关于《魔兽世界》用户数据分析

关于《魔兽世界》用户数据分析
关于《魔兽世界》用户数据分析

《魔兽世界》数据分析

《魔兽世界》数据分析 (2)

1、概述 (2)

2、数据分析 (3)

2.1玩家练级方面的数据分析 (3)

2.1.1 游戏中的等级分布情况 (3)

2.1.2 每升1级所需要的时间及升级公式 (4)

2.1.3 每一特定等级的练级进度 (6)

2.1.4 玩家最快的练级速度 (8)

2.1.5 各个职业的练级速度 (11)

2.1.6 组队情况对每升一级所需时间的影响 (13)

2.1.7 组队情况对总体练级进度的影响 (14)

2.1.8 不同服务器的练级速度 (15)

2.2玩家在线时间方面的数据分析 (16)

2.2.1 总体在线时间 (16)

2.2.2 不同种族/职业的在线时间 (16)

2.2.3 是否加入公会对在线时间长短的影响 (19)

2.3放弃游戏的影响因素 (20)

2.3.1 放弃游戏的情况 (20)

2.3.2 不同职业放弃游戏的情况 (21)

2.3.3 是否放弃游戏的影响因素 (22)

《魔兽世界》数据分析

摘要:美国的Playon研究项目自2005年以来持续收集了大量关于《魔兽世界》的数据,这些第一手的数据资料对我们进行游戏开发和游戏研究都有重要的参考价值。本文整理了Playon关于《魔兽世界》玩家升级速度、在线时间、放弃游戏原因等方面的数据资料,对如何设置游戏等级、维持职业平衡等都有重要的启示。同时也使我们能进一步了解影响玩家在线时间的因素和放弃游戏的原因,认识玩家组队和公会组织的作用。在实际的游戏设计工作中,我们可以参考其中的数值设定,在对游戏进行研究时也可以引用这些数据作为论据和例证。

1、概述

Playon研究项目(https://www.360docs.net/doc/9314123632.html,/playon/playon.html)自2005年3月一直在整理和收集关于《魔兽世界》的玩家数据。几位研究者在亲自玩该游戏的同时,用插件导出相关数据,他们所用的具体方法可见:https://www.360docs.net/doc/9314123632.html,/playon/archives/methodology/index.html。

这些研究者所整理的数据涵盖了《魔兽世界》的玩家等级、游戏角色、游戏区域、离开游戏的原因、公会的规模和功能等各个方面,同时他们对数据也进行了一些统计分析。目前,Playon研究项目依据这些数据,先后写作了关于《魔兽世界》的多篇游戏研究论文,例如“Alone Together?” Exploring the Social Dynamics of Massively Multiplayer Online Games”、“Building an MMO With Mass Appeal:A Look at Gameplay in World of Warcraft”等。

这些数据可以作为游戏开发过程中的参考资料,例如如何设定升级所需的经验值、如何设定职业间的数值;同时也是游戏研究时的数据佐证,可以帮助我们来认识游戏中的学习行为、社会交往、公会职能等。

因为Playon收集的《魔兽世界》数据实在过于庞大,这次只是整理了其中的部分内容,更多这方面的数据和资料可见https://www.360docs.net/doc/9314123632.html,/playon/archives/data/wow_data/index.html

2、数据分析

2.1 玩家练级方面的数据分析

2.1.1 游戏中的等级分布情况

在2005年6月13日上午9:00到2005年6月20日上午9:00,共调查了76364名玩家的数据。在观察到的玩家中,14%的等级是1,25%在5级以下,12.4%的人在55级以上,9.8%的人在60级。

下面的图表示的是5级以上玩家的分布情况,从中可以看到每10级就有一个波动。每个整10级都比前一等级的人数要多,例如40级的人数是39级的两倍。

译者注:上面两图的横轴代表游戏等级,纵轴代表各个等级所占的比率

2.1.2 每升1级所需要的时间及升级公式

下面的数据说明了各等级升到下一级所需要的时间。曲线在39到41之间有明显的转折,玩家从39升到40所需的时间少,而从40到41则需要很多时间。曲线从53级以后也开始变得陡峭,玩家53级后升级越来越难。另外,很奇怪的是,从图上看奇数位的等级升级所需时间总是少于偶数位的等级,而奇数位的等级往往是离学习新的技能很近。这样的原因可能是玩家在偶数位等级需要学习新的技能,而在40级需要购买坐骑。

升到下一级所需要的时间大体是线性的,近似的公式是:

升到下一级所需时间(分钟) = (现在的等级 x 17.8) – 49

按照这个公式,可以推出《魔兽世界》升到60级的在线时间是20.3天,也就是61个8小时工作日。现在10%的玩家已达到60级,他们的总体在线时间也可以推出来。 下图是每个等级的累积在线时间,也就是达到现在的等级需要多少在线时间:

译者注:横轴代表游戏等级,纵轴代表每升到下一级所需要的时间 注:横轴代表游戏等级,纵轴代表该等级的累积在线时间

下面的图表包含了两方面的信息:

1) 角色从现在的等级升到下一级所需要的平均时间

2) 角色在既定等级的累积在线时间

特定等级的累积在线时间(分钟) = 8.9 x 当前等级(当前等级–5.5)

注:以上图表的第一列是等级,第二列是升到下一级所需要的时间(分钟),第三列是该等级的累积在线时间(天数)

2.1.3 每一特定等级的练级进度

以上数据说明了每升一级所需要的时间,那么在练级过程中每个等级的玩家升级速度是怎么样的呢?在一个月的前10天和后10天分别观察角色等级的变化,从而计算他们在1个月里的升级速度。排除了那些已经60级的角色以及90%的时间都呆在主城里的角色,共观察了62035名玩家的角色。数据采集时间是2005年1月8日中午12:00到2005年1月31日中午12:00,在一个月里的普通升级速度如下:

注:横轴代表游戏等级,纵轴代表该等级在一个月里能升几级

整体来看,《魔兽世界》在5级、50级时有明显的转折,使整个曲线呈现出3个阶梯的下降趋势。5级前的新手升级速度最快,最高是2级时平均每月升15级,另外5-10级的升级速度也高于平均水平。这是为了让玩家尽快度过易于流失的新手阶段,体验迅速进步的爽快感。从10级到50级这一漫长的阶段,尽管总体升级趋势是下降,但是升级曲线几乎是持平的,没有任何变化。而到了50级以后,升级速度有明显趋缓,可能是因为此时玩家已不会轻易放弃游戏,所以游戏此时增加了难度(这段分析是译者的观点)。

另外,在30、40级两个节点时,升级进度都明显很慢,也就是说从30到31、从40到41都需要较多的时间来练级。40是因为要买马,所以玩家可能要费些时间去赚钱,从而导致了升级放缓。至于30级为什么也是速度放缓,现在还没想到较好的解释。

下面的图表,整理了每一个等级的升级进度:

译者注:第一列是游戏等级,第二列是该等级时1

个月内的升级进度,第三列是进度平均数的标准差

2.1.4 玩家最快的练级速度

2005年8月7日中午12:00到8月14日中午12:00收集了149240例升级方面的数据,计算其中速度最快的1%、5%和10%

的人升到下一级所需要的最短时间。

上图以不同颜色的曲线,分别表示了升级最快的1%、5%、10%的玩家以及总体的升级情况。在各种情况下,从40升到41都是需要时间最多的,而在30级和50级时也有明显的这种波动,并且10级和20级时也有曲线变陡的情况。从这些资料看,《魔兽世界》在升级设置方面是10级一个坡度,玩家此时需要付出多于平时的努力(这段分析是译者的观点)。下图是总体的升级情况:

注:横轴是等级,纵轴是达到下一级所需要的时间(分钟)。蓝色线是升级最快的1%的玩家,

绿色线是升级最快的5%的玩家,黄色线是升级最快的10%的玩家,棕色线是玩家的总体速度

译者注:横轴是等级,纵轴是达到下一级所需要的时间(分钟)

以下是各职业的升级速度,很奇怪的是,一些总体升级时间很长的职业,像德鲁伊和猎人,他们中升级最快的一些人在各职业中升到下一级的时间却较短。

1—20各职业的升级速度

21—40各职业的升级速度

41-60各职业的升级速度

译者注:横轴是等级,纵轴是达到下一级所需要的时间(分钟)。蓝色是升级最快的1%的玩

家,绿色是升级最快的5%的玩家,黄色是升级最快的10%的玩家。横轴上的名称表示的是各

个职业。

下面的图表显示了各职业升到60级所需要的时间,升级最快的1%的人所需要的时间在4-5天之间,最快的5%的人在6-7天之间,而最快的10%则在7-8天之间。

译者注:第一列是各个职业,第二列是升

级最快的1%的玩家,第三列升级最快的5%

的玩家,第四列升级最快的10%的玩家,第

五列是总体玩家的升级速度。表中的数字

表示升到60级所需要的时间(天数)。

译者注:横轴是等级,纵轴是达到60级所需要的时间(天数)。蓝色是升级最快的1%的玩家,

绿色是升级最快的5%的玩家,黄色是升级最快的10%的玩家。横轴上的名称表示的是各个职

业。

2.1.5 各个职业的练级速度

在2005年6月13日上午9:00到2005年6月20日上午9:00,共调查了81887名玩家升级速度方面的数据。各个玩家的起始等级相同,并且组队情况也大致相似,下面按不同的等级阶段说明各个职业的练级情况。

在上面的讨论中,我们也可以看到各个职业升到60级的速度是不同的,例如最快的是法师14.73天、最慢的是德鲁伊16.45天。因为上一节中的图用的是天数做计量单位,看起来这种差别还不是很明显,下面单位具体到分钟来专门分析一下各职业练级速度的差异。总体看来,德鲁伊的升级速度最慢,而牧师、法师和萨满总是最快的。在1-20级之间,法师的升级速度比德鲁伊快10%;在21-40级之间,法师的升级速度比德鲁伊快14%;在41-60级之间,法师的升级速度比德鲁伊快20%。这种差异,有可能是因为DPS和德鲁伊需要经常组队所造成的。

1-20:

21-40:

41-60:

2.1.3 练级时间的数据分布图

一些玩家的升级速度很快,这些极端数据可能影响了总体数据。为了更清楚地认识这些数据,我们计算了玩家升级速度的标准分(normalized scores )Z 分数,计算公式如下: Z 分数=(X ﹣平均分)/标准差

下面的图显示,大部分玩家的升级时间确实是在平均数附近。转换成标准分后,从1级到60级的平均时间是15.3天,中位数是13.9天。

译者注:正像高考的标准分制度一样,这是为了防止某部分的极端数据导致总体数据的大波

动。由上图看,玩家升级速度方面的数据趋近于正态,不存在受极端数据影响的情况。 译者注:横轴是各个职业,纵轴是自起始等级到目标等级的时间(分钟),三幅图分别是1-20、

21-40、41-60。

2.1.6 组队情况对每升一级所需时间的影响

这里收集了81887名玩家的数据,以升级时间作为因变量,组队情况和等级作为自变量进行了方差分析(ANOVA )。结果发现组队情况对升级时间有显著的影响(p < .001),下面的图表明从不组队的玩家每升单独1级会更快。但是对于组队的玩家来说,组队时间的多少对升级速度并没有影响。

从上图看,组队率越高升到下一级所需要的时间也越多。在2-10级间,从不组队的玩家每升1级的速度快23分钟;在11-20级间,从不组队的玩家每升1级的速度快40分钟;在21-30级间,从不组队的玩家每升1级的速度快74分钟;在31-40级间,从不组队的玩家每升1级的速度快130分钟;在41-50级间,从不组队的玩家每升1级的速度快215分钟;在51-60级间,从不组队的玩家每升1级的速度快293分钟。下面的图表示了从不组队的玩家的升级情况:

注:横轴表示游戏等级,纵轴表示该等级升到下一级所需要的时间(分钟),蓝色表示组队

率在0%-1%,绿色表示组队率在1%-30%,黄色表示组队率在30%-60%,棕红色表示组队

率在60%-100%

这种差异可能是几方面的原因造成的,经常组队的人更可能是出于社交动机来玩游戏,并且组队比单独练级情况下个人获得的经验少。而在等级较高时,他们会花费很多时间来帮助公会里的小号。另一个原因可能是,那些从不组队的玩家练的多是能够独立生存的职业。

2.1.7 组队情况对总体练级进度的影响

在2005年6月13日上午9:00到2005年6月20日上午9:00,共调查了76364名玩家升级速度方面的数据。把玩家按组队情况组成了4个类别,例如组队率0%-1%的玩家是几乎从来不与其他人组队。从下图来看,组队较多的玩家总体练级速度也更快,特别是低等级时效果更明显。

控制玩家的在线时间后,进一步计算了组队情况和升级速度间的相关。发现在1-20级时两者相关0.13,21-40时相关0.04,而41-60时相关是0.03。换句话说,高等级时组队情况对升级速度没有影响。从下面的图上可以看到,这一转折点在40级左右。

译者注:横轴表示游戏等级,纵轴表示该等级在1周内升了几级,蓝色表示组队率在0%-1%,

绿色表示组队率在1%-30%,黄色表示组队率在30%-60%,棕红色表示组队率在

以上两个方面的分析表明,对于单独升每一级的时间来说,组队所起的效果是负面的,因为组队过程中要与其他人联合行动,常常是延误了自身的升级。但是从长远的升级进度来说,组队起的是促进作用,从长期来看组队能使个体在一段时间内升的级数更多(该段为译者的分析)。

2.1.8 不同服务器的练级速度 为了比较不同类型服务期间的升级速度,共收集了81887名玩家的数据进行分析。以服务器类型作为自变量,升级速度作为因变量进行了方差分析(ANCOVA )。

不同服务期间的升级速度差异显著 (p = .001),PvE (中等)服务器的升级速度要快于PvE (拥挤)服务器和RP (拥挤)服务器。在1-20级时,升级速度每一等级相差15分钟(快13%);在21-40级时,升级速度每一等级相差87分钟(快19%);而在41-60级时,升级速度每一等级相差192分钟(快21%)。

下面的表是另一部分数据的结果,说明了在不同的服务器上练级速度的差异。

译者注:横轴表示游戏等级,纵轴表示该等级升到下一级所需要的时间(分钟),蓝色表示RP 服务

器(拥挤),绿色表示PvE 服务器(中等),黄色表示PvE 服务器(拥挤)

译者注:左边第一列是服务器类型,后面几列依次是升到目标等级的所需时间(分钟)

2.2 玩家在线时间方面的数据分析

2.2.1 总体在线时间 从2005年6月13日上午9点到6月20日上午9点,调查了不同服务器的76364名玩家,研究玩家的每周在线时间。

每到整10级时在线时间都会显著上升,而随后又会明显下降。例如,39级的在线时间比40级多出33%。

而总体上看,等级越高在线时间也越多,这可能是因为:

1)

等级低的玩家渐渐退出了游戏

2) 一些玩家同时练几个小号到中等等级

3) 等级越高,对游戏的忠诚度越高 4) 高等级玩家更多是核心玩家,习惯于投入更多时间 在这1个月内,每个玩家的平均在线时间是10.2小时。14%的玩家是1级,而其中的38%永远都没有超过1级。

2.2.2 不同种族/职业的在线时间

根据上述数据,进一步分析不同职业的每周在线时间。如下图所示,贼的每周在线时间是最多的,比其他职业平均多出2小时。

注:横轴表示游戏等级,纵轴表示该等级的一周在线时间(分钟)。

另外也分析了不同种族的在线情况,发现侏儒和矮人的在线时间最短,比其他种族平均少1-2小时。

为了更好地分析在线时间的差异,下面控制等级差异后再来看一下种族和职业在线时间的不同。

等级1-20 (每周平均在线时间):

译者注:横轴表示各个职业,纵轴表示该职业的一周在线时间(分钟)。

注:横轴表示各个种族,纵轴表示该职业的一周在线时间(分钟)。

等级41-60 (每周平均在线时间):

大体上看,对在线时间影响最大的是职业而不是种族,例如贼的在线时间比猎人多出5.5小时(28%)。

同时考虑种族和职业:

译者注:左边第一列是职业名称,上面第一行是种族名称,表中的数字表示每周在线时间(分钟)。

2.2.3 是否加入公会对在线时间长短的影响

从2005年6月2日上午6点到6月7日上午3点,调查了不同服务器的62962名玩家。发现55%的角色都加入了公会,如果排除那些1级的玩家,则1级以上有62%的角色加入了公会。正如下图所示,43级以后90%的角色都加入了公会。

以是否加入公会作为自变量、在线时间作为因变量,进行了因素分析(ANCOVA ),结果发现公会的作用并没有达到显著性(p = .32)。换句话说,加入公会并没有增加玩家的在线时间。但是,从下图可以看到,在40级时加入公会明显增加了在线时间。而在40级后,加入公会的玩家在线时间更为稳定,未加入公会的玩家则时间波动比较大。在50级后,未加入公会的玩家在线时间更多。

注:横轴表示游戏里的等级,纵轴表示该等级的一周在线时间(分钟)。蓝色的线表示没加入公会的玩家,绿色的线表示加入公会的玩家

注:横轴表示游戏里的等级,纵轴表示该等级加入公会的比率。

2.3放弃游戏的影响因素

2.3.1 放弃游戏的情况

2005年6月10 -17日和7月5-12日,分两周调查了不同服务器的75314名玩家。下面的图表显示了不同等级的玩家放弃游戏的比率,75314名玩家在1个月内有46%的人放弃了游戏。玩家的等级越低,放弃游戏的可能性就越大,10级以前都在60%以上。

上述的计算方法可能存在一些误差,例如玩家因为去度假而暂时离开游戏或者是放弃原角色去练其他的角色。通过下面的柱形图,我们可以对等级和放弃率之间的关系有更为直观的认识,它代表的是在6月份被观察到而在7月份消失的角色。换句话说,它是新角色(在6月份的样本后开始)和旧角色(6月份取样期间没有登陆)的混合。这些消失的玩家大部分都是低等级玩家。

在这期间,服务器的总人数是增长的,6月份的样本是75315人,而7月份是83253人。角色放弃率和玩家人数的变动是否有关系还需要有进一步的数据来说明。

译者注:横轴表示游戏中的等级,纵轴表示该等级时放弃游戏的百分比。

译者注:横轴表示游戏中的等级,纵轴表示该等级时放弃游戏的百分比。

互联网用户群体分析

做移动互联网线上活动,我们首先要对移动互联网用户群体做一个分析。

2.1.1对互联网使用人群年龄段分析

2008年易观国际数据 以12-80岁之间年龄段的互联网使用人群为分析对象,18-40岁之间为互联网主要应用人群。 2.1.2对互联网使用人群分类及类型分析 互联网使用分类主要分为老年、中年、青年、少年群体,这些人群类型又分退休干部、老板、白领、大学生、中学生和无业游民。通过从上面列表看,对互联网熟知程度较高的是老板、白领、大学生、中学生,其中白领熟知程度最高所站的人群比例也是最多,年龄跨度广,对互联网的需求最强烈。 2.1.3使用人群对互联网熟知程度分析 ?精通使用人群:白领; ?熟练使用人群:老板、白领、大学生、中学生、无业游民; ?使用表皮人群:退休干部、老板、无业游民; ?有一定了解人群:退休干部、老板、无业游民; ?不了解人群:普通老年人。 2.1.4对互联网使用需求分析 根据上面列表得出以下用户对互联网使用需求统计表: 易观国际2008年对用户对互联网需求的统计表 根据以上两个统计结果综合分析,用户对邮件、新闻资讯、生活信息查询、网站购物、博客、交友、求职、生活信息发布、即时通讯、学习资料、问答帮助的需求量比较高,其中主流需求主要是新闻资讯、生活信息查询、博客、交友。 2.2网络号功能和服务针对个体用户归纳 ?主要服务人群年龄阶段:18-40岁之间; ?主要服务人群类型:老板、白领、大学生、中学生、无业游民,重点为白领; ?为用户提供主要的功能和服务:邮件、新闻资讯、生活信息查询、网站购物、博客、交友、生活信息发布、即时通讯、学习资料、问答帮助,重点为新闻资讯、生活信息查询、博客、交友。 2.0互联网集体用户群体分析

数据分析报告范例

竭诚为您提供优质文档/双击可除 数据分析报告范例 篇一:数据分析报告 数据分析报告 今年年初以来公司在总经理的领导下,积极生产,各项工作都取得了 一定的成绩,特别是通过坚持贯彻Iso9001:20XX标准,使公司的管理更上了一个台阶,现将我们收集的部分数据进行分析以供领导决策。 20XX年签订了项目合同13项,完成11项,2项项目在进行中,验收工程一次合格率100%,完成的11项工程项目顾客满意率超过95%。 系统集成部多次组织技术人员和项目经理、施工人员学习国家标准和行业规范,严格按照程序文件和作业指导书的要求组织设计和施工。 工程项目的实施都严格按照国家标准规范进行,确保为用户提供满意的、高质量的工程项目和优质的售后服务。从部门负责人到项目经理以至每一位员工都自觉地将分解到

的质量目标融入到日常工作之中,涉及到的每一个环节都得到较好的控制,由不理解到形成自觉的行动,按程序文件要求做已经在尉然成风,发现问题不遮、不掩、不护,采用自检、互检和专检活动,促进质量意识和企业文化深入人心,调动了每一位员工的积极性,上下形成一个共识,我们的工程要做成为顾客最满意的工程。 中国建设银行辽中近海支行综合布线系统项目、中国建设银行辽宁省分行、后台处理中心综合布线系统项目、中国建设银行沈阳彩霞支行综合布线系统项目、中国建设银行沈阳三好街支行综合布线系统 项目、建行大东支行莱茵河畔自助银行综合布线系统项目都是一次验收合格交付的,工程项目符合用户和行业标准的要求,得到了用户的赞扬和好评,提高了公司的经济效益和企业现代管理水平,至今没有发生顾客投诉等问题。 华汇人寿保险股份有限公司办公设备采购项目、中国建设银行辽宁省分行网点网络设备采购项目都是一次验收合 格交付,客户对我们公司提供的服务十分满意。 交付的大连泰山热电有限公司网络信息安全整改项目,提高了泰山热点系统运行效率,保证了系统的安全性,为系统正常运行发挥了重要作用。 部门采购人员今年按要求对供方进行了评价,确定了合格供方,到目前为止这些供方提供的产品、原材料质量稳定,

游戏数据分析基础知识

时间 2015-1-31 数据分析——基础知识 一、新登用户数 日新登用户数 每日新注 并登录游 的用户数 周新登用户数 本周7天日新登用户数累计之和 新登用户数: 本 30天日新登用户数累计之和 可解决的问题: 1)渠道贡献的新用户份额情况 2)宏 走势,是否需要进行投放 3)是否存在渠道作弊行 二、一次会话用户数 日一次会话用户数 即新登用户中只 一次会话,且会话时长 于规定阈值 周一次会话用户数: 本周7天日一次会话用户数累计之和 一次会话用户数: 本 30天日一次会话用户数累计之和 可解决的问题: 1) 广渠道是否 刷量作弊行

2)渠道 广 量是否合格 3)用户导入是否存在障碍点,如 网络状况 载时间等; 4)D步SU 于评估新登用户 量,进一 分析则需要定 活跃用户的 一次 会话用户数 三、用户获取 本 CAC 用户获 本义 广 本/ 效新登用户 可解决的问题: 1)获 效新登用户的 本是多少 2)如何选择 确的渠道优化投放 3)渠道 广 本是多少 四、用户活跃 Activation 日活跃用户数 DAU :每日登录过游 的用户数 周活跃用户数 WAU 截至当日,最 一周 含当日的7天 登录游 的用户数,一般按照自然周进行计算

活跃用户数 正AU 截至当日,最 一个 含当日的30天 登录过游 的用户数,一般按照自然 计算 可解决的问题: 1)游 的 心用户规模是多少 游 的总体用户规模是多少 2)游 产品用户规模稳定性 游 产品周期 化趋势衡量 3)游 产品老用户流失 活跃情况 渠道活跃用户 存周期 4)游 产品的粘性如何 正AU结合 广效果评估 备注 正AU层级的用户规模 化相对较小,能够表现用户规模的稳定性,但某个时期的 广和版本更新对正AU的影响也可能比较明显 外游 命周期处于 同时期,正AU的 化和稳定性也是 同的 五、日参与次数 DEC 日参 次数 用户对移 游 的使用记 一次参 ,即日参 次数就是用户每日对游 的参 总次数 可解决的问题: 1)衡量用户粘性 日 均参 次数

数据分析报告范例

数据分析报告范例 XX年中国手游市场年度数据分析报告 一、XX年手游市场基本概况 1、XX年中国游戏市场份额分布:客户端游戏仍是游戏市场主导,移动游戏暂时无法取代。 2、XX年移动游戏用户规模:XX年年底,手机游戏用户规模超过5亿,近半数中国人在玩手游 3、XX年移动游戏市场实际销售收入:XX年移动游戏销售收入超过200亿,销售收入是XX年的2倍以上 4、XX年手机游戏各类型占比分布:休闲游戏数量超过6成 5、各游戏类型留存率水平:动作类游戏留存率最高 二、用户行为透析 1、端游与手游之间用户重合度分析:端游与手游用户重合度达到%,端游用户转化为手游用户的空间较大 2、XX年智能移动游戏操作系统分析:安卓成手机游戏主要操作系统,苹果手机用户更愿意花钱玩游戏 3、玩家付费行为分析:休闲射击类游戏付费人数多,重度手游单次付费金额较高 4、玩家付费时间分析:玩家的付费高峰习惯趋于稳定,付费高峰发生在午饭后和晚上睡觉前 5、支付方式对比:61%玩家首选支付宝

三、地域分布 1、60%手游用户聚集在三线城市,三线城市成手游蓝海市场 2、各游戏类型下载量占比最高的城市分布 四、手游发展趋势预测 1、手机游戏重度化、端游化 2、端游IP手游化 3、支付方式、支付渠道的变革 数据分析报告格式 分析报告的输出是是你整个分析过程的成果,是评定一个产品、一个运营事件的定性结论,很可能是产品决策的参考依据,既然这么重要那当然要写好它了。 我认为一份好的分析报告,有以下一些要点: 首先,要有一个好的框架,跟盖房子一样,好的分析肯定是有基础有层次,有基础坚实,并且层次明了才能让阅读者一目了然,架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂,这样才让人有读下去的欲望; 第二,每个分析都有结论,而且结论一定要明确,如果没有明确的结论那分析就不叫分析了,也失去了他本身的意义,因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的,所以千万不要忘本舍果; 第三,分析结论不要太多要精,如果可以的话一个分析

2019年中国移动互联网用户分析报告

2019年中国移动互联网用户分析报告

目录 一、用户分类 (4) 1、性别结构 (4) 2、年龄结构 (5) 3、学历结构 (6) 4、职业结构 (7) 5、收入结构 (8) 二、用户生活方式/态度 (9) 1、用户使用手机上网的时间段 (9) 2、用户每天使用手机上网的时长 (10) 3、用户使用手机上网的场所 (11) 4、用户使用手机上网行为分布 (12) 三、用户消费观念/态度 (13)

通过对移动生活服务用户的调研,以及对公开数据的整理。从移动互联网用户基本属性、用户行为方式以及用户消费方式三方面进行分析。 从结果来看,“低年龄、低学历、低收入”的年轻群体已经成为中国移动互联网的主体用户,年轻化趋势凸显。这其中很大一部分是学生群体,随着年龄的增长,这些人养成的使用习惯将更稳定。 随着移动互联网整体的快速发展,用户对于网络使用程度的逐渐加深,用户的需求已经由原来的娱乐逐步向消费行为转变。移动互联网正在重新定义用户获得信息的方式,并改变用户的消费行为。

一、用户分类 1、性别结构 在移动互联网用户性别结构中,男性移动互联网用户明显高于女性。2010年和2011年,分别有57.7%和58.1%的男性用户。截止2012年9月,2012年,男性用户占整体的57.6%,高出女性用户15.2个百分点。

2、年龄结构 移动互联网用户中,青少年用户比例较高。2010年,10—29岁移动互联网用户占总体用户的68.9%;2011年,10—29岁移动互联网用户占总体用户的65.8%,青少年用户为移动互联网的使用主体。一是由于青少年对新生事物接受能力较强,二是该部分网民对社交、娱乐感兴趣,习惯通过手机联络朋友、阅读、游戏等。这部分青少年群体随着年龄的增长,将养成更为稳定的使用习惯,并具备付费能力。厂商应重视对这类群体的推广和营销。 中国移动互联网用户年龄结构逐步趋于合理。截止2012年9月,10—19岁移动互联网用户在总体用户中占比28.5%,20—29岁移动互联网用户在总体用户中占比35.7%。青少年仍是移动互联网的使用主体,但份额正逐年减少,这主要是由于该部分人群的移动互联网使用

手机游戏市场分析报告

中国手机游戏市场分析报告 (含预测数据) 2011-2014年 本报告 针对市场:国内外手机游戏市场; 针对类型:单机游戏、网络游戏、社交游戏; 数据来源:艾瑞咨询、游戏邦、清科研究、海纳;

一、概述 、手机游戏行业现状 随着智能手机的迅速普及,与3G网络的快速发展,移动互联网的相关业务,已逐渐成为国内各厂商关注的焦点,中国手机游戏市场目前仍然以单机版游戏为主,网游版产品所占比重较低。从整体行业来看,中国手机游戏行业处于快速发展期,近两年来,在电信运营商和手机游戏开发商的联合推动下,中国的手机游戏行业,取得了较快的发展。 目前的手机游戏数量众多,但是质量和内容无法满足现有玩家需求,国内手机游戏开发商自主开发能力与国外开发商比较,力量相对薄弱。目前的手机游戏大多来自于国外,日、韩、欧美等地开发的游戏几乎占据了中国手机游戏市场80%的游戏内容。据相关统计数据显示,手机游戏开发商在我国已经有上千家,但真正上规模的也不过数十家。目前常见的手机平台有Android,塞班,java,IOS。孰优孰劣没有绝对的界限。

、手机游戏未来发展趋势 手机游戏与其他创意型产业相互融合,呈现“多元娱乐”发展趋势 手机游戏在与其他创意产业融合,优势体现在两个方面:一方面,将汲取融合优秀的动漫、影视、网络游戏、文学作品等相关创意产业特色内容资源,弥补本行业内容单一、创意不足的缺势;另一方面,融合发展将使手机游戏产品多样化,在进一步融合网络游戏、网页游戏、SNS等娱乐应用特色的同时,成长为“多元娱乐”产品,进一步提升用户体验。 手机游戏市场参与主体的多元化,竞争日趋激烈 手机游戏行业的参与者逐渐多元化,除原有的手机游戏厂商以外,中国移动、中国电信相继通过手机游戏基地化模式全面切入,传统影视行业厂商通过并购或联合运营方式、互联网游戏厂商通过产品外延方式等,均已加速在手机游戏领域进行布局。手机游戏的盈利模式多样化发展,主体仍借鉴PC网游盈利模式 手机游戏盈利模式多样化,借鉴性的引入网络游戏的盈利模式,如按时收费、包月收费、道具收费、广告内置收费等模式,

游戏数据分析维度、方法

游戏数据分析维度、方法 1通过网上,收集关于游戏数据分析方面的资料。对各资料进行整理,并提出对游戏行业有价值的专题分析内容。欢迎拍砖! 2数据分析的维度、方法 2.1常规数据分析(设定指标,定期监测) 2.1.1常规数据分析维度 2.1.1.1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的运营情况 2.1.1.1.1用户数量 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) 2.1.1.1.2 ARPU 每个(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 2.1.1.1.3 推广力度 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) 2.1.1.1.4 流失率 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) 一般流失率(日、周、月) 2.1.1.1.5 用户自然增长率

2.1.1.1.6病毒性 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),并指导开发团队修正游戏版本,为新版本和新功能提供决策依据。 2.1.1.2.1 MMORPG游戏: 职业等级分布 任务统计(每个任务参加、完成和取消次数或人数) 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) }

大大数据可视化分析资料报告平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展的综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理,人口与地理,法人与地理,实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理,为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同,提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据,还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。

3、数据计算分析需求:包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加,需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量,满足未来政务各类业务工作的发展需要,确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台的数据,通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系,建立关键数据之间的关联关系,将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生的发展。

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

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:

数据分析报告范文

数据分析报告范文 数据分析报告范文 篇一: 数据分析报告范例 201X年中国手游市场年度数据分析报告 一、201X年手游市场基本概况 1、201X年中国游戏市场份额分布: 客户端游戏仍是游戏市场主导,移动游戏暂时无法取代。 2、201X年移动游戏用户规模: 201X年年底,手机游戏用户规模超过5亿,近半数中国人在玩手游3、201X年移动游戏市场实际销售收入: 201X年移动游戏销售收入超过200亿,销售收入是201X年的2倍以上4、201X年手机游戏各类型占比分布: 休闲游戏数量超过6成 5、各游戏类型留存率水平: 动作类游戏留存率最高 二、用户行为透析 1、端游与手游之间用户重合度分析: 端游与手游用户重合度达到2 6.3%,端游用户转化为手游用户的空间较大 2、201X年智能移动游戏操作系统分析: 安卓成手机游戏主要操作系统,苹果手机用户更愿意花钱玩游戏 3、玩家付费行为分析: 休闲射击类游戏付费人数多,重度手游单次付费金额较高

4、玩家付费时间分析: 玩家的付费高峰习惯趋于稳定,付费高峰发生在午饭后和晚上睡觉前 5、支付方式对比: 61%玩家首选支付宝 三、地域分布 1、60%手游用户聚集在三线城市,三线城市成手游蓝海市场 2、各游戏类型下载量占比最高的城市分布 四、手游发展趋势预测 1、手机游戏重度化、端游化 2、端游IP手游化 3、支付方式、支付渠道的变革 篇二: 数据分析报告格式数据分析报告格式分析报告的输出是是你整个分析过程的成果,是评定一个产品、一个运营事件的定性结论,很可能是产品决策的参考依据,既然这么重要那当然要写好它了。我认为一份好的分析报告,有以下一些要点: 首先,要有一个好的框架,跟盖房子一样,好的分析肯定是有基础有层次,有基础坚实,并且层次明了才能让阅读者一目了然,架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂,这样才让人有读下去的欲望; 第二,每个分析都有结论,而且结论一定要明确,如果没有明确的结论那分析就不叫分析了,也失去了他本身的意义,因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的,所以千万不要忘本舍果; 第三,分析结论不要太多要精,如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了,很多时候分析就是发现问题,如果一个一个分析能发现一个重大问题,就达到目的了,不要事事求多,宁要仙桃一口,不要烂杏一筐,精简的结论也容易让阅者接

数据分析报告范文

数据分析报告范文各位读友大家好,此文档由网络收集而来,欢迎您下载,谢谢 一、2014年手游市场基本概况 1、2014年中国游戏市场份额分布:客户端游戏仍是游戏市场主导,移动游戏暂时 无法取代。 2、2014年移动游戏用户规模:2014年年底,手机游戏用户规模超过5亿,近半数中国人在玩手游 3、2014年移动游戏市场实际销售收入:2014年移动游戏销售收入超过200亿,销售收入是2013年的2倍以上 4、2014年手机游戏各类型占比分布:休闲游戏数量超过6成 5、各游戏类型留存率水平:动作类游戏留存率最高 二、用户行为透析 1、端游与手游之间用户重合度分析:端游与手游用户重合度达到%,端

游用户转化为手游用户的空间较大 2、2014年智能移动游戏操作系统分析:安卓成手机游戏主要操作系统,苹果手机用户更愿意花钱玩游戏 3、玩家付费行为分析:休闲射击类游戏付费人数多,重度手游单次付费金额较高 4、玩家付费时间分析:玩家的付费高峰习惯趋于稳定,付费高峰发生在午饭后和晚上睡觉前 5、支付方式对比:61%玩家首选支付宝 三、地域分布 1、60%手游用户聚集在三线城市,三线城市成手游蓝海市场 2、各游戏类型下载量占比最高的城市分布 四、手游发展趋势预测 1、手机游戏重度化、端游化 2、端游IP手游化 3、支付方式、支付渠道的变革 数据分析报告格式

分析报告的输出是是你整个分析过程的成果,是评定一个产品、一个运营事件的定性结论,很可能是产品决策的参考依据,既然这么重要那当然要写好它了。 我认为一份好的分析报告,有以下一些要点: 首先,要有一个好的框架,跟盖房子一样,好的分析肯定是有基础有层次,有基础坚实,并且层次明了才能让阅读者一目了然,架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂,这样才让人有读下去的欲望; 第二,每个分析都有结论,而且结论一定要明确,如果没有明确的结论那分析就不叫分析了,也失去了他本身的意义,因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的,所以千万不要忘本舍果; 第三,分析结论不要太多要精,如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了,很多时候分析就是发现问题,

DreamBI大数据分析平台-技术白皮书

DreamBI大数据分析平台 技术白皮书

目录 第一章产品简介 (4) 一、产品说明 (4) 二、产品特点 (4) 三、系统架构 (4) 四、基础架构 (7) 五、平台架构 (7) 第二章功能介绍 (7) 2.1.元数据管理平台 (7) 2.1.1.业务元数据管理 (8) 2.1.2.指标元数据管理 (10) 2.1.3.技术元数据管理 (14) 2.1.4.血统管理 (15) 2.1.5.分析与扩展应用 (16) 2.2.信息报送平台 (17) 2.2.1.填报制度管理 (17) 2.2.2.填报业务管理 (33) 2.3.数据交换平台 (54) 2.3.1.ETL概述 (55) 2.3.2.数据抽取 (56) 2.3.3.数据转换 (56) 2.3.4.数据装载 (57) 2.3.5.规则维护 (58) 2.3.6.数据梳理和加载 (65) 2.4.统计分析平台 (67) 2.4.1.多维在线分析 (67) 2.4.2.即席查询 (68) 2.4.3.智能报表 (70) 2.4.4.驾驶舱 (74)

2.4.5.图表分析与监测预警 (75) 2.4.6.决策分析 (79) 2.5.智能搜索平台 (83) 2.5.1.实现方式 (84) 2.5.2.SolrCloud (85) 2.6.应用支撑平台 (87) 2.6.1.用户及权限管理 (87) 2.6.2.统一工作门户 (94) 2.6.3.统一消息管理 (100) 2.6.4.统一日志管理 (103) 第三章典型用户 (106) 第四章案例介绍 (108) 一、高速公路大数据与公路货运统计 (108) 二、工信部-数据决策支撑系统 (110) 三、企业诚信指数分析 (111) 四、风险定价分析平台 (112) 五、基于斯诺模型的增长率测算 (113) 六、上交所-历史数据回放引擎 (114) 七、浦东新区能耗监控 (115)

互联网数据分析

互联网:需要关注哪些数据,什么数据得出什么结论,最后有什么改进,ip、pv、用户行为等 B2c数据分析指标: b2c站分析采用的指标可能有各种各样的,根据网站的目标和网站的客户的不同,可以有许多不同的指标来衡量。常用的网站分析指标有内容指标和商业指标,内容指标指的是衡量访问者的活动的指标,商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。 一、网站分析的内容指标 转换率Take Rates (Conversions Rates) 计算公式:转换率=进行了相应的动作的访问量/总访问量 指标意义:衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法:当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员,你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告(PPC)等等,看看那种方式是能够保持转换率在上升?如何增强来访者和网站内容的相关性?如果这个值上升,说明相关性增强了,反之,则是减弱。 回访者比率Repeat Visitor Share 计算公式:回访者比率=回访者数/独立访问者数 指标意义:衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性,你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法:基于访问时长的设定和产生报告的时间段,这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访,因此都希望这个值在不断提高,如果这个值在下降,说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是,一旦你选定了一个时长和时间段,就要使用相同的参数来产生你的报告,否则就失去比较的意义。 积极访问者比率Heavy User Share 计算公式:积极用户比率=访问超过11页的用户/总的访问数 指标意义:衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣 指标用法:如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便,你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的,你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者,当然你也可以定义20页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率Committed Visitor Share 计算公式:访问时间在19分钟以上的用户数/总用户数 指标意义:和上一个指标的意义相同,只是使用停留的时间取代浏览页数,取决于网站的目标,你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法:访问者时长这个指标有很大的争议,这个指标应结合其它的指标一起使用,例如转换率,但总体来说,较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站,高的忠实访问率当然是较好的。同样的,访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数Committed Visitor Index 计算公式:忠实访问者指数=大于19分钟的访问页数/大于19分钟的访问者数

数据分析常用指标介绍

数据分析指标体系 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户,都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台,越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化,更好的提升运营效果,提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标:包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节,如网站流量指标对应的是网站运营环节,销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标,将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量:即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额:销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价:即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利:销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本,不扣除没有计入成本的期间费用(管理费用、财务费用、营业费用)。

毛利率:衡量电商企业盈利能力的指标,是销售毛利与销售收入的比值。 ~ 1.1.1.2网站流量指标 独立访客数(UV):指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站,统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户,这样每当被标记cookie的用户访问网站时,统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术,对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数(PV):即页面浏览量,用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次,用户对同一页面的多次访问,访问量累计。 人均页面访问数:即页面访问数(PV)/独立访客数(UV),该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本:该指标指在流量推广中,广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升,但访客转化率和单位访客收入不变或下降,则很可能流量推广出现问题,尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率(Bounce Rate):为浏览单页即退出的次数/该页访问次数,跳出率只能衡量该页做为着陆页面(LandingPage)的访问。如果花钱做推广,着落页的跳出率高,很可能是因为推广渠道选择出现失误,推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配,导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长:页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好,要视情况而定。对于电商网站,页面访问时间要结合转化率来看,如果页面访问时间长,但转化率低,则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量:人均页面浏览量是指在统计周期内,平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。

大数据分析标准功能点简介.doc

大数据报表标准功能点简介

U8分析报表包含两个工具,分别为分析报表工具和业务模型设计器,其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。 一、分析报表工具 1.分析报表系统管理 分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 a)基础设置 在基础设置中有两个地方需要设置,企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。 加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名,将加密监听程序指向加密服务器,以读取加密点。 b)数据配置 报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。 图2-1 U8分析报表项目页面 自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义,对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类,可修改。 分类维护:可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。

档案归类:可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。 点击分类维护栏中的编辑,进入分类管理页面;同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 c)数据抽取 数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库,抽取的结果形成ODS数据仓库,供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种:手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划,选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 d)权限管理 角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作,用户密码的修改操作,以及用户与角色的所属关系等维护工作。 权限管理,可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制(删除),可根据实际业务需要授予适合的权限。 2.U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表,是基于业务模型做查询,并通过查询生成报表的平台;是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中,我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务,营销、库存、采购等主题),对于用户的个性化报表需求,可以单独定制。 对于已经设计好的报表,可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。 分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题,点击分析主题button打开分析首页。如图所示,点击财务分析主题按钮,财务首页报表则打开。

2019年中国移动互联网用户调查报告-18页精选文档

2012年中国移动互联网用户调查报告(手机软件篇) 更新时间:2012-09-28 来源:中关村在线 第1页:调查背景及报告要点 自苹果iPhone以来,手机应用软件成为业界关注的焦点,也成为用户购买智能手机时重点考虑的因素之一。从手机用户使用手机的日常行为来看,除了打电话、发信息等基本通讯功能的使用外,手机上网、手机软件应用已经成为绝大多数手机用户打发碎片时间、获取资讯、信息的主要渠道和日常行为。可以说,手机应用软件市场孕育着无限的市场机会。 为了了解中国移动互联网用户手机应用软件的使用特征及倾向,互联网消费调研中心ZDC进行了2012年中国移动互联网用户调查。本次调查共回收问卷12001份,其中手机用户有效问卷为9560份,平板电脑用户有效问卷为2344份。 通过对这些第一手数据的分析,ZDC推出《2012年中国移动互联网用户调研研究报告》,本报告共包括移动互联网手机用户及移动互联网平板电脑用户两大部分,其中手机部分分为手机终端使用、手机上网、手机软件使用、手机阅读、手机游戏、手机支付六部分。平板电脑部分分为平板电脑终端使用、平板电脑上网、平板电脑阅读、平板电脑游戏四大部分。已经发布的报告为《2012年中国移动互联网用户属性及手机终端使用报

告》、《2012年中国移动互联网用户手机上网行为调查报告》及《2012 年中国移动互联网用户手机浏览器使用调查报告》。 本篇报告的研究对象为手机软件用户,主要研究其软件使用行为及消费特征。 注:由于调研样本主要来源于ZOL网站,可能会对调研结果产生影响。 报告要点 ·整体来看,参与调查者中,94.3%的手机用户表示在手机上安装了应用软件,可见,手机软件市场蕴藏着广阔的市场机会。 ·整体来看,调查者经常使用的软件数量远远少于安装的软件数量,即调查者的手机软件使用率较低。 ·从手机软件的使用方式来看,调查者中选择在线即联网使用手机软件的比例最高,达到50.5%,其次为选择离线使用多一些的调查者比例,占比三成。 ·整体来看,参与调查者中,曾经下载过游戏类应用软件的用户占比超过七成,达到72.8%,其次为音乐类应用软件下载比例,为66.7%。 ·不论男性还是女性调查者,下载比例最高的应用软件均为游戏类。但男性调查者中曾经下载过游戏类应用软件的比例高达73.6%,较女性高12.7%。

关于手机游戏的问卷调查报告

关于手机游戏的问卷调查报告

《中国特色社会主义理论与实践研究》调研报告 关于手机游戏使用情况的问卷调研报告 摘要:随着4G时代的普及,中国手机市场日益繁荣。而随着移动互联网强势崛起,手机游戏慢慢成为市场主流。手机游戏作为手机应用软件中的一匹黑马凸现在人们的眼前,手机游戏也成为业界高度关注的新领域之一。跟电脑游戏相比,手机游戏对硬件要求低,受众更广,用户也更多,所以倍受青睐。智能手机为我们的生活带来许多方便,然而,越来越多的人却因此“成瘾”。各大游戏厂商专注于手机市场后,手游游开始占据人们更多的时间。为此,对于手机游戏的讨论也成为社会的关注点,对于手机游戏的调研分析是了解当今手机游戏现状必不可少的途径。本文在对手机游戏使用情况进行调研之后,分析了手机游戏上瘾的原因,进而提出了戒除手机游戏的方法途径。 关键词:手机游戏4G 上瘾 专业: 学号: 姓名: 2017年4月

一、调查方案 (一)、调查背景 手机游戏从诞生开始就被誉为中国互联网行业的下一个金矿。自2001年网络游戏成功之后,手机游戏也成为业界高度关注的新领域之一。如今,随着4G 时代的普及,中国手机市场也日益繁荣。而随着移动互联网强势崛起,手机游戏慢慢成为市场主流。2017年3月24日,全球领先的移动互联网第三方数据挖掘和整合营销机构iiMedia Research(艾媒咨询)权威发布《2016-2017中国手机游戏市场研究报告》。报告显示,2016年中国手游用户规模达5.23亿人,市场规模783.2亿元,增长速度持续放缓。中国通信产业向4G升级促进了手机网游的增长,网络、多媒体表现、平台融合等促成了手机网游的崛起。受到以中国移动为代表的运营商的推广以及无线网络的进一步建设,手机游戏虽然现在不能像传统网络游戏般强健,但也开始发展的如火如荼。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示,手游用户渗透率提升,超七成用户玩过手游,其中有48.1%玩家有为手游付费的经历,而付费的主要原因在于购买游戏道具装备。 随着中国手机游戏市场的发展,用户认知将逐步提升,产业链各环节应在进行市场营销推广的同时充分重视终端及手机游戏的更新发展,以不断完善的产品服务满足用户需求,在用户认知的基础上,实现手机游戏商业价值的提升,充分挖掘手机游戏的商业价值。而学生作为最具潜力的消费群体,其对手机游戏的了解和需求对手机游戏未来的发展趋势具有重大影响。 (二)、调查目的 1、研究人们使用手机游戏的基本情况。 2、研究影响人们使用手机游戏的原因。 3、研究人们对手机游戏的的认识和看法。 4、提出戒除手机游戏原因和方法。

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