游戏数据挖掘与分析
游戏数据分析专员岗位职责
游戏数据分析专员岗位职责游戏数据分析专员是游戏公司重要的职业之一，他们负责处理和分析游戏运营数据，以帮助制定游戏策略和提高游戏收益，其具体职责主要包括：1. 数据分析和报告制作游戏数据分析专员需要处理和分析大量游戏运营数据，包括用户留存率、付费习惯、道具使用情况、游戏时长、关卡通过率等数据，并结合游戏运营情况进行分析，为游戏决策提供依据。
此外，游戏数据分析专员还需要将分析结果制作成报告，为游戏精细化运营提供参考。
2. 数据挖掘和建模游戏数据分析专员需要使用一些软件和工具挖掘数据，如SQL、Excel以及Python等工具，进行数据预处理、数据清洗、数据挖掘等相关操作，并建立相应的数据模型以利于分析。
3. 游戏策略制定在分析游戏数据的过程中，游戏数据分析专员可以为游戏策略制定提供建议和参考，如新用户引进渠道的开发、虚拟货币价值调整、游戏流程优化等，为游戏精细化运营提供有效的数据支持。
4. 团队沟通游戏数据分析专员需要与游戏开发团队和其他相关部门保持紧密沟通，在决策制定和优化方面进行协调，为游戏企业的运营增长提供协助。
5. 数据监测和报警游戏数据分析专员需要定期监测数据指标，如用户留存率、ARPU、付费习惯等，及时发现异常数据并进行预警和反馈，为游戏运营保驾护航。
6. 游戏市场调研游戏数据分析专员需要了解游戏市场动态，调查用户需求、竞品分析等，并为企业决策提供参考。
同时，游戏数据分析专员还可以为游戏市场推广提供数据支持和解决方案。
总之，作为游戏公司重要的职位之一，游戏数据分析专员需要具备较强的数据分析能力、逻辑思维能力、沟通能力等，有效地协助企业实现营收增长和精细化运营的目标。
网络游戏运营中的数据挖掘技术及相关案例分析
网络游戏运营中的数据挖掘技术及相关案例分析网络游戏运营中的数据挖掘技术及相关案例分析摘要数据挖掘技术在网络游戏客户关系管理中的应用现今，数据挖掘技术已经在各个领域得以应用，并有了相当的发展。
许多学者对数据挖掘的研究及其在客户关系管理中的应用上获得了相当的突破，很多行业因此获益匪浅。
在我国，网络游戏作为一个新兴不久的行业，拥有着巨大的市场和庞大的潜力，但随之而来的是愈发激烈的市场竞争，一些主流的游戏运营商已经把目光投向了在传统行业中取得了巨大成功的客户关系管理体制。
但是，不同于其他行业，网络游戏是建立在网络信息交流平台之上，它所搜集到的客户数据更为庞大和繁杂，那么怎样从如此庞大的数据中找到有效资料呢？这就需要应用到数据挖掘技术。
本文简要介绍了网络游戏客户关系管理的模式和内容以及几种主要的数据挖掘技术；着重利用决策树玩家进行了分类、利用神经网络对玩家流失进行了分析、利用粗糙集对玩家信息进行了挖掘。
通过上述分析论证了数据挖掘技术在网络游戏客户关系管理中应用的可行性和有效性。
关键词：网络游戏；客户关系管理；数据挖掘；应用1 综述“网络游戏”也被成为“在线游戏”（OnlineGames），是通过互联网进行、可以多人同时参与的电脑游戏，是通过人与人之间的互动以达到交流、娱乐和休闲的目的。
网络游戏不同于其他行业，它建立在网络信息交流平台之上，因此，它所搜集到的客户数据更为庞大和繁杂，那么如何从如此庞大的数据中找到有效资料，又如何应用于客户关系管理之上，这便是我们需要去研究的问题。
在我国，网络游戏是一个新兴的行业，对其研究多集中于法律的虚拟财产案件上，网络游戏客户关系管理方面的研究寥寥无几。
虽然如此，但我们仍旧可以通过数据挖掘技术在其他行业上的客户关系管理中的应用里进行参考，进而对数据挖掘技术在网络游戏客户关系管理中的应用的可行性，有效性进行探讨。
哈尔滨工程大学的鞠伟平，邓忆瑞所刊登的《基于决策树的数据挖掘方法在 C R M 中的应用研究》中指出：“客户关系管理是一种旨在加强企业与客户之间关系的新的管理机制。
游戏数据分析维度、方法
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注册用户在线人数(最高在线人数；日、周、月活跃人数；活跃用户平均在线时间、平均在线人数)每一个(平均在线人数、付费用户、活跃用户)每月贡献人民币运营成本(服务器、带宽、客户服务、推广成本)产品毛收益时间卡模式的固定 ARPU增值模式的动态 ARPU时间卡+增值模式的动态 ARPU付费率推广成本(宣传成本、人力成本、时间成本)推广效果(各个路径的转化率：看广告人数—目标用户看广告人数—目标用户记住人数—目标用户感兴趣人数—目标用户尝试人数)前期流失率自然流失率游戏流失率重要节点分布(初始化页、选线+创建角色、 1级、 5级、 6级、 7 级、累计)普通流失率(日、周、月)发送邀请人数、发送率接受邀请人数、比例接受率K-Factor=感染率*转化率2.1.1.2微观方面对微观指标进行监控(小时、天、周、月、季度、年等)，发现异常(道具销量异常等)，并指导开辟团队修正游戏版本，为新版本和新功能提供决策依据。
职业等级分布任务统计(每一个任务参加、完成和取销次数或者人数)经济系统统计{ 总剩余金钱、背包存放金钱总量、仓库存放金钱总量、邮件存放金钱总量经济产出：任务产出金钱、玩家卖给 NPC 物品获得金钱、打工获得金钱经济消耗： (任务消耗、 NPC 购买消耗、道具合成消耗、道具加工消耗、道具打孔消耗、道具镶嵌消耗、装备升级消耗、装备炼化消耗、兑换家族声望消耗、家族升级消耗、修理装备消耗)}活动统计(活动参预人数、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)职业等级分布资源使用统计排名统计(增加荣誉感)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、与目标对照(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。
如何在互联网游戏服务中进行大数据分析
如何在互联网游戏服务中进行大数据分析一、数据收集。
在进行大数据分析之前，首先需要收集游戏产生的数据。
游戏产生的数据包括玩家的游戏行为、游戏性能数据等。
常用的数据收集方法有两种，一是通过游戏客户端采集数据，二是通过服务器端采集数据。
通过游戏客户端采集数据可以获得更加详细的玩家行为数据，而通过服务器端采集数据可以获取更多的游戏性能数据。
二、数据存储。
收集到的数据需要进行存储，以备后续的分析和处理。
对于大规模的数据分析来说，传统的数据库存储方式已经无法满足需求，因此可以考虑使用分布式文件系统或者云存储来存储数据。
同时，为了提高数据的查询效率，可以使用列式存储或者索引的方式对数据进行存储。
三、数据清洗和预处理。
在进行大数据分析之前，需要对数据进行清洗和预处理。
数据清洗主要是对数据进行去重、去噪、补全缺失值等操作。
数据预处理则是对数据进行转换、归一化、降维等处理，以方便后续的分析和建模。
四、数据分析和挖掘。
数据分析和挖掘是大数据分析的核心步骤。
通过对数据进行统计分析、数据挖掘、机器学习等方法，可以揭示数据背后的规律和模式。
常用的数据分析方法包括关联分析、分类与预测、聚类分析等。
通过这些分析方法，可以了解玩家的游戏习惯、玩家群体的特征、游戏的热点和趋势等。
五、结果可视化。
数据分析的结果需要以可视化的方式呈现出来，以便游戏开发者和运营商能够更好地理解和利用这些数据。
常用的结果可视化方法包括数据图表、热力图、地理信息图等。
通过这些可视化手段，可以清晰地展示数据的分布、趋势和关联关系，帮助决策者做出正确的决策。
六、数据应用。
最后一步是将数据分析的结果应用到游戏开发和运营中。
通过对数据分析的结果进行深入理解和挖掘，可以帮助游戏开发者改进游戏设计，提升用户体验；同时，也可以帮助运营商制定更加精准的用户推广策略，提高游戏的盈利能力。
总结。
在互联网游戏服务中进行大数据分析是一个复杂而重要的工作。
通过数据收集、存储、清洗和预处理、数据分析和挖掘、结果可视化以及数据应用等步骤，可以帮助游戏开发者和运营商更好地了解玩家需求、优化游戏体验以及提升盈利能力。
游戏运营数据分析
游戏运营数据分析一、引言游戏运营数据分析是指通过对游戏相关数据的采集、整理、分析和解读，以匡助游戏运营团队更好地了解游戏的用户行为、游戏内容和系统的运营状况，从而优化游戏的运营策略和提升用户体验。
本文将详细介绍游戏运营数据分析的目的、方法和应用。
二、目的游戏运营数据分析的主要目的是匡助游戏运营团队做出明智的决策，以提高游戏的盈利能力和用户留存率。
通过深入了解用户行为和游戏内容的数据，可以发现潜在的问题和机会，进而制定相应的运营策略，提升游戏的竞争力。
三、方法1. 数据采集游戏运营数据的采集是数据分析的基础。
可以通过游戏内置的数据统计工具、第三方数据分析平台或者自行开辟数据采集工具来获取游戏相关数据。
常见的数据包括用户活跃度、付费情况、游戏流失率、关卡通过率等。
2. 数据整理采集到的数据需要进行整理和清洗，以便后续的分析。
这包括数据去重、数据格式转换、异常数据处理等。
整理后的数据应该具备一致性和准确性，以确保后续分析的可靠性。
3. 数据分析数据分析是游戏运营数据分析的核心环节。
通过使用统计学和数据挖掘技术，可以对数据进行各种分析，如用户行为分析、游戏内容分析、用户留存分析等。
通过分析数据，可以找出用户的偏好、游戏的热点和问题，为游戏运营团队提供决策依据。
4. 数据可视化将分析结果以图表、报表等形式进行可视化展示，可以更直观地呈现数据分析的结果。
这有助于游戏运营团队更好地理解数据，并及时调整运营策略。
四、应用游戏运营数据分析的应用非常广泛，包括但不限于以下几个方面：1. 用户行为分析通过分析用户在游戏中的行为数据，可以了解用户的游戏习惯、游戏时间分布、游戏兴趣等。
这有助于游戏运营团队优化游戏内容，提供更符适合户需求的游戏体验。
2. 游戏内容分析通过分析游戏中的关卡通过率、游戏难度等数据，可以了解游戏内容的受欢迎程度和挑战性。
根据分析结果，可以对游戏进行优化，提升用户的游戏体验。
3. 用户留存分析用户留存是衡量游戏运营成功与否的重要指标之一。
游戏数值分析报告
游戏数值分析报告1. 引言游戏数值分析是通过对游戏中的数值数据进行分析和评估，以便优化游戏体验和平衡游戏性。
本文将通过逐步思考的方式，介绍如何进行游戏数值分析，以及分析结果的应用。
2. 数据收集与整理在进行游戏数值分析之前，首先需要收集游戏中的相关数据。
这些数据可以包括玩家的行为数据、游戏内物品的属性数据、关卡难度数据等。
收集到的数据需要进行整理和清洗，以便后续的分析工作。
3. 设置分析目标在进行游戏数值分析之前，需要明确分析的目标和问题。
例如，我们可能想要了解玩家在游戏中的行为习惯和偏好，或者评估游戏中某一关卡的难度是否平衡。
明确分析的目标有助于指导后续的分析工作，并为结果的应用提供依据。
4. 数据分析方法选择根据分析目标的不同，我们可以选择不同的数据分析方法。
常见的方法包括统计分析、数据挖掘和机器学习等。
例如，如果我们想要了解玩家的行为习惯，可以使用统计分析方法计算玩家的平均游戏时长、最常访问的关卡等指标。
5. 数据分析与结果解读在选择了合适的数据分析方法后，我们可以对收集到的数据进行分析。
通过分析，我们可以得到一些有意义的结果和结论。
例如，我们可以发现玩家在某一关卡中的通关率较低，可能需要调整关卡的难度；或者我们可以发现玩家购买游戏内物品的偏好，从而调整物品的价格和属性。
6. 结果应用与改进游戏数值分析的最终目的是为了优化游戏体验和平衡游戏性。
根据分析结果，我们可以制定相应的策略和改进措施。
例如，根据玩家的行为习惯和偏好，我们可以设计更加吸引人的游戏活动；或者根据关卡的难度分析结果，我们可以调整关卡设计，提高游戏的可玩性。
7. 结论通过游戏数值分析，我们可以从数据中获得有价值的信息，并根据这些信息进行游戏优化。
然而，数据分析只是优化游戏的一部分，还需要结合设计、开发和玩家反馈等方面的综合考虑。
希望本文能够帮助读者了解游戏数值分析的基本流程和方法，并在实际应用中取得良好的效果。
游戏数据分析1
游戏数据分析在当今数字化时代，游戏产业已经成为一个巨大的市场，吸引了全球数以亿计的玩家。
随着游戏技术的发展和游戏类型的丰富多样，游戏数据分析变得越来越重要。
游戏数据分析是指通过收集、处理和解释游戏中产生的大量数据，以便游戏开发者和运营商更好地了解玩家行为、优化游戏体验、提高盈利能力。
1. 游戏数据的种类游戏数据可以大致分为玩家数据和游戏运营数据两大类。
玩家数据包括玩家个人信息、游戏历史记录、游戏行为数据等，而游戏运营数据则包括用户留存率、付费率、广告效果等数据。
2. 游戏数据的重要性游戏数据分析对游戏行业具有重要意义。
首先，通过分析玩家数据，游戏开发者可以了解玩家喜好，调整游戏内容和玩法，提升玩家体验和忠诚度。
其次，通过分析游戏运营数据，运营商可以优化营销策略、提高盈利能力。
总的来说，游戏数据分析可以帮助游戏产业更好地发展，满足玩家需求。
3. 游戏数据分析的方法游戏数据分析的方法包括数据收集、数据处理和数据解释三个步骤。
数据收集阶段需要运用各种技术手段，如数据挖掘、数据抓取等，收集玩家数据和游戏运营数据。
数据处理阶段则需要运用统计学和机器学习等方法，对数据进行清洗、分析和建模。
最后，在数据解释阶段，分析师需要将数据转化为可视化报告或数据洞察，为决策提供支持。
4. 游戏数据分析的应用游戏数据分析在游戏产业中有着广泛的应用，主要体现在以下几个方面：•确定目标受众：通过分析玩家数据，确定游戏的目标受众，有针对性地开发游戏，提升用户体验。
•优化游戏内容：通过分析用户反馈和游戏数据，持续优化游戏内容，降低用户流失率。
•提高用户留存率：通过分析用户行为数据，了解用户需求，采取相应措施提高用户留存率。
•提高盈利能力：通过分析付费用户行为和广告效果等数据，优化盈利模式，提高盈利能力。
5. 结语在游戏产业的竞争激烈的背景下，游戏数据分析成为了开发者和运营商必不可少的一项技能。
通过科学的数据分析，游戏产业可以更好地满足玩家需求，实现可持续发展。
游戏运营数据分析指标
游戏运营数据分析指标首先，玩家留存率是一个非常重要的指标。
留存率可以衡量游戏的吸引力和用户忠诚度。
通常，留存率可以分为日留存率、周留存率和月留存率。
如果留存率高，说明玩家对游戏非常满意，并且愿意继续留在游戏中。
然后，付费率是另一个重要的指标。
付费率可以衡量玩家对游戏的付费意愿和游戏的盈利能力。
付费率可以分为日付费率、周付费率和月付费率。
如果付费率高，说明玩家对游戏非常认可，并且愿意为游戏付费购买虚拟物品或者升级服务。
接下来，平均每用户收入（ARPU）也是非常重要的指标之一、ARPU可以衡量游戏公司从每个用户身上获得的平均收入。
ARPU可以根据游戏公司的经营策略和用户群体进行调整。
如果ARPU高，说明游戏公司的盈利能力较强。
同时，用户流失率也是需要关注的指标。
用户流失率可以衡量用户在一段时间内停止使用游戏的比例。
如果用户流失率高，说明游戏存在一些问题，需要进行优化和改进，以避免用户的流失。
除了上述指标外，还有一些其他的常用指标，包括用户平均在线时长、用户平均日活跃人数、每用户平均游戏次数等。
这些指标可以帮助游戏公司了解用户的活跃程度和用户体验，从而优化游戏设计和运营策略。
除了关注这些指标之外，游戏公司还可以使用数据分析工具来进行数据挖掘和模型构建。
通过数据挖掘，可以发现用户行为的规律，识别用户的偏好和需求，从而提供更好的游戏体验和服务。
通过模型构建，可以预测用户的行为和需求，从而指导游戏公司的运营决策。
总之，游戏运营数据分析是游戏公司进行优化和改进的重要环节。
通过关注留存率、付费率、ARPU、用户流失率等指标，并结合数据挖掘和模型构建，可以帮助游戏公司提高游戏质量，增加用户粘性，提升盈利能力。
如何进行有效的游戏数据分析
如何进行有效的游戏数据分析标题：如何进行有效的游戏数据分析引言：游戏数据分析是游戏产业中至关重要的一环，它帮助开发者和运营团队了解玩家行为、优化游戏内容和运营策略。
通过有效的游戏数据分析，你可以获得宝贵的信息和见解，以支持游戏的成功和持续发展。
本文将为你提供一些有用的提示和建议，帮助你进行有效的游戏数据分析。
第一部分：数据收集和整理1. 确定关键指标：根据游戏类型和目标，确定关键指标，如用户留存率、付费率、关卡通关率等。
这些指标将帮助你评估游戏的表现和玩家行为。
2. 收集数据：使用合适的分析工具和技术，收集游戏相关的数据。
包括用户行为数据、游戏事件数据、付费数据等。
确保数据的准确性和完整性。
3. 整理和存储数据：整理和存储收集到的数据，建立数据库或数据仓库。
确保数据的结构化和易于分析。
第二部分：数据分析工具和技术1. 数据分析工具：选择合适的数据分析工具，如Google Analytics、Unity Analytics、Mixpanel等。
了解工具的功能和使用方法，以便更好地分析游戏数据。
2. 数据可视化技术：利用数据可视化技术，将数据转化为可视化图表和报表。
这将帮助你更直观地理解数据和趋势，并更好地与其他团队成员分享和交流。
3. 数据挖掘技术：使用数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘等，深入挖掘数据背后的关系和模式。
这将帮助你发现隐藏的洞察力和机会。
第三部分：数据分析和解读1. 定期分析数据：建立定期的数据分析流程，如每周或每月分析。
及时了解游戏的表现和玩家行为，以便及时采取调整和优化措施。
2. 比较和对比数据：比较不同时间段的数据，以及不同玩家群体的数据。
找到差异和趋势，分析原因和影响因素。
3. 解读数据背后的故事：将数据与游戏设计、玩家反馈和市场趋势等综合考虑，解读数据背后的故事。
发现问题和机会，并提出相应的改进和策略。
第四部分：优化游戏内容和运营策略1. 根据数据改进游戏内容：根据数据分析结果和玩家反馈，优化游戏的内容、关卡设计、游戏系统和功能等。
游戏玩家行为数据的分析与建模
游戏玩家行为数据的分析与建模1. 引言游戏行业近年来蓬勃发展，吸引了大量的玩家，游戏平台也随之产生了大量的数据。
这些数据蕴含了丰富的玩家行为信息，通过对这些数据进行分析与建模，可以为游戏研发者和运营者提供重要的参考依据，帮助他们了解玩家行为规律，优化游戏设计以及制定精准的营销策略。
2. 游戏玩家行为数据的来源游戏玩家行为数据的来源可以分为两类，一类是玩家在游戏平台上产生的实际操作数据，如游戏记录、击败敌人的次数等；另一类是玩家在游戏中展现出的行为特征数据，比如玩家的兴趣爱好、社交关系等。
这些数据来源包括游戏日志、用户反馈、社交媒体数据等。
3. 游戏玩家行为数据的分析方法游戏玩家行为数据的分析方法多种多样。
首先，可以使用统计学方法，对数据集进行描述性统计分析，如计算平均值、方差、标准差等，了解数据的分布特征。
其次，可以使用数据挖掘方法来挖掘数据中的潜在规律与模式，如聚类分析、关联规则分析等。
最后，还可以采用机器学习算法进行模型建立与预测，如决策树、支持向量机等。
4. 游戏玩家行为数据的分析指标游戏玩家行为数据的分析指标可以从多个角度来考虑。
首先，可以从游戏设计的角度，分析玩家在游戏中的行为特征，如游戏时长、游戏等级等。
其次，可以从营销能力的角度，分析玩家消费行为，如付费金额、付费次数等。
还可以从用户满意度的角度，分析玩家对游戏的反馈和评价，如用户留存率、客户投诉率等。
5. 游戏玩家行为数据的建模实例以一款射击类游戏为例，假设我们想建立一个模型来预测玩家的流失情况。
首先，我们收集到了一些玩家行为数据，包括游戏时长、击杀敌人次数、付费金额等。
然后，我们可以使用机器学习算法，比如逻辑回归，来建立一个预测模型。
在模型训练阶段，我们将数据集分为训练集和测试集，利用训练集来训练模型，然后使用测试集来评估模型的预测精度。
最后，我们可以使用该模型，根据玩家的游戏行为数据预测其流失的可能性，并进行针对性的干预措施。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
各种充值群体功能 参与率
对各种付费用户分充值等级（100元以下，100-500元，5001000元，1000-2000元，2000元以上），分析各种群体对该 功能模块的参与率
各充值群体参与强 分析各种充值群体人均参与量，用户评估参与强度 度
验证与预期的偏差
实际数据与设计功能时 的预期相比较，观察偏 差程度
针对性措施： 1、警告玩家，在过去一个月，其曾经购买黑点，如再次发现将封号处理；
2、针对这个群体做魔石促销活动；
玩家游戏行为细分
• 利用因素分析, 从问卷数据中
过滤出重要的动机需求变因
问卷资料
动机需求因素分析
• 利用行为数据中关于价值)的
部份进行用户价值的判定
行为资料 游戏数据库
确认关键行为变因
• 结合动机需求
主线任务停滞率
容易流失的任务类型
操作复杂
任务不平滑、不流畅
升级缓慢
有组队任务或者其他 互动任务
尽量减少RMB玩家流失
价值
RMB用户1%
导入用户100%
非RMB用户4%
新手流失95%
60
90
流 失玩 家
优化新手任务，提升活跃用户数 中后期适当时机提升道具装备新等级 开新服
新服务器 新功能 新等级 新地、家族、等升级情 况。
异常数据预警
金币（RMB）进销 存预警
及时监控金币的进销存，防止BUG导致的灾难性的金币异常 金币来源=充值来源+游戏内正常渠道返还 昨日存量+今日来源-今日使用=今日存量
核心道具进销存预 昨日存量+今日来源-今日使用=今日存量
4 0.020
满足生活娱乐
5
0.555
5 0.120 -0.744
5
放松心情
6 0.187
6 0.189
-0.5016
6 抽奖获得稀有道具
深度挖掘核心消费
奇异兽O型礼包
XO型幻兽礼包
宠物
12星XO礼包
80%的消费与提升人物 战斗力有关
1、开3宠 2、幻兽新属性
装备
战斗力+3石头
提升装备带洞数上限
发现潜在消费需求
问卷资料
推出骑宠系统
游戏功能分析
功能模块合理性分析 游戏数值合理性监控 异常数据预警
功能模块合理性分析
和行为变因, 利用分群分析 找出最适集群 (多次尝试后的 最适结果)
• 分群描述 –
Who they are? How they behave?
分群分析 (Segmentation)
• 玩家区隔的生命
周期分析
– 玩家的生
命周期轨 迹如何
玩家游戏行为细分-分析结果
分析购面 玩家游戏中的行为
动机与需求
游戏产品数据分析
祝佳 zhujia0726@
数据有什么用？
产品初期关注的内容
用户行为挖掘
用户行为情况
游戏功能的最优化 游戏功能合理性情况
有效用户的收费 用户消费情况
有效用户存留 用户流失情况
用户流失分析
了解流失玩家行为轨迹 关注新手流失 发现易流失任务类型 减少RMB玩家流失
停滞率
--10.00% 16.67% 9.33% 26.47% 10.00% 6.67% 7.14% 7.69% 11.11% 21.88% 8.00% 17.39% 31.58% 15.38% 9.09% 15.00% 10.59% 14.47% 23.08%
改进不合理的任务
主线任务2 主线任务3 主线任务4 主线任务5 主线任务6 主线任务7 主线任务8 主线任务9 主线任务10 主线任务11 主线任务12 主线任务13 主线任务14 主线任务15 主线任务16 主线任务17 主线任务18 主线任务19 主线任务20
完成数
10000 9000 7500 6800 5000 4500 4200 3900 3600 3200 2500 2300 1900 1300 1100 1000 850 760 650 500
停滞数
--1000 1500 700 1800 500 300 300 300 400 700 200 400 600 200 100 150 90 110 150
等级
用户消费情况
发现核心消费 深度挖掘核心消费 发现潜在消费需求
发现核心消费
1 低星幻兽幻化用的副宠
2 高星幻兽幻化用的副宠 3
中等星级幻兽幻化 用的副宠
奇异兽O型礼包
12星XO礼包
XO型幻兽礼包
游戏数据库
开3宠
战斗力+3石头
5 用于镶嵌武器的战
斗力宝石
抽奖 4 把同时出征幻兽从2只
提升到3只的道具
流失玩家行为轨迹
价值
RMB用户1%
导入用户100%
非RMB用户4%
新手流失95%
60
90
流 失玩 家
细分的玩家群体
新服务器 新功能 新等级 新地图等
等级
重点关注新手流失
主线任务分支
主线任务1 主线任务2 主线任务3 主线任务4 主线任务5 主线任务6 主线任务7 主线任务8 主线任务9 主线任务10 主线任务11 主线任务12 主线任务13 主线任务14 主线任务15 主线任务16 主线任务17 主线任务18 主线任务19 主线任务20
自我描述 价值 (Value)
因素构面
娱乐c聚lu众st型er 1
喜新厌clu旧st型er 2
轻度玩clu家st型er 3
贸易行为
-0.0731
-0.0781
-0.0841
游戏参与度
-0.0972
-0.1362
-0.0452
社交活动
-0.2143
3 0.143
-0.1123
战斗力
-0.0734
4 0.006
警
单个玩家存量监控
其它服务器预警
如游戏服务器异常、充值平台异常预警
玩家行为研究
工作室行为研究-限制工作室 买卖交易研究-限制交易 玩家游戏行为细分-用户群精准定位
工作室行为研究
把握工作室行为模式，并对其进行限制
买卖交易研究
买家行为特征：
1、大量购买6星以上XO型幻兽； 3、最高星幻兽星级在30星以上； 2、月消费魔石（摊位+官方）高出当月充值4000魔石；
分析原因 功能调整
对偏差进行分析原因，比如某收费 功能的参与率低，可能原因为不是 玩家所需求，人均参与量少的可能 原因为定价太高
对功能模块进行合理的调整
游戏数值模型合理性监控
升级速度监控
及时对玩家升级速度进行监控，对出现的偏差进行 及时调整
金钱系统平衡性监 控
金钱系统是游戏的经济系统，系统的产出与消耗应 该相对平衡，每个玩家的产于与消耗也应该相对平 衡；长期对服务器运行实际数值进行监控，不平衡 应该及时调整。