展开

关键词

游戏数据分析

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 : (1)游戏投资商可对高频用户的游戏类型进行投资 (2)游戏产品的市场面对群体的普及主要针对哪个市场 (3)游戏产品的市场面对哪类游戏受喜好的人多 分析目标:高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.

49231

数据分析,如何支持运营迭代

上一篇《为什么你做的数据分析运营懒得看》中,我们列举了运营实际遇到的困难,今天接着分享,数据分析可以如何帮助运营解决困难。正如上一篇所说,数据分析已经为运营提供了大量支持,可惜仅限于认知现状阶段。 男生们可以回忆一下你们玩的游戏,是不是首充送XX,七日登录送XX,竞技比赛有勋章,套路非常相似。女生们可以回顾一下购物网站的各种满减、优惠、抽奖,是不是看起来很相似。就是这个感觉! 2 不同运营数据的需求 虽然都叫运营,但是运营实际包含的工作内容非常多。不同运营工作,具体痛的位置不一样。对于这些痛点,数据分析能治疗的程度也有区别。从本质上看,数据分析方法代表着理性、逻辑、计算。 3 数据能支持哪些问题 数据分析适合解决理性问题,因此看了上边分类大家大概知道数据分析适合哪些问题。但别忘了,运营最大的问题是没钱。 以上种种,归纳起来就是:好的数据支撑体系,从来都是业务数据一体运营,集体作战的结果,从来都没有一个神仙级数据分析师能振臂一呼“啊啦啦啦”就摆平所有问题。

57030
  • 广告
    关闭

    腾讯云图限时特惠0.99元起

    腾讯云图是一站式数据可视化展示平台,旨在帮助用户快速通过可视化图表展示大量数据,低门槛快速打造出专业大屏数据展示。新用户0.99元起,轻松搞定数据可视化

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    数据分析】TalkingData:游戏数据分析流程

    因为在整个的过程中,我们要完成游戏数据分析的工作,需要开发人员、设计人员和运营人员的参与,当大家无法在统一的思想和方法的指导下,就无法进行有效地任务分配和需求理解,进而导致今天我们看到这种现象:在很多的游戏公司 ,运营人员与开发人员的沟通中频频会出现各种数据标准理解的不统一,分析功能开发得南辕北辙。 在2012年发布的《移动游戏运营数据指标白皮书》。 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, 这是对数据分析结果的最佳利用,同时也是在不断积累运营经验,从长远来看,会形成一系列的运营模型,从此不必在摸着石头过河,也不必每一次运营活动和执行都是通过感性认知完成。

    1.2K81

    产品运营数据分析——SPSS数据分组案例

    当我们的样本量过大,譬如以前讲过的,EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列,尤其是当行数大于30万,一般的办公电脑处理都比较吃力,所以推荐做大数据量处理,还是用SPSS。 今天继续分享SPSS的数据分组,在SPSS里面,这个功能路径是:【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】,常用的是第二个,不会覆盖原有的变量数据。 第一步,数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档,把数据拷贝到SPSS软件,设定好变量名称,如下图: 数据视图: ? 变量视图 ? 最后一组,我们通常定义为【范围,从值到最高】,不至于遗漏数据,正如第一组,我们会定义为【范围,从最低值】。 ? 数据分组后的变量视图 ? 原文链接:http://www.36dsj.com/?p=4850

    91250

    游戏数据分析的艺术》之游戏数据分析的流程(下)

    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。 ? 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, 不过在最近的移动游戏市场,已经有很多的公司或者分析师慢慢注意到这一点,因为移动设备可以更加精准地定位一个用户,同时移动提供了更加方便和快捷的消息推送和内容下发机制,这使得我们至少从游戏运营层面可以做到根据设备 这是对数据分析结果的最佳利用,同时也是在不断积累运营经验,从长远来看,会形成一系列的运营模型,从此不必在摸着石头过河,也不必每一次运营活动和执行都是通过感性认知完成。

    636100

    游戏数据分析的艺术》之游戏数据分析的流程(上)

    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 因为在整个的过程中,我们要完成游戏数据分析的工作,需要开发人员、设计人员和运营人员的参与,当大家无法在统一的思想和方法的指导下,就无法进行有效地任务分配和需求理解,进而导致今天我们看到这种现象:在很多的游戏公司 ,运营人员与开发人员的沟通中频频会出现各种数据标准理解的不统一,分析功能开发得南辕北辙。 在2012年发布的《移动游戏运营数据指标白皮书》。

    1K70

    python数据运营分析实例---销售预测

    数据来源:https://pan.baidu.com/s/1a5kcBy0O0LGO8vo5SXI2Hw 第一步:导入库 import re import numpy from sklearn import linear_model from matplotlib import pyplot as plt 第二步:导入数据 fn = open("C:/Users/***/Desktop/Python数据分析数据运营 /chapter1/data.txt") all_data = fn.readlines() fn.close() 第三步:数据预处理 x=[] y=[] for single_data in all_data y.append(float(temp_data[1])) x=numpy.array(x).reshape([100,1]) y=numpy.array(y).reshape([100,1]) 第四步:数据分析 plt.scatter(x,y) plt.show() 第五步:数据建模 model = linear_model.LinearRegression() model.fit(x,y) 第六步:模型评估

    31410

    数据分析游戏 数据分析的维度、方法

    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 ARPU) 1、与目标对比(例如:在11月30号前,某游戏日活跃用户数运营目标为5万户。 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

    2.5K90

    运营分析而设计的数据系统

    介绍一个有趣的数据系统Operational Analytics Processing,OPAP系统。不同于传统的OLTP和OLAP,它更注重于实时数据的即时分析。 举个简单的例子,当用户参加一项活动时,产品经理或者是运营人员希望能够马上获得用户的参与效果,并且快速的探索用户的行为特征,从而立马改进活动以获得更好的效果。正所谓:越来接近实时的数据,越有价值。 低数据延迟: 数据的任何变化都能够在几秒钟内被查询到。因为主要是用于分析,所以OPAP系统无需像OLTP系统一样支持事务。 总结 OPAP系统并不太像传统的数据库,它单纯只是为了让数据能够更快的被分析。基于这个理念,便有了很多有趣的特性,比如不支持事务,直接将数据落盘到log。 总的来说,作者的设想是很有意义的:对于某些分析场景,使用Flink、Spark Streaming实时计算引擎,算出结果显得太重,也不够灵活;类OPAP系统可以通过简单的SQL语句将工作量释放给产品和运营人员

    41620

    聊一聊游戏版本运营

    这些埋点数据都是元数据,也就是每一次行为事件都会记录成一条,我们后续复杂的数据分析都是基于此。 一般来说,我们可以将事件的属性分为两类:通用属性与事件专属属性。 除了我们需要用于分析的属性之外,技术也可能会提一些用于定位问题的属性字段,加到埋点设计里即可。 1.8. 运营数据后台 有了埋点数据之后,我们就可以进行运营数据后台的搭建了。 又或者我们接入一些第三方的数据后台,按照对应的数据埋点要求进行埋点设计,一样可以快速的完成一些基础的数据报表设计。 其实,有了元数据数据分析就都好做了。 不过,现在除了游戏里的一些玩家行为数据之外,我们还有买量数据,这方面也是可以集成到运营数据后台的,当然也是可以单独拿出来做分析,结合游戏里的数据看用户质量(留存、LTV、roi之类的)。 2. 版本规划 一般来说,游戏性的版本规划可能是很早就有制定,不过在运营阶段,收集到线上玩家的一些有效反馈建议以及从运营数据分析得到的一些参考建议等都可以作为后续版本的开发方向。

    9720

    美国Appstore游戏数据分析

    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。 ?

    64180

    第二届游戏运营技术论坛——云时代的游戏运营之道

    如何将云的理念落地到游戏领域来?如何提升游戏运营的质量和效率?怎样降低运营成本?这是游戏行业进入新一轮发展期,又恰逢云计算兴起,做为游戏人要追寻的问题。 本届游戏运营技术论坛以“云时代的游戏运营”为主题,请来腾讯游戏、盛大游戏、英特尔亚太研发、云络网络的核心高管和技术大牛,与各位一起再论云时代的游戏运营之道! ? 腾讯游戏运营部总经理 崔晓春 致开场辞 腾讯游戏运营部总经理 崔晓春开场致辞中提到,这次的论坛是在云时代的大背景下举行,技术的革新不仅是移动游戏开发的挑战,还是个不容错过的机遇。 而到时候运维都应该从重复劳动中解放出来,将精力投入到主动优化中去,例如:游戏运营架构设计、技术运营工具建设、产品运营决策支持、用户游戏体验优化等等更有价值的工作。 而在存储方面,英特尔现在很多数据中心的存储基本上是一个存储服务器加上一个接口,在未来英特尔可以提供软件可管理的,能够实现自动的冷数据、热数据的分层,能够减少数据的重复量。

    61560

    数据运营」理解DataOps运营

    DataOps开始时是作为一个最佳实践系统,但逐渐成熟为处理数据分析的全功能方法。此外,它依赖并促进分析团队和信息技术运营团队之间的良好沟通。 使用SPC,对数据流进行持续监控。如果出现异常,数据分析团队将收到自动警报通知。 增强的数据分析:DataOps促进了多面分析技术的使用。旨在引导数据通过所有分析阶段的新机器学习算法正越来越受欢迎。这些算法帮助数据专家在将数据交付给客户之前收集、处理和分类数据。 通过使用自动流程,数据分析数据管理变得更加精简。这些步骤确保了产品交付和部署的快速和无缝改进。 连续的分析 持续分析是最近才发展起来的。 连续方法被设计为同时运行多个无状态(不保存数据)引擎,这些引擎丰富、分析和操作数据。由此产生的“持续分析”方法提供了更快的答案,同时也使IT工作更简单、更便宜。

    51010

    数据分析数据挖掘、数据运营有啥区别?【通俗版】

    在医院陪护老婆已经一周了,与医生、化验、护士相处一周以后,发现这不就是数据分析数据挖掘、数据运营间的关系吗!特此mark,让新同学快速理解一下。 这一切处理问题的方法像极了数据分析师。虽然作为数据分析师懂的是数据、统计学、编程、业务等知识,可真正面对的业务问题错综复杂。 由人工梳理复杂问题,设定清晰的目标,标注结果,再交由算法训练稳定的模型,是沉淀经验,积累分析成果的重要过程。 至于护士们,就像极了数据运营,或者需要看数据运营。 对企业而言,分析、算法、数据运营也缺一不可。数据分析适合解决复杂的业务问题,算法适合对特定问题训练模型提升效率,数据运营当然是数据说话的干脏活累活,大家都在为经营做贡献。 可有些同学会好奇:那陈老师,为啥我看到的是数据分析都在迷茫自己要做什么,人人都想21天0基础学算法年薪百万,运营三天就写一篇分析心得却事到临头老是来要数要结果呢??为啥我看到的企业都这么乱??

    41240

    罗明雄:大数据金融运营模式分析

    平台金融模式中,是平台企业对其长期以来积累的大数据通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析,通过研究并与传统金融服务相结合,创新性的为平台服务企业开展相关资金融通工作。 平台模式的特点在于企业以交易数据为基础对客户的资金状况进行分析,贷款客户多为个人以及难以从银行得到贷款支持的小微企业,贷款无需抵押和担保,能够快速发放贷款,且多为短期贷款。 同时,这也使平台模式具有了寡头经济的特点,平台模式中的企业必须在前期进行长时间交易数据的积累,在交易数据的积累过程中完善交易设备和电子设备,以及进行数据分析所需的基础设施积累和人才积累。 说到大数据,首当其冲的应该是已经围绕数据海洋中耕耘已久并衍生出金融借贷业务的阿里系。首先从宏观上对阿里系进行分析。阿里系的基础是“三流”:信息流、资金流以及目前马云退休后布局的物流。 笔者认为,无论采用上述哪种运营模式,大数据分析的能力和数据来源的合法性、持续性能力对于企业来说必不可少。企业应根据自身发展特点选择自身适合的模式。 摘自:搜狐证券

    86970

    游戏研发与运营环境Docker化

    在泛娱乐时代,游戏行业特殊的业务特点为技术团队提出了更高的要求,而Docker对游戏研发的运营环境带来了很多好处。发展至今,游戏研发的行业现状是怎么样的?Docker和架构改进之间如何应用? 开发网和运营网是严格隔离的,中间会有一个跳转机(跳转机对安全性的要求非常高),再通过运维部署到生产机上,以前的开发流程上对人和每个环节的要求都很高,特别是对测试,QA出版本与运维。 开发人员在开发过程当中,不能直接上生产机(游戏行业是不允许开发人员上生产机改动数据的),所以查bug非常难,做到最后才发现很多bug是因为环境不一样导致的。 新的改进思路,就是把跟网络相关的部分全部拿出来,它和游戏本身无关,只是替用户和游戏之间转发数据而已,并不需要跟某一个区域绑定。 这也会有一些其他的麻烦,比如我对运营环境不了解,运营环境一变我们就不会解决了,最后变成一个深坑。现在流程都被docker之后,运维人员几乎变成了一个“搬砖”的人。

    85341

    浅谈游戏运营中LTV的计算

    上回咱们介绍了《关于移动游戏运营数据指标,这里有一份简单说明,请查收》,不少朋友们看完后留言希望出一期关于LTV的计算和预估科普贴,刚好最近才哥也在做这方面的数据处理。 其中CAC就是指产品获取单个用户需要的成本,我们在《关于移动游戏运营数据指标,这里有一份简单说明,请查收》介绍过广告投放常见的数据指标中CP*如CPA、CPM等计费方式都是可以折算为单用户获取成本的。 这里把某天使用产品的用户叫当天留存用户,所以对于当天的充值收入来说只可能来自当天留存用户,而当天留存用户的人均付费金额为arpu,所以,我们可以得到LTV的如下计算公式: 注:这里以第0日为这批用户新增日期(和目前大多数第三方数据分析平台保持一致 举个栗子:我们根据历史数据进行拟合得出了留存率和arpu的预估数据如下 ? 案例数据01 以下面积部分就是LTV值: ? 注:本节计算用的输入均为第2部分中案例数据01 前10天原数据 3.1.

    56540

    腾讯云游戏数据分析概览

    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 上述我们介绍了“数据”的价值在整个游戏生命周期的重要性,但作为开发人员,我们就会想,游戏中会发生太多事情,我们要收集分析什么数据?比如: 玩家一次玩多久? 玩家喜欢选择什么角色? 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

    1.4K70

    相关产品

    • 智能数据分析

      智能数据分析

      智能数据分析( IDA)基于安全、低成本、高可靠、可弹性的云端大数据架构,帮助企业客户实现从数据采集、建模、挖掘、效果分析、用户标签画像到自动化营销等全场景的数据服务,快速实现数据驱动业务增长的目标。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券