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 用户相关性计算，选择的是皮尔逊相关系数，主要选择的是数值型数据进行相关性分析。 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. 哪些属性值需要补充缺失值 其中缺失值不需要进行补充，由于数据的业务背景了解不够，仅只对数据中的缺失值进行删除。 4. 并将数据集分为“训练”“测试”“验证（如果必要的话）”三个子集。
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? 如果你用函数思维看游戏，那只能说你数学不错;在互联网行业，必须将用户行为数据与商业思维相结合，才能创造互联网价值。 1. 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.
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来源：TalkingData 1.3 游戏数据分析的流程 游戏数据分析整体的流程将分为几个阶段，这几个阶段则是反映了不同企业数据分析的水平，从另一个角度，也是在解析作为一名数据分析人员究竟该如何参与到游戏数据分析业务中 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 数据埋点就是通过客户端或者服务端，通过在某些游戏位置追踪玩家游戏行为而得到的相关数据。这些位置则是未来对特定业务分析的基础数据支撑。 移动游戏需要更加快速的响应和迭代能力，当我们通过数据发现了游戏在某些设备上存在问题时就要迅速的进行解决，而此时，关键任务在于我们如何发现这些问题并进行分析。 图1-5游戏设备排行信息 在数据计算层级，要进行实时的运算，定义多维数据模型、业务模型，比如基于时间维度、地域维度、用户群维度、区服维度和渠道维度等，按照小时、日计算任务，根据业务要求进行数据运算，并把结果集数据输入到数据库中
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。 在很多情况下，经过积累，需要将一些重要业务和分析进行归纳，总结出长期可以使用的分析模块和数据采集体系，如此当我们每一次面临新游戏需要数据统计分析时，则不需要更多的额外开发成本。 1.3.5建议方案 前面几个过程是从数据平台、标准分析系统、产品运营和精细化几个关键词在描绘游戏数据分析的流程，而数据分析的最终是要形成方案或者决策指导，因为分析结果体现不了价值，最终还是要和业务结合， 在以往的游戏数据分析领域，我们会发现，经过数据分析后，方案一旦形成，我们很难将这个方案执行下去，并且无法评估最终的效果，因为在整个数据分析环节中，参与的部门的人员众多，数据分析结果与方案执行往往很难做到一致 建议方案是整个游戏数据分析的重要一环，因为最终我们还要进行效果的检验，并且通过和分析目标进行比较，是否达到了预期。
文/ 于洋 TalkingData高级咨询总监 1.3 游戏数据分析的流程 游戏数据分析整体的流程将分为几个阶段，这几个阶段则是反映了不同企业数据分析的水平，从另一个角度，也是在解析作为一名数据分析人员究竟该如何参与到游戏数据分析业务中 数据埋点就是通过客户端或者服务端，通过在某些游戏位置追踪玩家游戏行为而得到的相关数据。这些位置则是未来对特定业务分析的基础数据支撑。 图1-5游戏设备排行信息 在数据计算层级，要进行实时的运算，定义多维数据模型、业务模型，比如基于时间维度、地域维度、用户群维度、区服维度和渠道维度等，按照小时、日计算任务，根据业务要求进行数据运算，并把结果集数据输入到数据库中 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。 在很多情况下，经过积累，需要将一些重要业务和分析进行归纳，总结出长期可以使用的分析模块和数据采集体系，如此当我们每一次面临新游戏需要数据统计分析时，则不需要更多的额外开发成本。
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 ? 《Clash of Clans》（部落冲突），由Supercell开发，于2012年8月2日在Appstore发布，截止目前已有203万人在美国的Appstore发表评分，占2000款热门游戏评分人数的 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。 ?
活动完成人数、奖励产量、意外预警） 商城统计（销售统计工具，销量排行） 1.1.1.2.2ACG游戏 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 [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。 而传统电信行业逐步达到饱和状态，而且行业又不相同，所以不能够生搬硬套电信行业的一些成功专题分析经验。但我们可以根据游戏行业目前的业务现状，同时借鉴电信行业的专题分析经验，从而解决目前游戏业务问题。 可以和目前的游戏业务专家明确以下问题：Who : 分析哪些用户，流失的定义是什么When: 时间窗口设置，分析期、挽留期、反应期What: 明确哪些分析指标(衍生出一些占比、趋势字段)1.2.2客户细分目前游戏行业的资费业务较单一 当游戏行业的资费业务到达一定复杂度后，可以对目前现有的客户资源进行细分，根据不同群体营销不同产品，提高客户的响应度。
作者介绍：李明，腾讯云数据库架构师华南区负责人，曾在某专业数据库服务商、51job任职DBA。 近年来，游戏行业大力发展海外区域，海外用户量大增，游戏行业在全球同服背景下，对高可用、可靠性、数据安全等要求越来越高。 腾讯云数据库在对游戏行业多年的支持和运营上，积累大量安全合规、批量回档、全球同服性能、数据订阅、数据库审计、批量备份和灾备部署的实践经验，分享如下： TencentDB for MySQL游戏行业数据安全实践分享 bernieli20180903.pptx 更多前沿数据库技术和案例分享，请关注我们的微信号：腾讯云数据库CDB 腾讯云数据库公众号文章版.jpg
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 数据可视化 在数据可视化方面，腾讯云除了自家的产品外，还可以结合开源产品做进一步展现 商业只能分析（BI），为开发者提供拖拽式自服务操作交互方式，几分钟完成一套数据可视化报表，并且可以支持多种数据源类型 结论 以上就是腾讯云在游戏数据分析领域的赋能，了解玩家的行为吸引玩家，留住他们并最终创造出有趣的游戏是至关只要的。 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。
游戏开服前两天（2022-08-13至2022-08-14）的角色登录和登出日志如下 一天中，玩家可以多次登录登出游戏，请使用SQL分析出以下业务问题： 分析开服首日（2022-08-13），游戏的 DAU（日活跃玩家数）和次日留存率（次日仍登录的活跃玩家数/当日活跃玩家总数） 【解题思路】 问题1：分析开服首日（2022-08-13），游戏的DAU（日活跃玩家数）和次日留存率（次日仍登录的活跃玩家数 根据题意可知，当日即为开服首日（2022-08-13），因此，我们要用where子句筛选出日期为“2022-08-13”的数据： where 日期 = '2022-08-13' 至少登录过游戏一次表示登录过游戏即可 而在“登出日志”中玩家登出信息有可能缺失，因此，为了避免漏算玩家，我们从“登录日志”取数据进行查询： from 登录日志 如何计算玩家数呢？ 角色id) as 日活跃玩家数 将以上分析按SQL编写规范组合成完整的SQL语句即可计算出日活跃玩家数。
【面试题】某游戏数据后台设有“登录日志”和“登出日志”两张表。 “登录日志”记录各玩家的登录时间和登录时的角色等级。 “登出日志”记录各玩家的登出时间和登出时的角色等级。 游戏开服前两天（2022-08-13至2022-08-14）的角色登录和登出日志如下 一天中，玩家可以多次登录登出游戏，请使用SQL分析出以下业务问题： 请根据玩家登录登出的时间，统计各玩家每天总在线时长情况 问题4： 统计各玩家每天总在线时长分为两步： 第一步，计算各玩家每天每次登录游戏后的在线时长； 第二步，对各玩家每天每次的在线时长进行求和，得到各玩家每天的总在线时长。 1. 计算各玩家每天每次登录游戏后的在线时长 玩家每次登录后的在线时长=每次的登出时间-每次对应的登录时间，因此，我们需要对玩家的登录时间、登出时间进行一一对应。 2位小数 from c group by 角色id,日期; 查询结果如下： 问题4： 统计各玩家每天总在线时长分为两步： 第一步，计算各玩家每天每次登录游戏后的在线时长； 第二步，对各玩家每天每次的在线时长进行求和
前言 因为我实习的工作是游戏后端开发，所以难免会遇到游戏领域的一些专业知识，就比如游戏数据分析。 (1) 业务需求 方法论是对业务需求的最高层级的抽象，涉及具体业务时，在方法论的指导下，我们需要对业务需求进行拆解，而这个阶段，从数据分析的角度来看，就是该如何进行数据埋点。 数据埋点就是通过客户端或者服务端，通过在某些游戏位置追踪玩家游戏行为而得到的相关数据。这些位置则是未来对特定业务分析的基础数据支撑。 在很多情况下，经过积累，需要将一些重要业务和分析进行归纳，总结出长期可以使用的分析模块和数据采集体系，如此当我们每一次面临新游戏需要数据统计分析时，则不需要更多的额外开发成本。 在游戏数据分析中，有非常多的指标需要去分析，从这些指标中能发现有价值的问题，它是游戏行业的“基本沟通语言”。下面总结一些常见游戏数据指标。
来源：牛客网2017年校招全国统一模拟笔试(第五场)编程题集合 时间限制：1秒 空间限制：32768K 牛牛和羊羊在玩一个有趣的猜数游戏。 在这个游戏中,牛牛玩家选择一个正整数,羊羊根据已给的提示猜这个数字。第i个提示是"Y"或者"N",表示牛牛选择的数是否是i的倍数。 输出描述: 输出一个整数,表示合法的提示个数。因为答案可能会很大,所以输出对于1000000007的模 输入例子1: 5 输出例子1: 12 分析 这道题比较难。 首先运用动态规划的思想 首先我们分析，dp[i]表示前i个数的合法个数 当第i个数是素数的时候，前面除了1都没有能除尽的，所以这个位置可以随便选Y或N,所以dp[i] = dp[i-1] 当第i个数不是素数的幂次 分析完之后，我们就可以得出计算方法，对于12： 2，4，8这三个数是幂次，有4中可能 3，9 这两个数幂次，有三种可能 5，7，11，分别是两种可能 其他的数都由其他数决定 所以最后结果就是43222
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。 立体式分析，也就是维度分析；产品数据的发掘不应该仅仅拘泥于产品；大环境下的娱乐产物必须综合产品、市场、用户进行不同切入点分析；要知道，数据分析是基于商业目的，而商业离不开用户和市场；说白了就是结合不同维度进行有目的的数据收集 上图为AARRR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。 付费等）调整游戏，进行流量转化与梳理。 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，根据自己的数据分析思路制定相应的分析方案
近些年来，以游戏行业为主导的休闲娱乐行业，一跃成为国民经济的重要支柱。 但是在区块链领域盛起的2018年，却成为了游戏行业的“三荒年”——产品荒、流量荒、用户荒，具体表现为产能下降，新品游戏极速下滑，创新动能不足；流量集中度高，头部app占据着行业大部分流量；行业人口流量逐渐消失 在突破“动物园”束缚后又远离了各种“星球”的干扰，在数字资产架构下引入数字资产存储、商品交易等全新数字资产服务体验，逐步进入2.0时代，丰富游戏产品形式，不断开拓疆土。 在“头部效应”极盛的区块链游戏领域，流量集中度高，头部企业占据行业大部分流量，逐步形成的垄断之势不利于行业整体的进步。 但是目前，已有尚多区块链游戏从固化思维中走出，并在升级转型之路越走越远。 以区块链本身的号召力来平衡游戏用户群体，无论是从年龄段还是行业背景，都均有分布。这也将解决流量用户消逝，市场后劲不足的问题。有区块链在必有游戏市场。
在当时的盛大内部，我们针对游戏的用户体验瓶颈环节，设立“卡外掉充安”（卡机、外挂、掉线、充值、安全）专项，通过数据分析不断进行验证和调整，使得用户体验满意度持续行业领先。 在此之前，公司内部已进行了超过半年的数据分析和业务试点，最终全面施行，深刻影响了游戏产业。 而《游戏数据分析实战》的作者黎湘艳就是盛大游戏数据分析专家，从事游戏行业16年，历经多种岗位，亲历了中国游戏行业从萌芽到蓬勃发展的历程。 该书主要分为三部分： 第一部分：主要介绍游戏数据分析相关指标体系，通过这套体系，可以初步监控游戏整体运营情况； 第二部分：主要介绍游戏正式发行前期的市场调研、渠道用户质量分析、竞品分析及投资收益预测，对游戏品质进行定位 叶洋，游卡桌游资深数据分析师，具有7年游戏行业数据分析、数据挖掘工作经验。 购买链接： https://item.jd.com/12248029.html
一开始每天30+人的新进玩家，让我心塞的不行。 那时候一直在怀疑，自己做了这么久游戏，其实根本就不懂的如何做游戏。 然后一看，其他带关键词的游戏，新进分分钟破k…… 在数据面前只能承认，自己做的游戏质量不如他人…… 但现在看来，这个阶段根本就不是在比拼游戏质量，微信在『几乎不干预』的情况下，并不是在『筛选』出好游戏， 就像一年前到现在不停变化的小程序策略，我想大部分的数据走向都是在微信的预料之外，所以现在放任小游戏平台应该也是打算初步观察。 小卜的数据走向 ? 在那之前，每天几乎只有30人左右的新用户。 如果『新进』也能说是『你的游戏变好玩了，当然玩的人多啦』，那我无话可说。 总之，按这个数据分析下来，这个阶段的小游戏根本不是在筛选高品质的原创游戏，而是打算放任开发者来用热门的游戏填充满小游戏平台。 —— 最后，简单再分享一些数据，小卜目前的留存在20-25%之间，不知道这是个怎样的值，然后，小卜的妹子玩家占比接近60%。 ? ? 小游戏似乎是女孩子玩的比较多~
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。 例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。 一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？ 对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说： 行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。 希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。
2013年移动大战全面打响，从终端、行业到用户，都经历了翻天覆地的变化。 今日，跟大家分享《腾讯移动分析发布2013移动行业分析》之行业篇： 第一期：终端篇（周四） -Android与IOS市场分额变化； -Android终端主流规格变化； -iOS版本越狱情况变化； 第二期 ：行业篇（周五发布）； -全国应用开发商分布； -游戏和理财类应用用户群分布； -电商和生活类应用用户群分布； 第三期：用户篇（周六发布）； -4大移动用户群体； -4大群体网络接入分析； -Top应用 ； -用户活跃时间分析； image.png image.png image.png
游戏数据库（TcaplusDB）是专为游戏设计的分布式 NoSQL 数据存储服务, 支持全区全服、分区分服的业务模式,为游戏业务爆发增长和长尾运维提供不停服扩缩容、自动合服等功能。同时,游戏数据库TcaplusDB还 提供完善的高可用、容灾、备份、回档功能以实现7*24小时五个9的可靠数据存储服务。
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