游戏数据分析
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。
游戏数据分析实战
目录分析
01
1.1 “数 羊”的故事
02
1.2数据分 析的定义及 步骤
03
1.3数据分 析的价值
04
1.4一份好 的分析报告 应具备的要 点
06
1.6怎样成 为一名优秀 的数据分析 师
05
1.5图表制 作的要点
1.7游戏业务相 关数据
1.8案例：不同 写法的分析报 告分享
1.2数据分析的定义及步骤
8.5聊天内容分析
8.5.1案例1：《游戏A》游戏内聊天记录分析 8.5.2案例2：《游戏B》QQ群聊天记录分析 8.5.3案例3：《游戏C》贴吧发帖记录分析
作者介绍
同名作者介绍
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读书笔记
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4.4游戏公测前期收入、活跃预测
4.4.1收入、活跃预测框架 4.4.2留存率预估模型 4.4.3案例：《全民×××》游戏实例分析 4.4.4项目成功要素和需要面临问题
4.5最优市场费投放预估
4.5.1公测最优市场费测算原理 4.5.2案例：《游戏A》的最优市场费投放预估
4.6案例：用户流失原因分析
6.3案例：预订且 登录用户分析
6.1用户流失原因分析
6.1.1案例1：合理定义流失用户 6.1.2案例2：玩家等级副本流失分析 6.1.3案例3：流失率与当前等级流失率分析 6.1.4案例4：等级付费转化率分析 6.1.5案例5：卸载客户端的用户流失分析 6.1.6案例6：应用5W1H分析法分析流失用户
3.2案例：预订用 户转化率预估
3.1案例：预订用 户分析
3.3案例：竞品分 析
游戏数据分析核心数据和算法公式详解.pdf
游戏数据分析核心数据和算法公式详解一、运营数据(1)平均同时在线人数(ACU: Average concurrent users)：即在一定时间段抓取一次数据，以一定周期为期限;周期内的ACU可取时间段的平均数据。
[例如：系统每一小时抓取一次数据，全天24小时共24个不同时刻的在线数据，则每天的ACU是这24个数据的平均值(每个公司有每个公司的定义，一般ACU 取平均值，若针对某一时刻，则直接在某时刻内直接统计用户数)(2)最高同时在线人数(PCU:Peak concurrent users)：即在一定时间内，抓取最高在线数据。
(例如：单天最高在线：系统每小时统计一次数据，全天24小时共24个不同时刻的在线数据，则24个时间段内最高的用户在线数据为PCU)(3)充值金额(RMB)：即在一定周期内充值总金额。
(4)元宝消费金额(RMB)：即在一定周期内，玩家在游戏商城中的消费总金额(仔细看，充值金额与元宝消费金额有着明显区别，上者受活动影响，下者受商城道具需求影响。
)(5)每付费用户平均收益(ARPPU: Average Revenue Per Paying User：)相似于下载游戏的消费比率，(国内很多人以“ARPU”称呼，个人定义不同)，此类数据主要衡量付费用户收益(公式：月总收入/月付费用户数)(6)平均每活跃用户收益(ARPU: Average Revenue Per User)：主要衡量游戏整体贡献收益;毕竟除了付费收益，活跃用户也能产生收益，(一般国内以此数据为核心，各家算法不同)(公式：月总收入/月活跃用户)(7)平均生命周期：平均生命周期：有新增账户在首次进入游戏到最后一次参与游戏的时间天数。
比如记录某一个月，这个月里，每个新增用户的生命周期之和/MAU=平均生命周期。
(8)LTV生命周期价值(LTV: Life Time Value)：约定一个计算的生命周期值(比如上个月的平均生命周期，或者约定为15日，即这个月有15日登陆记录的账户数)，符合这个生命周期条件的账户数中，充值金额的和/条件账户数。
游戏大数据分析的探究和应用
游戏大数据分析的探究和应用随着互联网技术的发展和普及，游戏产业不断壮大，成为了全球最受欢迎的娱乐形式之一。
伴随着游戏行业的增长，游戏数据分析也得到了越来越多的关注。
游戏大数据分析探究了玩家在游戏中的行为、偏好、习惯以及游戏市场的整体状况和趋势等相关信息，为游戏行业的发展提供了极大的帮助。
在本文中，我们将探究游戏大数据分析的意义和应用情况。
一、游戏大数据分析的意义1. 提高游戏产品质量通过对游戏中产生的数据进行分析，开发人员可以了解到玩家对游戏中的哪些部分比较感兴趣，哪些部分存在问题。
例如，游戏制作过程中的玩家定向测试，当玩家在游戏测试中出现问题时，开发团队就可以使用相关的数据信息来分析问题的原因。
这有助于游戏团队在开发过程中及时解决游戏中存在的问题，最终提高游戏产品的质量。
2. 帮助游戏营销构建更好的策略和决策游戏大数据分析可以帮助开发和营销人员更好地了解玩家的兴趣、需求和习惯等方面的信息。
对这些信息的了解可以帮助他们构建更好更有效的营销策略，以吸引更多的客户和提高销售额。
例如，某些游戏公司可能会使用大数据分析，收集玩家的消费习惯和游戏喜好等信息，以便更好地推出相关的游戏产品和服务。
3. 促进游戏社区建设和玩家互动游戏大数据分析还可以为游戏社区建设和玩家互动提供支持。
通过对玩家在游戏中互动、交流和分享的数据进行观察和分析，游戏社区管理者可以更好地了解玩家在游戏中的需求和意愿。
这有助于他们设置游戏的社区规则和政策，以满足玩家的需求，并建立稳定和健康的社区环境。
二、游戏大数据的应用1. 用户行为分析大数据分析可以帮助游戏开发公司了解玩家的行为和喜好。
玩家在游戏中的行为可以通过多种方式进行分析，其中包括游戏机制、购买行为模式、游戏巡回、社交媒体等。
通过对玩家行为数据进行分析，游戏公司可以进行精细化的客户细分，了解不同人群的需求和习惯，以便更好地为不同玩家提供游戏服务和相关产品。
2. 游戏市场分析游戏大数据分析可以帮助游戏公司了解游戏市场现状和趋势。
游戏数据分析报告样例
游戏数据分析报告样例1. 引言本报告旨在通过对游戏数据的分析，提供关于游戏运营和玩家行为的洞察，为游戏开发商和运营商提供决策支持。
本报告采用的数据来源包括用户注册信息、游戏内的玩家数据以及游戏服务器的日志记录。
2. 数据收集与整理为了进行数据分析，我们首先收集了游戏的注册用户信息。
通过这些信息，我们可以了解到游戏的用户人群特征，例如年龄分布、性别比例等等。
另外，我们还收集了游戏内的玩家数据，包括游戏时长、等级、道具使用情况等。
最后，我们也获取了游戏服务器的日志记录，其中包含了玩家的行为数据，例如每日活跃用户数、付费用户数等。
3. 数据分析3.1 用户人群特征分析通过对注册用户信息的分析，我们可以得到以下结论：•游戏的用户主要集中在年龄段为18至35岁之间。
•游戏的用户中男性占比约为60%，女性占比约为40%。
•用户的地理分布主要集中在城市地区。
这些结果可以帮助游戏开发商和运营商更好地了解他们的目标用户，并制定相应的市场策略。
3.2 玩家活跃度分析通过分析游戏服务器的日志记录，我们可以得到以下结论：•游戏的每日活跃用户数呈现出较为稳定的趋势，大约在5000人左右。
•在每周的周末，游戏的活跃用户数会有所增加。
•游戏的平均游戏时长为2小时。
这些结果可以帮助游戏开发商和运营商在运营活动中选择合适的时间段，并根据用户的活跃程度进行相应的推广和奖励活动。
3.3 付费用户分析通过分析游戏服务器的日志记录，我们可以得到以下结论：•游戏的付费用户占注册用户的比例约为10%。
•游戏的付费用户主要集中在30至40岁之间的男性用户。
•游戏的付费用户的付费额度平均为100元。
这些结果可以帮助游戏开发商和运营商了解游戏的付费用户群体，并制定相应的营销策略，以提高付费用户的比例。
4. 结论与建议基于以上的数据分析结果，我们可以得出以下结论和建议：•游戏的目标用户主要是年龄在18至35岁之间的男性用户，因此在游戏的宣传和推广中，可以重点关注这一用户群体。
游戏数据分析报告
游戏数据分析报告简介：随着科技的迅速发展，游戏产业逐渐崛起为一种热门行业，吸引着大量玩家的关注。
然而，对于游戏制作商和开发者来说，了解游戏数据是非常重要的。
本报告旨在通过对游戏数据的分析，为游戏制作商和开发者提供有价值的洞察，帮助他们更好地了解并优化游戏体验。
一、用户数据分析1. 用户数量与增长趋势通过对用户数据的跟踪和记录，可以了解游戏的用户数量以及用户增长的趋势。
这对于制作商来说非常重要，因为他们需要了解游戏的受欢迎程度，以便制定相应的推广和营销策略。
2. 用户流失率分析游戏制作商需要了解用户流失率，即有多少用户在游戏中停留时间较短并最终离开。
通过对用户流失率的分析，制作商可以针对问题进行改进，增加用户留存率。
3. 用户行为分析游戏数据分析可以帮助制作商深入了解用户的行为模式。
他们可以了解用户最常玩的游戏模式、购买习惯和游戏时长等。
这些信息可以帮助制作商更好地优化游戏内容和设计。
二、游戏性能分析1. 服务器负载分析对游戏服务器的负载进行分析可以帮助制作商确定服务器的性能需求。
如果服务器负载过高，可能会导致游戏延迟和崩溃等问题，影响用户体验。
2. 游戏响应时间分析游戏响应时间是衡量一款游戏性能的重要指标之一。
通过对游戏响应时间的分析，制作商可以了解游戏的流畅性，并根据结果进行相应的优化。
3. 游戏错误分析游戏数据分析可以帮助制作商找出游戏中的错误和漏洞。
通过对错误和漏洞的分析，制作商可以及时修复这些问题，提高游戏的稳定性和可玩性。
三、用户反馈分析1. 用户评论与评分分析用户评论和评分是得到用户意见和反馈的重要渠道。
通过对用户评论和评分的分析，制作商可以了解用户对游戏的喜好和意见，并作出相应的改进。
2. 社交媒体反馈分析除了用户评论和评分，制作商还可以通过社交媒体上的用户反馈来了解游戏的口碑和用户体验。
这些反馈可以帮助制作商迅速发现问题并作出改进。
结论：游戏数据分析是游戏制作商和开发者的重要工具。
基于大数据的网络游戏数据分析与优化
基于大数据的网络游戏数据分析与优化网络游戏作为一项充满竞争的娱乐活动，一直以来备受玩家的关注。
而在今天，随着科技的迅猛发展和数据挖掘技术的成熟，我们可以通过对游戏中的数据进行分析，洞察游戏玩家的行为规律，从而实现游戏的优化。
基于大数据的网络游戏数据分析与优化已经成为了现代游戏业界的一项重要技术，下面，我们就来探讨一下这一领域的相关内容。
一、数据采集与处理首先，基于大数据的网络游戏数据分析与优化的过程需要搜集游戏中大量的数据，相信很多人都有过玩网络游戏的经历，比如玩家在游戏中通过不断地攻击敌人来获取经验、金币等游戏资源，游戏数据就会发生变化，这些变化会被记录在游戏服务器上，可以说，游戏服务器是大数据分析的第一手数据源。
而在游戏开发者和运营商看来，游戏中的数据同样是重要的，从游戏的流量、留存和收入等方向来考虑，通过数据分析，可以发现玩家使用的设备、游戏时长、购买行为等等重要信息。
然而，为了保护用户的隐私，不同游戏开发商和运营商之间将游戏数据处理的方式也有所不同。
在数据采集和处理过程中，如何保证数据的准确性和有效性也是需要考虑的一个方面。
因此，游戏开发商和运营商必须认真对待数据的采集和处理过程，以确保分析结果的可靠性。
二、游戏数据分析接下来，我们要做的就是对数据进行分析，根据数据可以轻松地发现游戏中的玩家行为规律，比如哪些关卡难度比较大，哪些道具没有玩家愿意购买等等。
在这个过程中，数据科学家所使用的工具是各种数据分析软件。
大数据分析的本质是从各个方向解析给定的数据，可以根据需求进行全方位的数据统计，比如可以基于用户活跃度、用户付费的行为数据、用户喜欢的物品、用户玩家的游戏风格等等细节来对用户进行分类、标记和分组，然后对于每一个用户的行为进行统计，这将会为用户的分析和精准运营提供有力支持。
三、游戏优化最后，我们要考虑的就是对游戏进行优化，解决玩家在游戏中遇到的问题，提高玩家的满意度，这也是大数据分析的重要任务。
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。
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实际工作截图
练习： 周里的曲线有什么变化规律 周里的曲线有什么变化规律？ 练习：1周里的曲线有什么变化规律？
实际工作截图
2008/05/01-2008/09/30
练习：上面的曲线出现了什么特征？ 练习：上面的曲线出现了什么特征？
同时在线变化的规律
一天内凌晨最低， 一天内凌晨最低，下午和晚上有两个波峰 。 一周内周末人数会升高。升高的幅度由游戏是MMO还是 还是ACG决定。通 决定。 一周内周末人数会升高。升高的幅度由游戏是 还是 决定 常认为MMO的用户较成熟，受到周末效应影响较小。反之 的用户较成熟， 常认为 的用户较成熟 受到周末效应影响较小。反之ACG用户较 用户较 低龄，受到周末效应影响较大。 低龄，受到周末效应影响较大。 一年内寒暑假人数会升高。如果一个游戏在寒暑假人数平稳， 一年内寒暑假人数会升高。如果一个游戏在寒暑假人数平稳，则可以 反推出其用户的大部分为学生。 反推出其用户的大部分为学生。 节假日是冲击最高人数的有利时机
注册用户数 ACU / PCU
2 全局运营数据
活跃用户 / 在线时长 时长收费 / 道具收费 ARPU / 渗透率 / 收入
2.1 注册用户数
注册用户数就是注册了某应用（服务或者游戏）的用户总数。 注册用户数就是注册了某应用（服务或者游戏）的用户总数。 注册用户数的数量很大程度上代表了这个产品受欢迎的程度， 注册用户数的数量很大程度上代表了这个产品受欢迎的程度，几乎等 同于历史上使用过这个产品的人数。 同于历史上使用过这个产品的人数。 注册用户数是厂商宣传产品知名度的重点标杆之一。 注册用户数是厂商宣传产品知名度的重点标杆之一。 注意：腾迅使用了QQ帐号作为在腾迅平台上各个应用的统一帐号， 帐号作为在腾迅平台上各个应用的统一帐号， 注意：腾迅使用了 帐号作为在腾迅平台上各个应用的统一帐号 所以腾迅平台上的各个游戏并不需要额外注册。 所以腾迅平台上的各个游戏并不需要额外注册。目前几乎所有的游 戏公司都已经使用类似的平台统一帐号 知识点：中国各个游戏产品注册用户的几个历史数据： 知识点：中国各个游戏产品注册用户的几个历史数据： 腾迅--即时通信注册帐户总数超过 亿 腾迅 即时通信注册帐户总数超过8.5亿 即时通信注册帐户总数超过 盛大--注册帐户总数超过 注册帐户总数超过5亿 盛大 注册帐户总数超过 亿 网易--注册帐户总数超过 注册帐户总数超过2亿 网易 注册帐户总数超过 亿 九城--注册帐户总数超过 注册帐户总数超过4000万 九城 注册帐户总数超过 万
2.5 商业化指标
2.5.2 渗透率 (付费率 付费率) 付费率
指的是付费人数占据总活跃用户数的比例 表示一个游戏中付费潜力的重要指标 计算方法： 计算方法： 渗透率=月总付费人数 月总付费人数/月总活跃用户数 渗透率 月总付费人数 月总活跃用户数 知识点： 知识点： 1 时长收费类游戏拥有极高的渗透率（95%） 时长收费类游戏拥有极高的渗透率（ ） 2 道具收费类游戏拥有极低的渗透率（MMO 10%以下，ACG 3%以下） 道具收费类游戏拥有极低的渗透率（ 以下， 以下） 以下 以下
练习：九城魔兽世界在 的营收为 的营收为3.737亿元，点卡费用 亿元， 小时， 练习：九城魔兽世界在Q3的营收为 亿元 点卡费用0.45元/小时， 元 小时 那么九城在Q3魔兽世界的 魔兽世界的ACU是多少？ 是多少？ 那么九城在 魔兽世界的 是多少
实际工作截图
练习： 天里的曲线有什么变化规律 天里的曲线有什么变化规律？ 练习：1天里的曲线有什么变化规律？
1.2 数据的作用
1.2.1 了解游戏现状
从数据反映的各项趋势， 从数据反映的各项趋势，由运营经验的人员可以马上了解到游戏中出现的各类 异常状况并且相应的进行处理。常见的异常：人数掉线，新用户增长异常， 异常状况并且相应的进行处理。常见的异常：人数掉线，新用户增长异常， ARPU升高等等，道具销量异常增高 升高等等， 升高等等
知识点： 知识点： 年之后所有的MMORPG和ACG都是按照道具收费的 在2006年之后所有的 年之后所有的 和 都是按照道具收费的
2.5 商业化指标
2.5.1 ARPU (Average Revenue Per User)
指的是一段时间内游戏能从用户身上获取收益的能力， 指的是一段时间内游戏能从用户身上获取收益的能力，衡量盈利能力 的指标 表示一个付费用户的付费能力的重要指标 通常以月ARPU作为参考依据 通常以月 作为参考依据 计算方法： 计算方法： ARPU=月总收入 月付费用户数 月总收入/月付费用户数 月总收入 知识点： 知识点： 征途--305~282元 征途 元 盛大--MMORPG 54.7~49.6元 盛大 元 ACG 22.6元 元
职业等级分布
3 个体数据 MMORPG
任务统计 经济系统统计 活动统计 商城统计 / 销量统计
3.1 职业等级分布
宏观了解游戏目前玩家的结构分布
3.2 任务统计
目前任务系统作为绝大多数游戏非常重要的一个游戏体验，因此了解 目前任务系统作为绝大多数游戏非常重要的一个游戏体验， 任务系统在游戏内的运作情况非常重要
2.4 收费模式
2.4.1 时长收费
按照玩家在游戏中消耗的时间来收取费用的游戏 特点： 特点： 拥有极高的付费比例（ 以上） 拥有极高的付费比例（95%以上） 以上 拥有固定的收费价格（ 元 小时 小时） 拥有固定的收费价格（X元/小时） 拥有稳定的收入来源（人数*时间 费用） 时间*费用 拥有稳定的收入来源（人数 时间 费用） 拥有收入瓶颈（一天24小时 一个月30天 小时， 拥有收入瓶颈（一天 小时，一个月 天） 知识点： 知识点： 年之前几乎所有的MMORPG都是按照时长收费的，时至今日， 都是按照时长收费的， 在2006年之前几乎所有的 年之前几乎所有的 都是按照时长收费的 时至今日， 依然以时长收费的MMORPG只有： 只有： 依然以时长收费的 只有 魔兽世界 梦幻西游 大话西游
1.2.2 修正当前版本
从运营中发现的各种问题， 从运营中发现的各种问题，及时指导开发团队修正游戏版本
1.2.3 指导未来开发
为未来开发新版本和新功能提供决策依据， 为未来开发新版本和新功能提供决策依据，也可以为新功能的测试提 供用户反馈。在某个功能的一步步完善前，都要用数据说话。 供用户反馈。在某个功能的一步步完善前，都要用数据说话。
知识点：中国各个游戏产品注册用户的几个历史数据： 知识点：中国各个游戏产品注册用户的几个历史数据： 腾迅--地下城与勇士 100万 腾迅 地下城与勇士 万 QQ游戏 游戏 300万 万 盛大--传奇 70万 盛大 传奇 万 网易--梦幻西游 230万 网易 梦幻西游 万劲舞团 万 巨人--征途 巨人 征途 210万 万
2.3 活跃用户与在线时长
2.3.1 活跃用户
一般指一段时间登陆过游戏的帐号数。可以以每天，每周， 一般指一段时间登陆过游戏的帐号数。可以以每天，每周，每月进行 计算。 计算。 代表了一段时间内游戏拥有的所有的用户的数量。 代表了一段时间内游戏拥有的所有的用户的数量。
2.3.2 在线时长
用户在线时长(小时 ＝活跃用户在线时长之和/活跃用户 用户在线时长 小时)＝活跃用户在线时长之和 活跃用户 代表单个用户 小时 对于游戏的黏着程度。 对于游戏的黏着程度。 近似计算方法：用户在线时长(小时 小时)＝ 近似计算方法：用户在线时长 小时 ＝acu*24/活跃用户数 活跃用户数 知识点： 知识点： 此数据会受到游戏内容很大影响，如游戏内是否有挂机系统， 此数据会受到游戏内容很大影响，如游戏内是否有挂机系统，游戏是 否有摆摊开店系统。在线时长的变化是否和游戏版本内容更新有关。 否有摆摊开店系统。在线时长的变化是否和游戏版本内容更新有关。 不同的游戏类型的用户在线时长会不同。普遍来说 不同的游戏类型的用户在线时长会不同。普遍来说MMO的在线时长高 的在线时长高 于ACG。免费游戏的在线时长高于时长收费游戏。 。免费游戏的在线时长高于时长收费游戏。
2.4 收费模式
2.4.2 道具收费
按照玩家在游戏中购买的道具来收取费用的游戏 游戏本身是免费的 特点： 特点： 拥有极低的付费比例（ 以下， 以下） 拥有极低的付费比例（MMO 10%以下，ACG 3%以下） 以下 以下 拥有变动的道具价格 拥有波动的收入来源（节日/促销 新品） 促销/新品 拥有波动的收入来源（节日 促销 新品） 没有收入瓶颈 付费玩家较不付费玩家有更好的游戏体验
3.3 经济系统统计
游戏内经济情况最重要衡量指标，玩家的重要追求之一。也是各游戏 游戏内经济情况最重要衡量指标，玩家的重要追求之一。 系统中非常容易出问题的一个系统，所以需要密切关注。 系统中非常容易出问题的一个系统，所以需要密切关注。
3.3 经济系统统计
经济的产出： 经济的产出： 任务产出（完成任务获得系统给与的奖励） 任务产出（完成任务获得系统给与的奖励） NPC产出（打败 产出（ 获得系统给与的奖励） 产出 打败NPC获得系统给与的奖励） 获得系统给与的奖励 经济的消耗： 经济的消耗： 基本生存开销（血瓶/魔瓶 魔瓶） 基本生存开销（血瓶 魔瓶） 道具开销（武器/防具 修理/升级 合成） 防具/修理 升级/合成 道具开销（武器 防具 修理 升级 合成） 其他（洗点/声望 宠物） 声望/宠物 其他（洗点 声望 宠物） 经济的存量： 经济的存量： 服务器存量（金币/一般等价物 原材料） 一般等价物/原材料 服务器存量（金币 一般等价物 原材料） 知识点： 知识点：良性经济系统 1 产出比例性略高于消耗 2 消耗要拉开层次，低层次消耗要能被简单满足 消耗要拉开层次， 3 要有能够大量消耗资源的途径
2.2 在线数据
2.2.2 平均同时在线 ACU (Average Concurrent Users)
将一段时间内（ 周 月 内各时间点的在线数进行平均后的结果。 将一段时间内（天/周/月）内各时间点的在线数进行平均后的结果。 ACU最能代表一个游戏的规模和受欢迎的程度。（因为 最能代表一个游戏的规模和受欢迎的程度。（因为ACU最为客观） 最为客观） 最能代表一个游戏的规模和受欢迎的程度。（因为 最为客观 按游戏时长收费的游戏可以通过ACU计算推论得出营收。 计算推论得出营收。 按游戏时长收费的游戏可以通过 计算推论得出营收 计算方法： 计算方法： 每小时收费为0.4元的网络游戏 元的网络游戏， 每月贡献的收入为： 每小时收费为 元的网络游戏，每1个ACU每月贡献的收入为： 个 每月贡献的收入为 0.4*24*30=288