如何了解游戲數據

1. 游戲數據分析的藝術

最近時間看了一本關於數據分析方面的書籍《游戲數據分析的藝術》，想寫一些自己的學習感受。

主要包含三部分：

第一部分是這本書的基本概要；

第二部分是常見的方法論以及數據指標；

第三部分是數據在我們實際中操作中的應用。 

先談談為什麼要做數據分析。

我們在做產品的時候會遇到很多問題，尤其是從0到1做項目的時候更是如此，

產品能否打動用戶？

如何有效地獲取用戶、評估效果？

如何激活用戶、評估產品質量？

用戶是否能夠長期留存，並很好地享受和體驗產品？

如何提升收益，並挖掘前者在的高價值用戶？？？

游戲的平台從PC到PS4及Xbox,逐步延伸到了智能手機和平板，隨著用戶與游戲產品之間的溝通的越來越緊密，游戲行業需要不斷改進產品，提升用戶體驗，更加有效的滿足用戶對游戲的需要。數據分析隨著這種變化，在不斷發揮更大的作用。

這些問題不僅僅在游戲產品上有，在互聯網產品里也有。如何解決發現問題，解決問題，數據分析就起到了很大的作用。

首先第一部分

一、本書的基本概要

書里談到一個觀點：從數據的角度解釋運營，可以理解為運籌和經營。

我挺認同這個觀點，「運籌」單從字眼上來解釋它就 是 運用和籌劃 。制定策略，進行謀劃。經營偏組織，執行，管理等。運籌是在數據的前提下，如果沒有數據，就是盲人摸象。沒有維度可以參考。在運營的時候是很麻煩的。通過數據分析運營，將工作做到「運籌於帷幄之中，決勝於千里之外」。

我將這本書的大綱進行拆分，拆了三塊，

第一部分：系統講解數據分析方法論以及指標

了解游戲數據分析、認識游戲數據指標、游戲數據報表製作、基於統計學的基礎分析方法

第二部分：具體模塊分析

用戶分析、留存分析、收入分析、渠道分析、內容分析

第三部分：R語言

其中前兩塊還好理解，第三塊涉及到R語言，比較困難一些。

二、常見的方法論與指標

游戲運營數據分解為三種：

基礎統計豎困，解決用戶從哪裡來、活躍度、收入等情況，是對於宏觀質

量和運營情況的描述。這是最基礎的統計分析維度，也是最耗費時間和精力的。

行為方式，針對目標用戶群，對其行為方式進行分析，提高留存和收益。

用戶價值。用戶價值這塊的重點是高價值用戶群，這些用戶又稱土豪，大R，又稱「大RMB用戶。

第一個方法余晌念論-PRARA模型

P-promotion：用戶推廣，

R-register：注冊用戶，用戶數量表現，新登錄用戶轉化成本。

A-active：活躍用戶，用戶質量表現，留存率。

P-pay：付費用戶，用戶價值挖掘，收益轉化能力。

PRAPA模型誕生於端游時代，圍繞在投入和回報層面。

隨著移動互聯網的發展，AARRR模型越來越受歡迎，它的金字塔結構是包含了五個部分

獲取用戶、提高活躍度、提高留存率、獲取收入、到病毒式傳播。

AARRR模型指出了移動游戲運營兩個核心點：

1.以用戶為中心，以完整的用戶生命周期為線索。不僅僅適用於游戲，也適用互聯網產品。這個生命周期可以將用戶行為形成一個閉環。

2.另外一點就是，把控產品整體的成本/收入關系，用戶生命周期價值（LTV）遠大於用戶獲取成本（CAC）就意味著產品運營的成功。

具體講一講AARRR模型

1、用戶獲取：

這是運營的第一部。需要關注用戶的數量，此外，用戶的質量也尤為重要。

AARRR模型指出了一條精細化運營的定律，就是LTV（用戶生命周期價值）>>CAC。也就是說，在投入成

本獲取用戶後需要著重關注和提升用戶在整個生命周期中所創造的實際收入價值，從而保證獲得最大的ROI。

2、用戶活躍：

新增用戶經過沉澱轉化為活躍用戶。

3、用戶留存

無論是對推廣效果分析，還是對產品質量的把控，留存率都扮演著非常重要的角色

需要利用留存率，又分為日、周、月留存率。

4、收入

獲取收入是運營最核心的內容。來源主要有3種：付費應謹宏用、應用內付費及廣告。

5、自傳播

需要產品自身足夠好，有很好的口碑。

1.用戶獲取

日新登用戶數（DNU）

2.用戶活躍

日活躍用戶數（DAU）

周活躍用戶數 (WAU)

月活躍用戶數 （MAU）

日參與次數

日均使用時長

3.用戶留存

留存率分為：次日留存率、三日留存率、七日留存率

流失率分為：日流失率、周流失率、月流失率

4.游戲收入

付費率（PR）

活躍付費用戶數（APA）

平均每用戶收入（ARPU）

平均每付費用戶收入（ARPPU）

生命周期價值（LTV）

5.自傳播

衡量標准：K因子=每個用戶發出的邀請數量*收到邀請的人轉化為新用戶的轉化率。通過1來衡量自傳播的效果。當K＞1時，用戶群就會像滾雪球一樣增大。

三、數據的實際應用

由於時間關系就列了兩個應用，一個是我們的每周的數據周報，可以看到都是一些核心的分析點，有一些是結合了AARRR模型的維度，有一些的結合了用戶具體行為的維度；

第二個是運營過程中結合業務需求設置的數據分析維度。

數據是一個很靈活的東西，數據分析的兩個常見流程是整理數據業務邏輯,基於目標驅動設置相應指標，然後提出埋點需求。離不開對業務的了解，也離不開技術小哥哥們的支持。所以兩者是緊密相關的。在後面的工作中希望能多跟大家合作，挖掘更多數據分析方面的價值。

2. 如何簡單的對游戲進行數據分析

這就看你玩的是什麼類型的游戲，就拿英雄聯盟來講。

你除了要關注人物的屬性，裝備以及等級之外，很可能還要關系，關繫到經濟時間場合。

就好比來講角色也有分類，比如說刺客射手，坦克法師打野輔助。

那麼其實在一開始都要安排好游戲的陣容，以及各個角色的選取，包括對角色的定位和分析。

還有什麼時候老打嘍，什麼時候拿小龍什麼時候拿buff？這些東西很小的因素，很可能就影響到整個戰局的關鍵。

那麼一個游戲最多可以從層面上來分呢，戰略上戰術上，技巧層面上裝備以及角色屬性上面。

3. 兩個一樣的游戲數據怎麼區分

這樣區分，。而不同游戲產品，一個產品的不同階段，不同版本所分析的內容都是會跟進實際需求而不一樣的。所以除了一些通用的數據指標外，針對不同的問題，分析方法也不一樣，這里孝吵圓舉幾個案例來展示一般的數據分析方法，以此來類推，舉一反三。

一、基本的分析指標

1、每日注冊活躍數據分析

通過這個數據基本能看到產品的基礎數據。這里的1階登陸比是為了盡量屏蔽導量質量對產品影響的一個評價指標，即：1周內3次登陸玩家/1周內2次登陸玩家

通過下面這個圖例比較容易看到次留、3留、7留的趨勢

因為一般在前期導量渠道不穩定，可以看看下面這個「每日留存趨勢」，這個可以區分不同導量日的留存情況，如果用戶質量差異大，很容易看出來，這個圖例可以看出第一天的用戶質量明顯高出後2天

2、新手每步流失

可以分析出那個新手節點流失玩家最多，如果你對新進用戶有做渠道區分，也可以通過類似下面這個「分渠道新手通過率」來分析，可以看看那個渠道的用戶對游戲的認知更高

二、活躍分析

1、活躍玩家等級交叉分析

根據當前的開服時間，導量時間情況，看看是否符合規律。比如玩家集中在某各段，是不是等級經驗卡住了，影響了活躍等數據。類似的也可以做與段位的交叉分析等等

2、日活躍構成分析與周同比分析

如果發現問題，想仔細分析下活躍玩家的構成，可以做個類似「日活躍周同比分析」，並做下周同比，看看活躍下降，是新進帶來的，還是留存下降帶來的。理論上說一個服的玩家要穩住，要看長留（7日以上的留存）能否抵消導量（新進）下降，如果長留好，越到後面越能抵消新進的下降，從而達到活躍穩定的狀態。

3、周活躍數據的構成分析

對「周活躍數據的構成分析」，可以按新進、留存、迴流來分析，對比下留存用戶佔比以及迴流的情況

三、周活躍天下降專項分析案例

1、周活躍天數構成分析

這里按活躍天數來細分析下玩家，並且對比下幾周的數據，看看活躍是否向重度發展還是輕度發展

2、雙周活躍度跟蹤交叉分析

雙周活躍度跟蹤交叉分析，縱軸為上上周活躍天數，橫軸為上周活躍天數，這個圖例可以看到上上周玩3~5天的玩家在上周玩的天數在明顯減少，而重度玩家表現比較穩定

3、周活躍下降玩法拆解

把玩家分成兩類，一類是雙周活躍變低玩家另一類是雙周活躍變高玩家。分析這兩類玩家的行為。這里是一個玩法參與情況對比，如圖例可以看到「玩法F」在低活躍度玩家中的參與次數明顯降低，可能是這個玩法的吸引力不夠，導致這些玩家活躍度逐步降低

4、周活躍下降玩法拆解

另外還可以分析下兩類玩家的成長追求，比如看看強化，這個圖例可以看到活躍度變低的玩家，在第一周強化等級漲得很快，而第二周明顯趨於平穩，而活躍度變高的玩家強化等級升巧塌級較為總體都處於上升趨勢，漲幅反而沒有活躍度變低的玩家大

類似的也可以看看其他系統，比如寵物的成長也可以看到類型的現象

四、在線時長分析

1、在線時長趨勢

先看看趨勢，分析玩家是否是越來越重度還是輕度

2、日活躍在線時長分布

不同游戲根據不同在線時長現狀分為幾類，這里分為5類

這樣交叉分析下看看活躍玩家等級與在線時長的關系，一般來說等級較高的玩家在線時長也會對應的在線時間也會長，對違反這個規律的情況，看看產品中是不是在內容上或其他原因導致在線時長上不去

3、日活躍在線時長分布趨勢

按在線時長分類，看看哪類玩家在上漲，哪類玩家在下降，下面這個圖例可以看出3h以上的玩家佔比在逐漸減少，即游戲內重度玩家在線時長在降低

更細一點的，可以剔除掉新進玩家，看看老玩家的在線時長，這里可以看到基本穩定，但在線半個小時以下玩家在成上漲趨勢，1-4h玩家佔比成下降趨勢

4、玩法時長趨勢分析

再按功能拆解下，看看各玩法的參與時長，如果找到影響數據下降的關鍵玩法，如果用參與時長不能客觀反應問題也可碰塌以配一個玩法參與次數對應的一起分析

對重點玩法也可以單獨分析，這個圖例可以看到周末效應比較明顯

5、分類玩家時長分析及玩法時長趨勢

如果想再細的分析下更細的數據，可以根據游戲實際情況把玩家分類拆解下，看看各類玩家的在線。這里拆分為兩類高端玩家（等級40以上）和低端玩家（等級40以下）。這個圖例表現出高端玩家的人均在線時長一直呈下降趨勢，低端玩家整體呈上漲趨勢，說明40級後玩家可能缺乏追求動力，在線一直在下降

再分析下40級玩家的玩法耗時，這個圖例可以看到玩法B的耗時在漲，而玩法F跌幅很大，說明玩法F的挫敗感可能很強，玩家在玩法B上獲得的成就感較好。而40級以下的玩家各玩法耗時比較平穩

五、流失分析

1、總體的留存情況對比

可以與其他游戲對比，或版本之間對比，分析下差距在哪，這個圖例表現為長留A版本不如B版本，而且有擴大的趨勢

2、流失玩家等級分析

初步分析下等級駐留，看看用戶等級情況，看看是不是有等級卡點

再針對長線留存流失等級在哪裡，通過這個」某日注冊玩家等級駐留分布」圖例清楚的看到，3日以上的留存流失基本都在15~21級

3、流失、留存玩家等級對比分析

針對長留（這里取21留）分析下流失玩家的等級情況

發現45級前後的流失最大，分析下所需經驗，結合下面的等級經驗曲線，可以看到45級所需經驗，有個卡點，可能是一方面經驗要求提高過快，而經驗產出拉得太大，導致玩家流失

另外也可以交叉的看下「周流失的等級分布」，同樣可以看到45級的流失問題（高等級流失是非常可惜的）

4、流失玩家段位維度交叉分析

除了等級也可以看看其他的維度，比如這里再看看段位維度，看看是不是有同樣的卡玩家的地方，這個圖例可以看到流失玩家級別在黃金左右段位就上不去了，估計是對段位的追求低，或者打不上去

六、玩法分析

1、玩法參與度分析

先分析下各個玩法的參與次數、參與比率情況，是否符合預期

還可以拉一個周期的趨勢看看

2、PVE玩法通過率

對於一些重點PVE玩法還要看看通過率，看看有沒有意外的通過率低的情況，比如多人副本

3、重、輕度玩家戰斗時長分析

不同在線玩家戰斗時間占他們游戲時間的比例，一般來說低在線的玩家玩法佔比時間高，後期下降是養成系統的時間佔比會逐步提升。或者也可以按在線時長分段看看，各段玩家PVP，PVE的參與情況，這里就不舉例了。

4、排位賽段位等級參與率

很多游戲都有排位（段位）賽的玩法，如果排位賽很重要，可以分析下各段位等級玩家的人數分布比率、參與率

段位人數比例，一般來說呈橄欖狀的分布是比較好的，下面的圖例說明玩家在4段的時候參與率明顯是個斷層，分析原因可能和游戲的「匹配機制」或「機器人機制」有關，所以建議要平滑些比如「溫暖局」，不要讓玩家突然壓力變大，導致參與意願變低

另外也可以做下與等級的交叉對比，玩家的勝率、甚至匹配時間等等，這個圖例說明段位4的玩家基本都是18~21級，可以針對性的做些成長引導

結合看下玩家勝率對比，看看勝率是不是瓶頸，當然主要是看機器人策略（溫暖局策略）是否對玩家有正面影響

七、系統分析

1、玩家「選擇平衡向」系統分析

針對玩家在游戲中各寵物、武器、士兵、英靈等有選擇平衡性問題的需要做平衡性分析

這里以寵物為例。一般來說，出戰的選擇上主要用的是系統贈送的道具或寵物，因此會出現戰斗內道具或寵物的搭配模式的單一性。所以加強出場頻次低的道具或寵物，提高戰斗策略豐富度，使得單局樂趣性更強

這是一個每天寵物的出戰比率，寵物8是個送的寵物，導致玩家選擇過於集中，也可以考慮改為部分隨機策略，緩解下這個問題。另外還可以做一個各等級段寵物的出戰交叉分析，看看隨著等級提高，寵物或道具的出戰是否會有什麼樣的變化

2、成長向系統分析

一般成長向系統很多，比如寶珠或者強化等級，這里以寶珠為例，分析下每天寶珠的平均等級成長是否符合策劃的預期，看看是過快還是過慢了。大部分時間都是過快。

3、其他的系統參與率分析

對於其他的系統參與率，比如社交系統主要看參與率，也可以先分析大的參與情況，再按等級、時間、段位等維度進行拆解。拆解方法和上面分析玩法的差不多，這里就不舉例了。

八、總結

這里主要是介紹了分析的思路與一些分析方法的舉例。要做好游戲產品數據分析，一定要了解這個游戲、他玩什麼、玩家如何成長、追求什麼。遇到要分析的課題，要靈活運用各個分析維度（時間、等級/段位）的交叉對比，由粗到細的針對異常點進行拆解，找到能說明問題的點與證據數據。

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8. galgame里的應用數據是

你好親親，galgame是一種游戲，它的應用數據包括游戲角色、游戲背景、游戲劇情敗睜、游戲音樂、游戲畫面等。Galgame作為一個游戲大類，可以根據游戲內容的展現方式不同分為幾種：
TAVG:文字冒險類游戲，主要是以人物之間的對話以及對話過程中出現的分支選項來展現故事的類型。既有進行選項後直接跳轉清枯鋒至某一線路，也有類似養成類游戲累積或降低好感度等數值，二者往往會結合存在。本類gal也最為常見，如：妹調教日記，秋之回憶系列答晌，女裝山脈等。
VNG：視覺小說類游戲，有兩種解釋，第一種，是以小說形式呈現故事的發展，類似增加了音樂和對白的電子書，沒有選項或者選項均不影響劇情，降低難度的同時讓玩家以讀者的身份感受故事，如Narcissu等。第二種是指文字鋪滿界面，而不是以對話框形式展現的文字冒險類游戲，如Fate /Stay Night等。
AAG：動作冒險類游戲，這類gal基本故事發展由穿插的動作游戲所推動，是TAVG和Action的組合類型。如：戲畫Baldr系列、BlazBlue系列等。
ES：養成類游戲，分在GAL下面就是戀愛養成類游戲，和經營類游戲相似，通過一系列能動選項，提升或降低主角的能力數值，最後攻略一名或數名女主的游戲。如：LC系列、心跳回憶系列等。
SLG:策略類游戲，這類游戲是指代將策略類游戲與文字冒險結合在一起，代表游戲有：幻燐の姬將軍，戰女神系列（這兩個方向不同但是同歸為SLG）。

9. 如何獲取游戲數據

哈，這個我有興趣，以前做過類似的串口數據採集的東西。例如：溫濕度採集，大型地秤，風力發電機組數據採集等

10. 如何對游戲的數據進行分析

游戲後台會自動根據你在游戲中的表現如造成傷害，承受傷害，所佔經濟，參團比例等進行分析，從而給出你的局內表現