读懂”一款游戏。例如，书中关于“用户生命周期价值”的讲解，让我看到了数据分析如何帮助游戏公司做出更明智的商业决策。我尤其惊喜的是，作者并没有仅仅停留在理论层面，而是提供了许多可以直接上手应用的分析框架和工具的介绍，这对于我这样想将所学知识付诸实践的人来说，简直是福音。读完这本书，我对数据分析的恐惧感荡然无存，取而代之的是一种跃跃欲试的冲动，想运用这些方法去探索更多未知的游戏世界。

评分☆☆☆☆☆

从一个资深游戏玩家的角度来看，这本书就像是一本“游戏背后的秘密宝典”。我一直很好奇，为什么有些游戏能持续吸引我，而有些游戏则很快让我失去兴趣。这本书用数据分析的视角，一点点揭示了其中的奥秘。它没有用过于专业的术语，而是用大量贴合游戏实际的案例，说明了如何通过分析玩家的行为，来优化游戏的设计、平衡性以及留存率。我印象最深刻的是关于“用户留存”的章节，作者详细讲解了如何识别玩家在游戏中的关键节点，以及如何通过数据来预测和挽留可能流失的玩家。这些分析不仅让我对游戏的设计有了更深的理解，甚至让我对自己在游戏中的行为模式也有了更清晰的认识。这本书让我不再仅仅是游戏的消费者，而是能以一种更专业、更深入的眼光去审视和品味游戏。我把它推荐给所有热爱游戏、并且想了解游戏是如何“长久不衰”的朋友。

评分☆☆☆☆☆

这本关于游戏数据分析的书，让我对“数据”这个词有了全新的认识。我一直觉得数据分析离我很遥远，是那种只属于程序员或者市场分析师的专业技能，但这本书彻底改变了我的看法。作者用一种非常易懂和幽默的方式，将原本可能晦涩难懂的数据分析概念变得生动有趣。我特别喜欢书里讲到如何通过分析玩家的“流失点”来改进游戏体验的部分，这不仅仅是冰冷的数字，更是玩家情感和游戏设计缺陷的真实写照。书中提供的分析方法，比如A/B测试的应用，让我看到了如何通过小小的调整来带来巨大的游戏平衡性和玩家满意度的提升。读这本书的过程，就像是在与一位经验丰富的老玩家交流，他不仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么”和“怎么做”。我甚至在书里找到了自己玩游戏时的一些“痛点”，原来这些都可以通过数据来解释和解决。它让我意识到，即使不是开发者，理解数据也能更好地享受和评价一款游戏。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直太超出我的预期了！本来以为会是一本枯燥的技术手册，结果读起来就像在听一位经验丰富的游戏开发者分享他的秘密武器。从入门级的概念讲起，循序渐进，一点点地揭示出数据在游戏设计和运营中的魔力。作者的叙述方式非常生动，常常用一些贴近实际的例子来解释复杂的理论，让我这个之前对数据分析一知半解的人也能茅塞顿开。特别是关于用户行为模式的拆解，简直是为我打开了一扇新世界的大门。我一直很好奇为什么有些游戏能留住玩家，而有些却门可罗雀，现在我终于明白了，这背后有着如此精妙的数据驱动策略。书中的图表和案例也都非常实在，不是那种空泛的理论，而是可以直接借鉴和应用的。读完之后，我感觉自己对游戏的理解上升到了一个全新的维度，不再仅仅是作为一个玩家的体验，而是能从数据背后看到游戏的生命脉搏。我强烈推荐给所有对游戏行业有热情，并且想在这个领域做出一番事业的朋友们，这本书绝对是你的宝藏。

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京东送货非常满意，继续努力。

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同事推荐的，很系统很全面的讲解，业内首创

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还不错 还不错 下次再购买

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读书节，买的书太多了，来不及一一评论了，就这么来吧～

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有点深度，需要用到数学分析。哈

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不错，买了很多次了，家里没有就买，和超市一样的，比超市价格低一点，日期也很新，还送了口罩，次日达，很方便，支持京东

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专业书籍，值得一看！

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这还需要评价么，经常用

评分☆☆☆☆☆

卖给入行的新同事的，感觉这书写得不错