1.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 1.1.1常规数据分析维度 1.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等...）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况 1.1.1.1.1用户数量 ?...职业等级分布 资源使用统计 排名统计（增加荣誉感） 1.1.2常规数据分析方法 1.1.2.1对比分析法 各运营核心指标,例如：人气（平均在线人数、高峰在线人数）、收益（每个在线人数的...[每个活跃用户每天在线时长、每个活跃用户ARPU] 1.2专题数据挖掘（更深入了解游戏用户的行为）基于目前游戏行业快速增长的行业背景，游戏市场远远没有达到饱和状态。...1.3用户调研（设计问卷、开展调研）用户调研其实在游戏数据分析工作处在一个边缘的位置，很多玩家不清楚自己想要什么，所以某种程度上我们来做这种调研工作往往会得到错误的玩家信号，所以很少会用调研手段来分析玩家
数据分析是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（用户要什么？）...如果某款游戏数据一直良好，某段时间数据突然跌落；是否因为市场宣传力度减弱，是否因为用户生命周期上限，是否因为其他竞品冲击...........真正的数据分析不在于数据本身，而在于分析能力的概述；数据是参照物，是标杆，只有分析才是行为，是改变；那么如何分析，综合上面两个举例，已经可以很清晰的看到立体式分析。...模型中的基本数据，结合小白学运营数据篇的系列文章，我们再对以往数据进行总结： 日新增用户数：DNU；每日注册并登陆游戏用户数，主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。...最后便是一种较为常见的数据分析手法：杜邦分析法 以上是关于数据的一些概括，对于数据分析，需要我们以理性的眼光对待；因为各家对相关数据定义不同，算法不同；在对数据进行分析时需要我们看清分析误区，综合其他数据进行分析
游戏数据分析的整体思路 第一步；数据文件获取（1.导入数据 2.查询结构 3.更改结构 4.汇总变量信息）； 第二步；数据预处理（1.剔除缺失值2.变量转换与衍生 3.读出处理好的数据观察和可视化4.汇总变量类型...（2）游戏产品的高频使用用户的定义：是否游戏高频用户的定义：对游戏使用量进行中位数划分，如果大于中位数是高频用户，低于中位数是低频用户 上述数据源可用于分析的问题面有： (0): 高频游戏用户和低频游戏用户的影响因素是什么...数据处理 1. 在Tableau和R中分析，哪些属性值可以不分析（删除） 无关变量: 游戏名称 /用户得分,这两个变量属性属于无关变量，可进行删除。 2....划分代码如下： 其中处理数据的方法有随机森林，决策树、逻辑斯蒂回归， 模型精确度用AUC进行衡量，得到混淆矩阵，得出召回率，对比进行分析发现决策树模型效果较好。...使用测试集数据对综合预测模型，评估精确度、召回率。 模型的优化方法主要可在以下几个方面进行： 1. 获取更多的游戏指标数据 2.
如图1-2所示，对于游戏数据分析系统及数据的利用，我们分为了五个阶段，方法论、数据加工、统计分析，提炼演绎、建议方案。从工程技术、统计分析、数据挖掘以及用户营销几个方面进行了覆盖和研究。 ?...图1-2游戏数据分析流程 1.3.1方法论 方法论是数据分析的灵魂，是解决问题的普遍原则，贯穿分析始终的思想指导。这个阶段决定了我们如何埋点数据，如何设计分析指标，如何采集，如何组织数据。...就游戏业务来说，从游戏数据分析角度，目前已经存在几套方法论，比如游戏早期市场提及的是PRARA，在进入移动游戏领域，以TalkingData的AARRR模型则提及得最多，这套方法论综合了PRARA、网站分析...在后续有关游戏数据分析师的描述中，我们强调对分析思想的锻炼及方法的驾驭，学会基于不同角度和领域去看待业务问题，这需要高度的抽象和概括能力。...从图1-2我们也可以看到，方法论的确立，决定了我们在游戏数据分析方向上要解决的问题、采取的方法和使用的工具等。
来源：TalkingData 1.3.4提炼演绎 事实上，每一次数据分析都要经过长期的准备和努力，曾有文章指出在整个数据分析环节中有80%以上的时间是在整理数据，所以如何有效形成方法和经验就变得更加重要...可以预见的是，当数据分析由系统来实现时，我们需要对关键业务具备数据的归纳和业务分析的模型组织，比如在游戏数据分析中，我们会针对鲸鱼做分析，对留存做专门的分析。这些都是通过业务的提炼才得以实现的。...在如今移动游戏市场，服务于第三方游戏统计分析服务的平台提供了标准的数据接口，从数据采集的角度，我们可以确立如图1-7所示的标准统计接口。 ?...图1-7游戏数据采集标准接口设计 下面我们将通过TalkingDataGame Analytics在iOS平台的数据统计接口设计的为例，来描述具体的具体设计方法，其中涉及的标准接口有6个。...这个阶段的业务模型和分析师见解，一方面影响了下一步的方案形成和指导决策，另一方面，也决定了其提供的经验在后续的产品运营过程中是否可以作为可持续使用的方法。
我们在日常数据相关的工作中，常常需要去推断结果Y是否由原因X造成。“相关性并不意味着因果关系”，相信做数据分析的同学都明白这个道理。...选择什么方法 首先看我们拥有的数据条件是观测数据还是实验数据。观测数据和实验数据的差别在于我们研究的干扰变量（treatment）和目标变量（outcome）是否独立。...常见的因果推断方法有PSM、Uplift Model等，首先我们的数据非实验数据，不满足Uplift Model需要的假设。...其次，PSM也是常用的方法，但是PSM有很强的假设：没有遗漏的混淆因子，这个assumption很容易被挑战，在我们的留存率分析中，有太多的因素影响到outcome和我们要分析的treatment了。...更长时间范围用户活跃比例 至此，我们完成一个简单的双重差分DiD分析。方法也比较基础，希望能够起到抛砖引玉的作用，如果有错误的地方，还麻烦指点，一起讨论。
周末在家爬取了各类别最热门的2000款美国Appstore的游戏的相关数据，包括公司名称、游戏名称、评分人数、星级，简单分析了下发现一些有趣的东西。...（注：该处是美国的Appstore，中国的数据不一样）。 截止2016年7月底，最受欢迎（最多人评分）的游戏不是我们熟知的糖果粉碎传奇、愤怒的小鸟或者是水果忍者，而是这款 ?...通过游戏赚取的金币可以解锁新角色，另外游戏还有一个亮点是每一关的地图都是随机生成的。...从游戏公司来看，发行的游戏数量 Top3 的游戏公司有以下数据： ? ? ? 另外有一家公司也想提一下，他是开发了《植物大战僵尸》的 Popcap ?...这家公司只有5款游戏名列2000款最受欢迎游戏里，但每款都很火，平均评分人数达到22w。 除了《植物大战僵尸》，他家的三消游戏《宝石迷阵》也大受欢迎。 ?
构建表达矩阵 scRNA-seq数据的许多分析以表达矩阵为起点。一般来讲，表达矩阵的每一行代表一个基因，每一列代表一个细胞（但是一些作者会做个转置）。每个条目代表特定基因在给定细胞中的表达水平。...测序数据可视化 (一) IGV基因组浏览器可视化高通量测序数据 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍 - 1 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍 - 2 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍...注释的很好的模式生物（例如小鼠，人）有着大量全长转录本数据集，伪比对方法（例如Kallisto，Salmon)可能优于常规比对方法。...drop-seq方法获得的数据集有数以千万条reads，伪比对工具的运行时间比传统比对工具会少几个数量级，更有时间优势。...更合适的统计分析方法亟待研究以便更好地调整这些偏差，使得结果更能反映真实现象。
对于Smartseq2或其他双端全长转录本方案，数据通常已经拆分好了。...例如GEO或ArrayExpress之类的公共数据存储库会要求小规模或plate-based scRNASeq数据拆分好再上传，并且很多测序服务商提供的数据都是自动拆分好的。...如果使用的分析流程依赖于拆分好的数据但测序服务商提供的数据没有拆分时就需要自己拆分。因为不同的建库方案引入的barcode序列的长度和位置不同，通常都需要自己写脚本解决。...这些数据通常在比对之前先做拆分，从而可以并行比对，提高效率。 我们有公开可用 ()的 perl脚本，可以拆分任何plate-based的建库方案生成的数据，不管有没有UMI。...background RNA通常看起来非常类似于群体中最大的细胞的表达谱，这个方法通常也会和拐点结合。因此，EmptyDrops是唯一能够在高度多样化样本中鉴定非常小的细胞的方法。
当你交给公司领导一份数据分析报告时，领导会问你的数据分析方法论是什么，如果你的方法论不正确或不合理，那么你的分析报告将没有价值可言，那么事实情况是不是这样呢？我们得从数据分析方法论的概念说起。...一、什么是数据分析方法论 我们把一些跟数据分析相关的营销、管理等理论统称为数据分析方法论，它是对一个数据分析项目的整体工作起到指导作用的思路模型。...二、数据分析方法论与数据分析方法的区别 数据分析方法论主要从宏观角度指导我们怎样进行数据分析，更像一个规划图或者说施工图，告诉我们项目整体的框架、从哪几个方面进行数据分析、各方面包含什么内容和指标，先分析什么...而数据分析方法是指对具体的信息和数据进行怎样的处理，采用什么样的分析方法，它是整个数据分析项目中的一个较为关键的环节，是从微观角度指导我们怎样进行数据分析。...数据分析方法论就好比建筑施工图，为我们数据分析指引方向，数据分析方法好比建筑施工技术，它为我们完成数据分析提供技术保障与支持。
已有用户消费数据表detail_usr_comsume_list 已知用户数10000，其中付费用户数2400 根据各自指标中间的25%~75%均值作为判断高低的指标 R（Recency) select...结合另一文中《拟某款抽卡手游的6月份封测报告》社区分析表formus_info中筛选其中uid为重要价值用户的玩家，可以发现前4种社交平台与年龄特征等都符合核心用户特征。...小红书平台上的重要价值用户中，消费欲望明显更高，但是基于本身的用户基数较低，需要继续分析重要价值用户在小红书名平台的占比情况与特诊是否符合这个平台整体的情况，来区分是否为少数的例外，再考虑是否投入。
数据分析 数字和趋势 看数字图片直观感受到走势 维度分解 单一数字或趋势过于宏观，需要按维度拆解 当发现异常流量时，可以按地区拆解，访问来源拆解，设备浏览器维度等，访问来源等 用户分群 针对符合某特征行为的用户...每一步转化率多少 哪一步流失最多，流失用户符合哪些特征 行为轨迹 关注用户行为轨迹，为了真实的了解用户的行为，数据指标往往是真实情况的抽象，如果只看UV，PV，断然无法全面了解用户是如何使用产品的，通过大数据手段...，还原用户的行为轨迹，有助于团队关注用户的真实体验，可以看出产品和运营的问题，比如是不是产品不匹配 留存分析 人口红利逐渐消退的时代，留住一个老用户的成本远远低于获取一个新用户， 每一个产品，服务都应该重点关注用户的留存...算法对结果的影响，产品上线过程经常需要使用A/B测试来看两种效果如何，市场和运营可以通过A/B测试来完成不同渠道，内容，广告创意的效果 数学建模 商业目标和用户行为，画像等信息有关联性时，需要用到数学建模，数据挖掘手段进行建模
概述 为了更好的了解到游戏运行时的状态，对相关的功能和数据进行分析是很重要的，设计了本系统。 现有的游戏数据大部分采用的是文本输出，备份，然后离线数据分析的方式,不能实时的监控的游戏的状态....相关技术: 1:产生日志服务器采用c++ 实现 2:日志监控服务器采用Java 实现 3: 采用hadloop分布式架构.为应付大规模数据和实时的要求，尽快对数据进行分析 4: 存储日志采用mongodb...架构图: 实现的难点： 1：日志直接入mongodb数据库，安全性和性能直接的权衡，以及那些日志入库和是不是要采用缓冲 2：不同用户的需求，日志分析服务器map,reduce实现的通用和性能权衡。
游戏数据分析 每一个游戏制作者都想制作出一款让玩家满意的游戏。但是作为开发者，如何知道哪些点是让游戏玩家满意的，哪些是不满意的？今天我们就聚焦这些点来进行讨论。...没有什么是比从实际玩家那里收集真实数据来更好的了解玩家行为了，比如： 参与度数据可以帮助了解玩家在游戏中的时长 游戏内的数据可以调整和平衡游戏的难度 数据分析能够让游戏制作者做出明智的决定，这些决策都是由数据驱动的...在数据分析过程中，我们还是要遵循科学的方法，那就是：提出问题 -> 分析问题 -> 提出假设 -> 验证假设 -> 输出结论 ，然后再次提出新问题，往复循环。...最重要的是先拥有一种最最简单的方法先来收集各项数据，以便可以在任何维度来进行此循环。...通过腾讯云提供丰富的分析服务来分析复杂的数据，可以轻松地从中找到答案，让开发者更专注于制作出色的游戏。
第1步：看整体数据，主要看整体数据有何异常，以及哪些数据的趋势较好(例如，整体数据，游戏人数稳定，月收入对比极端) 第2步：看细分数据(例如，细分数据，游戏新增用户和流失活跃付费用户成正比，新增用户不付费...，大R流失严重) 第3步：结合数据分析(例如，分析数据，付费玩家为什么流失?...换个角度来说，若产品的各类数据较高;最好摸清楚用户是从那个渠道来的，主要贡献的用户群体是谁?这样一来，产品设计可以更倾向用户喜好，这样投其所好的行为是提升转换率的一种好方法。...用商业思维看行为数据 行为数据，即用户行为占有率，例如活跃度，留存率，付费率… 商业思维，即利益分析，例如用户周期价值，用户可挖掘价值的探索性… 例如，两个公会冲突，游戏内打得火热，公会成员拼活跃...很简单的一次用户行为，很常见的用户行为数据，换个角度分析，或许就是一场商业营销! 5.
最近了解到steam lab的一些有趣的实验品，主要是涉及游戏内容生成方面的，作为一家每日的活跃用户高达3300万的大型互联网公司，内部的lab天天在探索好玩的应用，挖掘更深的价值点，我非常喜欢这种模式...ps：get内部也有一个lab，欢迎有兴趣的程序员或设计师加入，一起探索。...公众号回复：lab 我们先了解下steam lab发布的几款值得学习的实验品： 001 微型宣传片 | 每款游戏 6 秒宣传片 用数秒时间即可了解 Steam 里的每款游戏。...002 交互式推荐模型 | 让用户对推荐结果可控 此实验根据用户在stema里购买、查看游戏的情况，利用机器学习，向用户推荐可能会喜欢的游戏。...关键是用户可以控制热门或小众的游戏的权重，还可以改变游戏发行日期新旧的权重。 003 自动展示 | 游戏TV节目 如果 Steam 能每天魔术般生成一个节目，展示最新最好的游戏，会怎么样？
如何理解数据分析的方法论问题？ 首先，数据分析方法论就如同国家的方针政策，指导和决策我们分析的方向。从宏观角度知道如何进行数据分析，就像是一个数据分析的前期规划，知道着后期数据分析工作的开展。...数据分析法则就是指具体的分析方法，例如我们常见的对比分析、交叉分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等数据分析法，数据分析法则是从微观角度指导我们如何进行数据分析。...那么，数据分析方法论的作用有什么呢？ 1、理顺分析思路，确保数据分析结构的体系化，思路是整个分析过程的前提。...2、把问题分解成相关联的部分，并显示他们之间的关系 3、为后续数据分析的开展指引方向 4、确保分析结果的有效性和正确性 如果么哦有数据分析方法论的指导，整个数据分析报告虽然个方面都涵盖到，但是会给人感觉缺点什么...其实就是报告主线不明，各部分的分析逻辑不清。 常用的数据分析方法论 1、PEST分析法 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。
接下来，我们给出一种称为因子分析的方法，使用更多的参数来分析特征间的关系，并且不需要计算一个完整的 。...下面使用的因子分析表示方法是矩阵表示法，在参考资料中给出了一些其他的表示方法，如果不明白矩阵表示法，可以参考其他资料。...4.求解方法不同 求解主成分的方法：从协方差阵出发（协方差阵已知），从相关阵出发（相关阵R已知），采用的方法只有主成分法。...（实际研究中，总体协方差阵与相关阵是未知的，必须通过样本数据来估计） 注意事项：由协方差阵出发与由相关阵出发求解主成分所得结果不一致时，要恰当的选取某一种方法；一般当变量单位相同或者变量在同一数量等级的情况下...一般情况下主成分用于探索性分析，很少单独使用，用主成分来分析数据，可以让我们对数据有一个大致的了解。
李仁杰介绍道，「如果用强化学习的方法，模型一两天就能训练好了。这些 AI 实现起来则是在云端进行运算，无需耗费手机算力。」 人工智能除了可以学会人类的游戏方式外，还可以掌握一些超出常规的技巧。...用户画像是 AI 领域里贴近业务转化的前沿研究方向，与传统的数据挖掘不同，人工智能的算法赋予了「用户画像」全新的生命力： 伏羲 AI Lab 通过研究玩家的行为序列、轨迹序列，结合图像视觉技术，实现了对游戏外挂群体的高效打击...李仁杰表示，「而游戏作为虚拟场景可以达成很多现实世界中难以呈现的想象力空间，为 AI 找到了呈现之路。在伏羲 AI Lab，我们不会为了研究而研究。...可以看到，网易伏羲 AI Lab 的论文包含玩家行为研究、计算机视觉和强化学习等方面的研究，几乎包含了游戏领域 AI 的发展所有方向。...在游戏中引入 AI 还是一种新的尝试，如何说服产品同事接受并使用新技术是伏羲 AI Lab 在未来会遇到的挑战。 「与其他娱乐项目不同的是，游戏可以带来沉浸式的交互体验。」
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