米波雷达测高波瓣分最大似然实测数据分析硕士论文

米波雷达测高波瓣分最大似然实测数据分析硕士论文
米波雷达测高波瓣分最大似然实测数据分析硕士论文

某型米波雷达测高工程实现及其实测数据分析

【关键词】米波雷达; 测高; 波瓣分裂; 最大似然; 实测数据分析; 【英文关键词】VHF radar; Height measurement; Beam split; Maximum likelihood; Data Analysis;

【中文摘要】米波雷达在反隐身方面具有明显的优势,然而米波雷达波束宽、测量精度和分辨率低,尤其在俯仰维低仰角区域,多径反射效应严重影响了对目标高度的测量。本文结合某型号米波雷达,研究测高处理模块的工程实现及其实测数据分析。论文首先回顾了波瓣分裂法、最大似然法测高的基本原理,并且结合实际应用对算法中关键参数的选择做了仿真。然后在工程实际中综合利用这两种测高方法,即在低仰角区采用波瓣分裂法测高,在高仰角区采用最大似然法测高。利用某硬件处理平台上的高性能数字信号处理器(TS201)完成测高处理算法的软件优化实现。最后结合外场试验过程中记录的实测数据进行分析和测高处理,设计实测数据分析的MATLAB程序,对测高结果进行分析和处理,分析了误差产生的原因以及提高测量精度的方法。【英文摘要】VHF radar has great advantages in anti-stealth. But VHF radar has disadvantages, such as wide beam width, low precision and low resolution. Especially in elevation dimension, the ability of height measurement precision of VHF radar is poor because of multi-path reflection. The thesis focuses on implementation of height measurement and its data analysis in VHF radar. At the beginning, the chapter will review the basic principle of beam split, maximum likelihood. Then comprehensive utilize above two algorithm...

摘要3-4

Abstract 4

第一章绪论7-13

1.1 研究的背景及意义7-8

1.2 米波雷达测高的国内外研究进展8-10

1.3 米波雷达的主要测高方法简介10-11

1.4 本文所做的工作11-13

第二章米波雷达测高方法简介13-33

2.1 引言13

2.2 阵列信号模型13-15

2.3 基于波瓣分裂法的测高方法15-23

2.3.1 波瓣分裂法理论介绍15-20

2.3.2 工程实际中若干参数的选择20-23

2.4 基于最大似然法的测高方法23-28

2.4.1 最大似然法理论介绍24-26

2.4.2 交替投影算法26-28

2.5 两种测高方法的比较分析28-31

2.6 本章小结31-33

第三章测高处理模块的工程实现33-41

3.1 引言33

3.2 测高处理板硬件介绍33-35

3.2.1 DSP 及FPGA 芯片简介33-34

3.2.2 测高处理板简介34-35

3.3 测高模块的工程实现35-40

3.3.1 任务分配35-36

3.3.2 DSP 工程实现36-40

3.4 本章小结40-41

第四章雷达实测数据分析与测高处理41-57

4.1 引言41

4.2 数据采集与脱机处理流程41-43

4.3 数据分析43-48

4.3.1 DSP 和Matlab 处理结果比较43

4.3.2 实测数据分析结果43-45

4.3.3 DSP 程序中遇到的问题45-48

4.4 算法改进48-55

4.4.1 理论仿真48-52

4.4.2 实测数据处理结果52-55

4.5 本章小结55-57

结束语57-59

致谢59-60

参考文献

毕业生就业数据分析系统开发毕业设计

毕业生就业数据分析系统开发

毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名:日期: 指导教师签名:日期: 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名:日期:

学位论文原创性声明 本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名:日期:年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名:日期:年月日 导师签名:日期:年月日

论文的数据分析

论文的数据分析 大家现在都要写论文的数据分析了……很多同学都一点不会……所以把我知道的跟大家分享一下……下面以PASW18.0为例,也就是SPSS18.0…………什么?不是18.0,好吧……差不多的,凑合着看吧……要不去装个……= =……下面图片看不清的请右键查看图片…… 首先,要把问卷中的答案都输进SPSS中,强烈建议直接在SPSS中输入,不要在EXCEL中输入,再导入SPSS,这样可能会出问题……在输数据之前先要到变量视图中定义变量……如下图 所有类型都是数值,宽度默认,小数点看个人喜好,标签自定,其他默认……除了值…… 讲讲值的设定…… 点一下有三点的蓝色小框框……会跳出一个对话框,如果你的变量是性别,学历,那么就如下图

如果是五点维度的量表,那么就是 记住,每一题都是一个变量,可以取名Q1,Q2……设定好所有问卷上有的变量之后,就可以到数据视图中输入数据啦……如下图

都输完后……还有要做的就是计算你的每个维度的平均得分……如果你的问卷Q1-Q8是一个维度,那么就把Q1-Q8的得分加起来除以题目数8……那么得到的维度1分数会显示在数据视图中的最后……具体操作如下…… 转换——计算变量

点确定,就会在数据视图的最后一列出现计算后的变量……如果你的满意度有3个维度,那么就要计算3个维度,外加满意度这个总维度,满意度=3个维度的平均分=满意度量表的所有题目的平均分…………把你所有的维度变量都计算好之后就可以分析数据啦…… 1.描述性统计 将你要统计的变量都放到变量栏中,直接点确定……

如果你要统计男女的人数比例,各个学历或者各个年级的比例,就要用描述统计中的频率……如果要统计男女中的年级分布,比如大一男的有几个,大二女的有几个,就用交叉表……不细说了……地球人都懂的………… 2.差异性分析 差异性分析主要做的就是人口学变量的差异影响,男女是否有差异,年级是否有差异,不做的就跳过…… 对于性别来说,差异分析采用独立样本T检验,也可以采用单因素ANOVA分析,下面以T检验为例……

游戏运营数据分析

任何一款游戏运营,都是以UED、数据分析为导向,如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏,是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话,是一个简单明快的操作方式,但社交游戏的数据如何分类海内外关注点有何区别相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题,那么我们就从基础知识入手,逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节,抛弃冗长复杂的多类数据,为自己的成功打下扎实的基础。 付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户 用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】 同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2~4倍。 活跃用户(玩家):是指通过你的推广代码注册,不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。 您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间,您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家!

活跃付费账户=APA。 每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。 【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。 当天0:00-23:59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。当天0:00-23:59登陆游戏时间小时至2小时、活跃天数累积天。 当天0:00-23:59登陆游戏时间小时以下、不为其累积活跃天数。 每日: ---------用户数量描述 在线人数:(取的当日某个时刻最高在线,一般发生在9:30左右) 新进入用户数量:(单日登录的新用户数量) 当日登录用户数量: 每日登录/在线: ---------盈利状况描述 每日消耗构成:(根据金额和数量做构成的饼状图) 每日消耗金额: 每日消费用户数量: 每日充值金额: 每日充值用户数量: 每日充值途径: ---------产品受关注程度描述 官网首页访问量:

如何写好一款产品的运营数据分析报告

如何写好一款产品的运营数据分析报告 戏运营期间,我们可以在后台看到一堆游戏相关数据,对于这些数据我们要怎么怎么进行处理分析呢?下面将围绕一份报告实例做详细的分析。内容主要包括分析目标、分析综述、一周运营数据分析、运营数据总体分析四块内容。 一、 确定分析目标 分析目标主要包括以下三个方面: 分析目的。 分析范围。 分析时间。 如下图所示,分析目标除了主要包括三个方面外,还有备注一栏,这里备注的是计算周期问题。强调一点,我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较,因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。 二、 分析综述 分析综述主要包括两方面的内容

1上周/本周充值数据对比 充值总额 充值人数 服务器数 服务器平均充值 服务器平均充值人数 针对上述内容进行差额对比以及增减率对比,如游戏有特殊要求,可以适当增加其它数据内容。 2上周/本周更新内容对比 主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。 三、 一周运营数据分析 1本周收入概况 日均充值金额,环比上周日均充值金额 用户ARPU值,环比上周ARPU值 简述与上周或之前的充值情况的比较,如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2新用户概况

新用户就是新进游戏的玩家,这里主要介绍这些新玩家的动态数据,一般以两个月为总时长进行陈列比较,具体周期数据仍以周为单位。 新用户数据主要包括:安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等,可根据游戏实际情况进行添加。 3活跃用户概况 活跃用户概况主要包括三部分内容: 日均在线人数,环比上周实时在线人数,提升/下降百分比 日均付费用户登陆人数,环比上周付费登陆数,提升/下降百分比 日均活跃玩家数,环比日均活跃玩家数,提升/下降百分比

游戏运营数据分析指标

游戏运营数据分析指标 一.用户数量: 1.注册用户: 数据价值不高因为每个不同项目注册用户的质量完全不同。前两年被用得很广泛,用来宣传我们的游戏拥有了多少多少用户,当然,有几个是真实的呢?连运营商给出来的都不真实的话,那些数据调查报告的真实性呢?(“你们用户多少啦?”“13万注册用户”,“才这么点,我们有个网站500万”。他根本没有明白用户质量的意义) 2.在线人数: a.最高在线:某个时间能达到的最高在线。 b.活跃人数:此数据也最具欺骗性。如果一个活跃人数不带上时间,没有任何参考意义。必须是“每日活跃用户”,“每周活跃用户”,“每月活跃用户”,“每季活跃用户”等。也就是在这段时间内进入游戏的人。 c.每个活跃用户平均在线时间:如果没有本数据,活跃人数是没有意义的。如果每个用户上来2分钟,马上就下去,这样的活跃用户的价值是多少呢?能和一上来就十几个小时在线的玩家等值吗?平均每个活跃用户上来究竟玩多久?这是网络游戏中一个特别需要注意的数据 d.游戏平均在线人数:非常重要且有价值的参数,但仍然不是唯一的决定因素。

(1).24小时内平均在线人数:数据采样时间越紧密,越精确。 (2).不同的游戏,每个平均在线时间是由不同数量的用户造就的。 (3).平均在线=(每24活跃人*小时) (4).活跃用户每天活跃5分钟,就必须60/5*24=288个活跃用户,才能达到1个平均在线人数。 二.ARPU值: 每个平均在线,每月贡献的人民币因为对于运营商来说,需要根据多少平均在线,来确定服务器、带宽、客户服务、需要多少推广成本才能累计这些平均在线等运营成本。 1.产品毛收益:产品毛收益=平均在线*ARPU值也就是说,要想创收,要么增加用户的在线数量,要么增加每个人的消费数量。 2.时间点卡模式的ARPU固定值:每小时4毛*24小时*30天=288元/月(或其它点卡定价)一款百万在线的收费网游的大致输入,就是1000000*288,每月2.88亿的毛收入(当然其中还有很多小数字,例如免费试用期的用户比例导致真实值减少、各种因素导致的免费游戏,用户比例导致真实收入减少、用户购买点卡很多人没用完导致真实收入增多,渠道压了货但是最后却没有退的导致收入增多等) 3.增值模式的动态ARPU值:目前由于绝大多数网络游戏都在学习免费模式,利用增值服务、收费道具等来盈利的模式,这种模式下,ARPU值的大小是关系到

本科毕业论文中使用spss进行分析的步骤说明

首先你需要掌握两方面的知识,即数据分析和问卷设计,我们分别来说下, 1数据分析 想要快速入门数据分析,掌握数据分析的思维是重点中的重点。 你可以不明白方法原理、可以不清楚分析过程甚至看不懂分析结果也不要紧,只要能按照下面的步骤树立数据分析的思维意识,就可以快速入门数据分析,将学到的知识转化为能力。 第一步:数据类型的识别 数据类型是一切研究的基石,也是数据研究思维的最基本且最关键的思维。不同学科,不同课程,不同领域时,对于数据类型的定义基本一样,但称呼并不完全一样。首先介绍下SPSSAU里面的数据类型,共两类,分别是定类和定量数据。

特征1特征2举例 定类数字代表类别可以计算百分数性别、是否吸烟 定量数字大小有对比意义可以计算平均值身高、体重 ?定量:数字有比较意义,比如数字越大代表满意度越高,量表为典型定量数据?定类:数字无比较意义,比如性别,1代表男,2代表女 每个方法都对应着特定的数据类型,只有理解了数据类型,才能快速找到最合适的分析方法。

第二步:数据间的几类关系情况 差异关系:通常是研究不同类别的差异性,提到了不同类别,那就涉及到定性数据,差异关系可以包括定性和定量数据的差异性,定性和定性数据的差异性。自然地也就对应到几类研究方法中。 相关关系:比如越如何越如何之类的关系。包括相关关系,还有影响关系等。X对于Y 的影响关系情况如何等,此时影响关系又拆分出几种分析算法。 其它关系:比如数据的浓缩,聚类等 在进行数据研究时,首先需要想到的是“我想做什么?“,来回就只有三种关系,那么这种关系有着明显的区分性,对应确认关系情况,加上数据类型的判断,对应就会找出合理的数据研究方法。

智能数据分析在企业中的应用研究-毕业论文范本

浙江工业大学成人教育学院毕业设计(论文) 学生姓名:学号: 专业: 设计(论文)题目: 指导教师: XXXX年XX月XX日

智能数据分析在企业中的 应用研究 姓名: 班级: 指导教师: 随着各种信息化建设的不断发展,海量数据的处理以及如何实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到利润的转化,成为当前企业面临的巨大的课题,因此智能数据分析系统正应运而生。本论文主要就智能数据分析的内涵、产生必然性、相关应用等进行阐述,并且着重分析了在现阶段智能数据分析在我国的现状,同时提出了符合我国国情的建议。 关键词智能数据分析企业应用大数据企业分析决策

目录 1 引言 (5) 1.1 本文研究背景 (5) 1.2 智能数据分析发展历程 (5) 1.3 智能数据分析意义及产生的必然性 (6) 2 智能数据分析的概述 (7) 2.1 智能数据分析的含义 (7) 2.2 智能数据分析的主要技术 (8) 2.2.1 数据仓库 (8) 2.2.2 联机分析处理(OLAP) (8) 2.2.3 数据挖掘(DM) (9) 2.2.4 数据可视化技术 (9) 2.3 智能数据分析适用行业分析 (9) 2.4 智能数据分析(BI)与CRM和ERP的联系 (10) 3 智能数据分析在企业职能中的应用 (11) 3.1 供应流程分析 (11) 3.2 经营分析 (11) 3.3 决策支持 (12) 3.4 绩效管理 (12) 4 我国智能数据分析现状及存在的问题 (13) 4.1 我国智能数据分析现状 (13) 4.1.1 我国智能数据分析总体状况 (13) 4.1.2 我国制造业中智能数据分析应用现状 (13) 4.2 我国智能数据分析存在的问题及原因分析 (15) 4.2.1 BI市场混乱,建立良好销售渠道较难 (15) 4.2.2 产品实施与服务的问题 (15) 4.2.3 缺乏BI规范 (15) 4.2.4 采用BI分析系统的积极性较低 (16) 4.2.5 缺乏专业BI人才 (16)

数据展现与分析平台建设方案--大学毕业设计论文

数据展现与分析平台建设方案 XXX有限公司

目录 1工商信息共享平台的重要性 (1) 2数据分析与展现总体目标 (1) 3数据展现平台系统部署要求 (2) 4数据源分析 (2) 5数据展现方法 (3) 5.1展现原则 (3) 5.2展现维度 (3) 5.3展现指标 (3) 6数据模型展现方案 (5) 6.1烟草行业分析模型 (5) 6.1.1品牌分析模型 (5) 6.1.1.1单品牌进销存分析模型 (5) 6.1.1.2商品群进销存分析模型 (6) 6.1.1.3品牌结构分析模型 (7) 6.1.1.4品牌二八分析模型 (8) 6.1.1.5品牌销售异常分析模型 (9) 6.1.1.6品牌成长分析模型 (9) 6.1.1.7单品销售日分析模型 (10) 6.1.1.8产品宽度分析模型 (11) 6.1.1.9品牌贡献度分析模型 (12) 6.1.1.10品牌波士顿矩阵分析模型 (13) 6.1.2库存及配送分析模型 (14) 6.1.2.1库销比分析模型 (14) 6.1.2.2节假日库销比分析模型 (14)

6.1.2.4品牌补货预测模型 (15) 6.1.2.5采购分析模型 (16) 6.1.2.6库存ABC模型 (16) 6.1.2.7库存周转分析模型 (17) 6.1.2.8配送分析模型 (18) 6.1.2.9库存结构分析模型 (18) 6.1.2.10购进分析模型 (19) 6.1.2.11库销预测分析模型 (20) 6.1.3销售分析模型 (20) 6.1.3.1销售计划分析模型 (21) 6.1.3.2销售趋势分析模型 (21) 6.1.3.3销售结构分析模型 (22) 6.1.3.4价格分析模型 (22) 6.1.3.5销售排名分析模型 (23) 6.1.3.6区域经营分析模型 (24) 6.1.4市场营销及市场投放分析模型 (25) 6.1.4.1市场需求总量分析模型 (25) 6.1.4.2品种投放分析模型 (25)

中国网络游戏行业市场分析调研报告

一、中国网络游戏行业概况 我国网游经过10年的发展,已经实现大跨步的发展。今年我国网游对外出口达4亿美元。截止2012上半年中国游戏市场(包括PC网络游戏市场、移动网络游戏市场、PC单机游戏市场等)达248.4亿,比2011上半年增长了18.5%。 图1 中国游戏市场实际销售收入及增长率 2011年中国网游用户的增长率10%相比2010年有非常大的下滑。并且从2011年开始,中国网游活跃用户增速整体放缓,市场将进入调整期。2013年中国网游用户规模明显放缓,从2012年的59.5%降至54.7%,网游用户规模为3.38亿,增长数量为234万。 图2 中国网游用户数及年增长率 二、细分市场情况 网游市场按服务的终端不同亦可分为:手游、页游、端游、单机游戏。 1、手游市场高速发展 2013年被称为手游元年,在这一年中,中国移动游戏无论是用户,市场占有率还是市场规模方面都呈现高速增长态势。【最新资料,

WORD 文档,可编辑修改】 图3 移动游戏用户规模

图4 移动游戏市场占有率 图5 移动游戏市场实际销售收入 2013年,中国移动游戏用户规模从8000万上升到3.1亿,增长248.5%,不可谓不多,主要原因还是得力于智能手机的普及,以及移动网速的提升,致使手游用户快速增长;于此同时,整个移动游戏市场实际销售收入达112.4亿元人民币,同比上升246.9%;移动游戏市场占有率为13.5%,同比上升8.1个百分点。总体来看自2008年起,移动游戏市场的这三项数据均获得空前高速的增长,2013年表现的尤为突出。 2 、

页游增长明显放缓 2013年中国网页游戏市场实际收入约127.7亿元,同比增长57.4。相比于2010年的198.9%的爆发式增长,2011年到2013年页游市场的收入增长速度正逐步放缓,但稳重有升。 图6网页游戏用户规模 图7 网页游戏市场占有率 图8 网页游戏市场实际销售收入 2013年中国页游用户数约为3.3亿人,同比增长21.2%,较2012年有所减缓;市场占有率达到15.4%,仅保持同比1.9%的小幅增长。实际销售收入达127.7亿元,同比增长57.4%。 3、端游市场占有率下降,销售收入依然可观 2013年,端游市场实际收入536.6亿元,市场占有率达到64.5%,同比下降10.4%,其中国内自研端游市场手机收入约为476.6亿元人民币,同比

基于数据挖掘的校园社交网络用户行为分析毕业设计论文

基于数据挖掘的校园社交网络用户行为分析毕业设计论文

1 绪论 1.1 选题背景 社交网络,简称SNS(social network service),在Web2.0浪潮中已发展为社会化媒体中一个主要平台。据最新的中国互联网络信息中心(CNNIC)2013年1月15 日发布的第31次《中国互联网络发展状况统计报告》,截至2012年12月底,我国网民规模达5.64亿,互联网普及率为42.1%,较2011年底提升3.8个百分点。同时报告显示,社交网络应用持续呈现增长趋势,截止2012年12月,国内社交网络用户总数已达2.75亿,占到了全部网民人数的48.8%,增速保持在10%以上。 与此同时在2010年之后社交网络又出现两大新增长点:其一微博用户持续增长,微博用户规模在2012年达到3.09亿,较2011年底增长了5873万。虽然微博急速扩张的阶段已经结束,但年增幅仍能达到23.5%;其二用户逐渐移动化成为了社交网络用户增长的又一亮点,截至2012年12月底,我国手机网民规模为4.2亿,较上年底增加约6440万人,网民中使用手机上网的人群占比由上年底的69.3%提升至74.5%,随着手机智能化,相当一部分用户访问和发送微博的行为发生在手机终端上,为社交网站的进一步发展提供了可能。此外“社交化”已经作为一种重要的功能元素,正在全面融合到各类互联网应用中。一方面,2012年涌现出大批具备社交基因的新应用,包括图片社交、私密社交、购物分享等,尤其在移动互联网领域,由于手机天生的通讯功能,2012年许多热门移动应用都具备社交功能;另一方面,搜索、网购、媒体等互联网应用正在融合社交因素,以丰富自身的功能、提升用户体验,创新服务和盈利模式。在整个互联网都走向社交化的大趋势下,传统的实名制社交网站也不断增加平台功能,在原

移动游戏运营数据分析指标白皮书

数据分析指标白皮书 作者:TalkingData TalkingData本次推出的《数据分析指标白皮书》,旨在规范行业数据指标定义。所有数据指标的定义按照国际规范重新梳理,并对传统游戏运营数据分析方法中的常用指标进行调整,使之更适合移动游戏这一新领域。统一的数据分析指标,有助于运营人员理解、分析用户行为,改进产品,制定运营策略,让数据化运营更有效率。 一、用户获取(Acquistion) 日新登用户数(Daily New Users,DNU):每日注册并登录游戏的用户数。 解决问题: *渠道贡献的新用户份额情况; *宏观走势,是否需要进行投放; *是否存在渠道作弊行为。 备注: *周新登用户数为本周7天日新登用户数累计之和; *月新登用户数计算同上; *根据需要,可细分为自然增长用户(非推广期)和推广用户(推广期)。 日一次会话用户数(Daily One Session Users,DOSU):一次会话用户,即新登用户中只有一次会话,且会话时长低于规定阈值。

*推广渠道是否有刷量作弊行为; *渠道推广质量是否合格; *用户导入是否存在障碍点,如:网络状况、加载时间等。 备注: *周一次会话用户数为本周7天日一次会话用户数累计之和; *月一次会话用户数计算同上; *游戏引导设计分析点之一; *DOSU有助于评估新登用户质量,进一步分析则需要定义活跃用户的月一次会话用户数。用户获取成本(Customer Acquisition Cost,CAC)=推广成本/有效新登用户 解决问题: *获取有效新登用户的成本是多少; *如何选择正确的渠道优化投放; *渠道推广成本是多少。 备注: *CAC计算要根据渠道来进行细分。 二、用户活跃(Activation) 日活跃用户数(Daily Active Users,DAU):每日登录过游戏的用户数

游戏运营数据基本常识

游戏运营数据基本常识 付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户 用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU【有称PCCU】 同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2~4倍。 活跃用户(玩家):是指通过你的推广代码注册,不属于小号或作弊情况、正常进行游戏 一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。 您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间,您可以在您的推广纪录中查看 您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家! 活跃付费账户=APA。 每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。 【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。 当天0:00-23:59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。 当天0:00-23:59登陆游戏时间0.5小时至2小时、活跃天数累积0.5天。 当天0:00-23:59登陆游戏时间0.5小时以下、不为其累积活跃天数。 每日: ---------用户数量描述 在线人数:(取的当日某个时刻最高在线,一般发生在9:30左右) 新进入用户数量:(单日登录的新用户数量)

网络游戏运营的数据分析一要点

网络游戏相关数据涵义释疑 现如今的人,特别是刚学到点东西的人, 特别爱看数据, 拿着几个半业余、或者带有某种商业目的的数据把自己装扮得很权威。 当然, 也有一群新手策划, 根本没有机会接触到网络游戏的运营数据, 他们认为数据完全无用,而网络游戏中的各种重要数据,大多在 pc 网游和手机网游同样适 用。 1、用户数量 a 某游戏用户数量 --注册用户。 这个数据其实相当无用的, 因为每个不同项目注册用户的质量完全不同。前两年被用得很广泛,用来宣传“ 我们的游戏拥有了 xxx 用户” ,当然,有几个是真实的呢?连运营商给出来就不真实的话, 那些数据调查报告的真实性呢? (“ 你们用户多少啦? ”“13万注册用户” , “ 才这么点,我们有个网站 500万” 。。。他根本没有明白用户质量的意义 b 在线人数 i. 最高在线— -在某个时间能达到的最高在线,想到这个词,就想到了 a3,强大的市场宣传能力,和推广能力,让他们敢在公测第一天说 15万人在线,然而几个月时间,游戏中的玩家走光了。 ii. 活跃人数— -这个数据也是最具欺骗性的数字,如果一个活跃人数不带上时间,哪怕是真实的,都没有任何参考意义。必须是“ 每日活跃用户” 、“ 每周活跃用户”“ 每月活跃用户”“ 每季活跃用户” 、“ 最近多少天内活跃用户” 等等。也就是在这段时间内进入游戏的人。 iii. 每个活跃用户的平均在线时间— -上面说了活跃用户数,如果没有本数据,上面的那个也是没有意义的。如果每个用户都上来 2分钟,马上就下去,这样的活跃用

户的价值是多少呢?能和一上来就十几个小时在线的玩家等值么?平均每个活跃用户上来究竟玩多久? 这是网络游戏中一个特别需要注意的数据。 iv. 游戏平均在线人数—一这是个非常重要、有价值的参数,但仍然不是绝对 唯一的决定因素。 1 24小时内平均的在线人数,数据采样时间越密集,越精确。 2 不同的游戏,每一个平均在线是由不同数量的用户造就的。例如一个好的游戏,可以大量的粘住玩家的时间,让玩家长时间舍不得下线。 3 (每 24人 *小时等于一个平均在线 4 如果你能让每次上来的活跃用户,每次平均在线 6小时,那么你需要 4个活跃用户,就能多一个平均在线了,如果你的游戏每次只让用户玩 5分钟,他就走了,哪怕你的游戏非常好,他每天都上来 5分钟,那么你必须有 60/5*24=288个活跃用户,才能达到一个平均在线人数。你要根据你的游戏用户特性, 判断推广多一个活跃用户容易, 还是增加游戏的粘着度更容易。 c 一般来说,平均在线、总注册用户、活跃人数、以及最高在线有一个比例 曾经有专家说是 xxxx 是 4%, xxxx 是 8.7%等, 他们可能是针对某款他们所能接触到的网络游戏的数据而来的, 但是如果你只听了这个, 不知道这个数据是在其他各种什么条件下产生的,你就错了,每款产品都是不一样的,这个比例随着不同的市场、不同的产品、不同的渠道、不同的服务,会导致精确数据和比例完全不一样。哪怕一模一样相同的产品, 都可能完全不一样的数据,别人注册 100万用户能有 3万在线,不代表你宣传注册 100万,就也一定有 3万。双方的各方面细节太多了,资本家很少看全面企业家成功创业者所付出的所有努力。 数据是用来参考的、辩证型论证的, 用来与其它相关事务关联的, 单独的某个数据,往往不具备论证力度。不同项目的数据具有不一致性。 2、 Arpu 值

游戏运营数据分析

游戏运营数据分析-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN

任何一款游戏运营,都是以UED、数据分析为导向,如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏,是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话,是一个简单明快的操作方式,但社交游戏的数据如何分类海内外关注点有何区别相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题,那么我们就从基础知识入手,逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节,抛弃冗长复杂的多类数据,为自己的成功打下扎实的基础。 付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户 用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】 同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2~4倍。 活跃用户(玩家):是指通过你的推广代码注册,不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。 您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间,您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家! 活跃付费账户=APA。 每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。 【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。 当天0:00-23:59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。 当天0:00-23:59登陆游戏时间小时至2小时、活跃天数累积天。 当天0:00-23:59登陆游戏时间小时以下、不为其累积活跃天数。

行业解决方案-游戏数据运营解决方案#精选.

游戏数据运营解决方案背景 行业综述 随着游戏行业市场竞争局面的扩大,玩家对于品质的要求越来越高,游戏项目的生命周期越来越短,直接影响项目的投入产出比,通过数据运营则可以有效的延长项目的生命周期,对各个阶段的业务走向进行精准把控。而随着流量成本的日益上升,如何构建经济、高效的精细化数据运营体系,以更好的支撑业务发展,也变得愈发重要起来。 在这样的背景下,越来越多的游戏企业加入到数据运营行列,也促进

了大数据产业生态链的发展,第三方数据公司TalkingData、Dataeye、友盟、热云数据等就是在这一个时代中快速成长起来的。但同时受限于业务理解,通用平台往往无法满足游戏企业的定制化需求,所以随着业务的发展,最终还是要选择自建数据分析平台——因为技术门槛、资源投入等原因,目前大部分游戏企业只实现了数据统计,少部分企业实现了数据挖掘,在深度学习层面目前趋近空白。业务需求及痛点分析 按照游戏领域的行业细分,不同类型的公司对数据化运营的业务需求各有侧重,构建数据化运营平台的技术手段也表现为不同的方式。按照行业属性,可以将生态中的公司分为游戏研发商、游戏渠道商、游戏研发商三类,根据业务特点他们对于数据运营的需求也各有侧重,从表现形式讲,基础指标集、客户画像、精准投放&效果分析、智能算法等等,不一而足。

而从实现数据运营的技术手段来分析,也分别表现出不同的特征,各阶段使用的技术栈、驱动因素及演进方向,可以简单通过下图来表述:

而在这样的业务背景下,传统来料加工、被动响应的数据处理架构,显然无法匹配数据化运营的分析需求,主要存在的问题: 1、数据来源单一,缺少精准用户画像,运营策划、实施不能”投 其所好”,用户转化率低; 2、平台沉淀、积累了大量的数据,但是通过数据驱动业务创新、 辅助决策方面没有经验,导致数据 业务价值的转化率低;3、开发定制化,项目实施周期长,响应需求速度慢,无法有效支 撑业务的灵活变化; 4、数据的应用场景单调,大多只是止于简单的看指标、报表,对

游戏运营的数据分析

1、用户数量 a)某游戏用户数量--注册用户。 这个数据其实相当无用的,因为每个不同项目注册用户的质量完全不同。前两年被用得很广泛,用来宣传“我们的游戏拥有了xxx用户”,当然,有几个是真实的呢?连运营商给出来就不真实的话,那些数据调查报告的真实性呢?(“你们用户多少啦?”“13万注册用户”,“才这么点,我们有个网站500万”。。。他根本没有明白用户质量的意义) b)在线人数 i.最高在线—-在某个时间能达到的最高在线,想到这个词,就想到了a3,强大的市场宣传能力,和推广能力,让他们敢在公测第一天说15万人在线,然而几个月时间,游戏中的玩家走光了。ii.活跃人数—-这个数据也是最具欺骗性的数字,如果一个活跃人数不带上时间,哪怕是真实的,都没有任何参考意义。必须是“每日活跃用户”、“每周活跃用户”“每月活跃用户”“每季活跃用户”、“最近多少天内活跃用户”等等。也就是在这段时间内进入游戏的人。 iii.每个活跃用户的平均在线时间—-上面说了活跃用户数,如果没有本数据,上面的那个也是没有意义的。如果每个用户都上来2分钟,马上就下去,这样的活跃用户的价值是多少呢?能和一上来就十几个小时在线的玩家等值么?平均每个活跃用户上来究竟玩多久?这是网络游戏中一个特别需要注意的数据。 iv.游戏平均在线人数—一这是个非常重要、有价值的参数,但仍然不是绝对唯一的决定因素。 1)24小时内平均的在线人数,数据采样时间越密集,越精确。 2)不同的游戏,每一个平均在线是由不同数量的用户造就的。例如一个好的游戏,可以大量的粘住玩家的时间,让玩家长时间舍不得下线。 3)(每24人*小时)等于一个平均在线 4)如果你能让每次上来的活跃用户,每次平均在线6小时,那么你需要4个活跃用户,就能多一个平均在线了,如果你的游戏每次只让用户玩5分钟,他就走了,哪怕你的游戏非常好,他每天都上来5分钟,那么你必须有60/5*24=288个活跃用户,才能达到一个平均在线人数。你要根据你的游戏用户特性,判断推广多一个活跃用户容易,还是增加游戏的粘着度更容易。c)一般来说,平均在线、总注册用户、活跃人数、以及最高在线有一个比例

网络游戏运营的数据分析二

网络游戏运营的数据分析二 任何一款游戏运营,都是以UED、数据分析为导向,如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏,是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话,是一个简单明快的操作方式,但社交游戏的数据如何分类?海内外关注点有何区别?相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题,那么我们就从基础知识入手,逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节,抛弃冗长复杂的多类数据,为自己的成功打下扎实的基础。 付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户 用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】 同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2~4倍。 活跃用户(玩家):是指通过你的推广代码注册,不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。 您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间,您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家! 活跃付费账户=APA。 每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。 【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。当天0:00-23:59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。 当天0:00-23:59登陆游戏时间0.5小时至2小时、活跃天数累积0.5天。 当天0:00-23:59登陆游戏时间0.5小时以下、不为其累积活跃天数。

游戏运营的数据分析

量户数1、用。用册数量-户-a) 某游戏注用户这个数据其实相当无用的,因为每个不同项目注册用户的质量完全不同。前两年被用得很广泛,用来宣传“我们的游戏拥有了xxx用户”,当然,有几个是真实的呢?连运营商给出来就不真实的话,那些数据调查报告的真实性呢?(“你们用户多少啦?”“13万注册用户”,“才这么点,我)义量的意有明白用户质0站50万”。。。他根本没有们个网

个平均在线是由不同数量的用户造就的。例如一个好的游戏,可以大量的。下不间长玩,时让住粘家时舍得线间的家玩线在均平个一于等)时小*人42每()3. 4) 如果你能让每次上来的活跃用户,每次平均在线6小时,那么你需要4个活跃用户,就能多一个平均

在线了,如果你的游戏每次只让用户玩5分钟,他就走了,哪怕你的游戏非常好,他每天都上来5分钟,那么你必须有60/5*24=288个活跃用户,才能达到一个平均在线人数。你要根据你的游戏用户特性,判断推广多一个活跃用户容易,还是增加游戏的粘着度更容易。例个比线有一数、以及最高在线,平均在、总注册用户、活跃人一c) 般来说曾经有专家说是xxxx是4%,xxxx是8.7%等,他们可能是针对某款他们所能接触到的网络

营成本。iv. 产品毛收益==平均在线*arpu值,也就是说,要想发财,最重要的两个数据你一定要明白,。量消费数的加,线数量要么增每个人在户加么要增用的值定固upra的式模卡点间时)b 这个值其实很好计算:每小时4毛(或其他点卡定价)*24小时*30天=288元/月,一款百万在线的收费网游的大致收入,就是1000000*288,每月2.88亿的毛收入(当然其中还有很多小数字,例如免费使用期的用户比例导致真实值减少、各种因素导致的免费游戏用户比例导致真实收入减少、用户购买点卡很多人没用完导致真实收入增多,渠道压了货但是最后却没有退的导。等)收入增多致值的式p动态c)u 增a值模r

APP运营:游戏运营数据分析详解

TalkingData的AARRR模型给出了移动应用数据分析的通用方法论。本文以TalkingData AARRR模型为基础,结合移动游戏的行业特点,给出了移动游戏运营者在业务运营各阶段应当关注的关键数据指标。 用户获取(Acquisition) AARRR模型指出了移动游戏运营两个核心点: 1) 以用户为中心,以完整的用户生命周期为线索 2) 把控产品整体的成本/收入关系,用户生命周期价值(LTV)远大于用户获取成本(CAC)就意味着产品运营的成功 移动游戏的运营会经历如下从投入到产出的循环过程: Acquisition用户获取(投入) Activation & Retention用户活跃及留存 Revenue用户转化(产出) 1. 用户获取-Acquisition关键指标 这个阶段是业务的投入期。运营者通过各种推广渠道(Channel),以各种方式获取目标用户。 这个阶段数据分析最重要的就是通过组合各种维度(如时间、地域、渠道)对各种营销渠道的效果进行评估,从而更加优化合理的确定投入策略,最小化用户获取成本(CAC) 关键数据: 1. 用户数量(以时间、地域、版本、推广渠道等不同维度来拆解分析新增、总数及增长率,组合各种维度来分析各种营销渠道的用户获取效果以及目标用户分布): 点击用户数(Click) 安装用户数(Install)

注册用户数(Sign-Up) 在线用户数(Login): 最高在线(PCU) 平均在线(ACU) 日活跃(DAU) 周活跃(WAU) 月活跃(MAU) 有效用户数:不同类型产品会有不同的定义(可能是注册用户或者登录用户或者付费用户) 2.渠道转化率:点击->安装->注册->登录的转化比率(分渠道) 3.自然增长用户Organic Users:非推广手段获得的用户,如果此数据增长率相对Marketing Users的增长率很高,或者说明产品已经进入成熟稳定期,或者说明营销推广需要加强了。 推广获得用户Marketing Users:推广渠道获得的用户,含有渠道标签,用于宏观的评价渠道推广效果。 4.虚假用户数(One Session/Day User):顾名思义,一次会话用户。主要用于监控渠道刷量作弊。同时也可反映目标用户的使用习惯,判断渠道获取的用户是否有效,从而评价渠道推广质量 5.渠道增长率:评价渠道长期运转健康度 6.渠道份额:渠道对比 7.最后说说CAC(Consumer Acquisition Cost) CAC = 投入成本/有效用户数,以CPX(Cost per X,如获取每个登录用户的成本)的方式呈现 将CAC按渠道进行拆解,就可以得出渠道推广的成本。

网游运营数据指标大全

网游运营数据指标

网游运营活动中有:活跃付费账户(APA),平均同时在线人数(ACU),最高同时在线人数(PCU) 活跃付费账户(APA) Active Paid Account 平均同时在线人数(ACU)Average concurrent users 最高同时在线人数(PCU) Peak concurrent users ARPU值是指一个消费群体消费总额除以群体总人数 ARPU就是每用户平均收入(ARPU-Average Revenue Per User) 游戏数据分析指标解析之一DAU/MAU 之前总结了SNS游戏行业的一些基本分析指标,当时说要对每一个指标进行细细分析以及案解释的,但一直忙着新公司的组建BI团队工作,估计这是借口吧。。。以后要严格规范自己,对过去的分析工作进行总结,不断进步才行了。 社交游戏的分析指标大部分跟大型网游数据分析基本是一致的,只是在思考的角度上有所差

距。今天就来探讨一下业界内一般比较肯定的指标:DAU/MAU。 DAU:日活跃用户(Day Active User),在当天登录过游戏的用户,有效反映和衡量一款游戏核心用户数。关于这个指标,存在一定的争议,有的把每日重复登陆的用户也记录在内(user_id不去重),这种情况一般很难说明一款游戏的真实数据,个人感觉不宜用。另外一种方式是不计算重复登陆的用户(user_id要去重),即计算当天曾经登陆过的用户,登陆两次也只算1,这个可以清晰地分析到每日用户的变化情况,可表现这款游戏的衰退速度。大部分情况下业界均使用这种方式,个人也更倾向于这种,因而此处我们还是选择第一种。 MAU:月活跃用户(Monthly Active User),在一个月之内登录过游戏的用户,自统计之日起在30天内登陆过游戏的用户数(类如DAU,也有两种解释,依然以去重为取法) DAU/MAU:一般可叫做当前用户留存率,两者相比主要比较来看用户每月访问游戏的平均天数是多少(举例:如果游戏拥有50万DAU,100万MAU,其DAU/MAU比值就是0.5,也就是说玩家每月平均体验游戏的时间是15天,说明游戏粘度比较强。当比值接近于1时,就说明用户超级活跃,在一个月内用户天天登陆,流失率低,用户粘性强)。DAU/MAU比例是社交游戏的重要参数,同社交游戏成败息息相关。一般最低极限是0.2。这保证游戏能够达到临界规模的病毒式传播和用户粘性。其实之前也从这个角度来看:月活跃用户登陆天数分布,这主要也是看一个月用户的活跃度情况,当然,这又是另一个分析角度了。 各游戏DAU/MAU值基本在30%--60%之间(20%是临界状态,低于这个值认为这款游戏粘度太低,基本可放弃投入大量精力运营),说明这些游戏都是基本能保证游戏达到临界模式的病毒性传播和用户粘性。从图中观察各游戏的DAU/MAU值:产品1和产品3总体来看较平稳(产品相对稳定);产品2波动较大(突然上升突然下降的原因是什么?可结合用户登陆来源来看,比如是否来自request的用户黏度明显降低了?等等);产品4的用户粘度值较高但是有下降趋势,即游戏可能属于衰退时期(但需联合之前是否有活动强刺激来看);产品5高主要是游戏游戏刚上线,由于初次安装、交叉推广以及大量广告投入而导致DAU 和MAU都会保持稳定增长,所以产品5其实跟其它产品没有可比性,真正看一款游戏的品质以及活跃力应该从游戏基本稳定之后算起。 同时对于横向对比,最好要把各游戏DAU/MAU统计值进行比较:在统计学上,一般就是

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