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于洋等著 著

图书标签:

• 游戏数据分析
• 数据挖掘
• 游戏开发
• 商业智能
• 数据可视化
• 用户行为
• 游戏运营
• 统计分析
• 机器学习
• 数据科学

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111507802

商品编码：1685412223

出版时间：2015-07-01

作  者:于洋 等 著 著作 定  价:79 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2015年07月01日 页  数:409 装  帧:平装 ISBN:9787111507802 ●序
●前言
●第1章了解游戏数据分析1
●1.1游戏数据分析的概念1
●1.2游戏数据分析的意义2
●1.3游戏数据分析的流程4
●1.3.1方法论5
●1.3.2数据加工6
●1.3.3统计分析9
●1.3.4提炼演绎9
●1.3.5建议方案12
●1.4游戏数据分析师的定位13
●1.4.1玩家—游戏用户14
●1.4.2分析师17
●1.4.3策划—游戏设计者22
●第2章认识游戏数据指标24
●2.1数据运营24
●2.2数据收集25
●2.2.1游戏运营数据25
●2.2.2游戏反馈数据26
●部分目录

内容简介

本书在着重解决游戏分析的基本认识、方法之外，还有更多对于业务理解的思考，从解决问题入手，以游戏为很好切入点，辐射整个数据分析领域，并完成大部分理论和基础数据的解读分析。本书分为两大部分：靠前部分贯穿了从基本的游戏数据分析概念、分析师的定位、数据指标认识、游戏数据分析方法论、统计学运用、渠道流量经营到具体的产品每个阶段用户的数据运营知识。第二部分则重点阐述运用R语言和数据挖掘的知识，深入探讨游戏数据分析的高阶知识。 于洋 等 著 著作 于洋，TalkingData不错咨询总监，TalkingDataUniversity计划。曾在金山软件公司任职游戏数据分析师，从事游戏及移动应用数据分析、产品数据体验优化、金融机构运营及数据培训。先后服务于多家银行、保险、证券、移动运营商、移动互联网公司。小白学数据分析专栏作者，撰写靠前本《移动游戏数据运营指标白皮书》和《移动应用数据指标白皮书》，运营学分析及网站。 为什么要写这本书
    无法衡量，就无法改进。
    每一个产品都是艺术品，游戏是产品，故游戏也是艺术品。然而产品需要用户，用户与产品都需要衡量，深入地分析并解决问题，提升产品，经营用户。
    游戏伴随互联网的发展逐步成为重要的产业，这其中诞生了像暴雪这样的公司，同时也诞生了像西山居这样的民族品牌。我们的技术越来越好，我们的界面越来越炫，我们的设计策划力量也在不断成长。各种针对这个行业的书籍层出不穷，然而我们却发现，在越来越注重产品运营的今天，当一切走向了数字化后，我们的产品数据分析和数据建设，在大多数的从业者当中，却是极度匮乏和无助的。
    从当初写“小白学数据分析”开始，就承载了一种使等

《游戏数据分析的艺术》 书籍简介 在瞬息万变的数字娱乐时代，游戏已不再仅仅是消遣，而是承载着无数玩家情感、社交互动乃至商业价值的庞大生态系统。而在这个生态系统的核心，数据是揭示玩家行为、优化游戏体验、驱动商业增长的关键。《游戏数据分析的艺术》并非一本关于如何进行游戏开发或设计技巧的书籍，它深入探讨的是如何运用数据这把“钥匙”，去理解、去洞察、去塑造一个更成功的游戏。 本书的核心在于“艺术”，这并非指空泛的感性描述，而是强调一种高度提炼、精准运用、并最终能转化为卓越成果的科学与技艺的结合。我们不教你如何写代码，也不深入讲解复杂的算法模型（尽管我们会提及它们的重要性），而是聚焦于数据分析在游戏领域应用的思维方式、核心方法论、以及实际落地时的关键考量。它是一本指导你如何从海量的数据海洋中，捞取到最有价值的“珍珠”的书。 谁适合阅读本书？ 这本书是为那些对游戏行业充满热情，并希望在数据驱动的环境中做出更大贡献的专业人士设计的。这包括但不限于： 游戏策划师与设计师： 了解玩家为何喜欢或不喜欢某个设计，如何根据数据迭代和优化游戏机制，提升玩家留存和付费。 游戏运营人员： 掌握如何通过数据分析来制定更有效的运营策略，如活动设计、用户激励、内容推广等，最大化运营效果。 市场营销人员： 理解用户获取渠道的ROI，如何精准定位目标用户，优化广告投放，以及分析市场趋势。 数据分析师（初学者或希望深入游戏领域者）： 学习游戏行业特有的数据指标、分析维度以及解读方法，将通用数据分析技能应用于游戏场景。 产品经理： 利用数据洞察产品问题，驱动产品迭代，确保产品在市场中的竞争力。 游戏公司管理者： 建立数据驱动的决策文化，理解如何通过数据分析为公司战略提供支持。 本书的内容涵盖哪些核心领域？ 本书将带领读者系统性地探索游戏数据分析的方方面面，我们不罗列技术栈，而是关注“做什么”、“为什么做”、“怎么做（概念层面）”： 1. 游戏数据的本质与采集： 我们首先会探讨游戏数据的分类：用户行为数据、付费数据、社交数据、技术性能数据、市场数据等。理解每种数据的独特性及其价值。 关键在于建立“数据采集意识”：理解为什么某些数据必须被准确、及时地采集，以及采集的粒度如何影响后续分析的深度。 我们将讨论常见的游戏事件埋点设计原则，如何确保采集到的数据是可用、可信、可溯源的。这包括区分关键用户行为、业务流程节点，以及如何避免信息丢失或失真。 对数据质量的重视：从源头保证数据准确性，了解脏数据、缺失数据对分析结果的潜在影响，以及基本的质量检查思路。 2. 核心游戏数据指标的解读与应用： 用户增长类指标： 新增用户、活跃用户（DAU/MAU）、用户获取成本（CAC）、生命周期价值（LTV）。我们将深入分析这些指标的计算逻辑、影响因素，以及如何通过数据分析来驱动用户增长。例如，分析不同渠道的用户质量，优化推广策略。 用户留存类指标： 次日留存、七日留存、月留存。这是衡量游戏健康度的生命线。我们会探讨影响留存的常见因素，如何通过分析用户在游戏中的早期体验、关键节点行为来找出流失原因，并提出针对性的留存提升方案。 用户活跃与参与类指标： 平均在线时长、会话次数、功能使用频率、游戏内行为深度。理解玩家在游戏中“做什么”是至关重要的。我们会教你如何通过这些指标洞察玩家的游戏偏好、游戏粘性，以及是否存在某些内容或玩法未能吸引玩家。 付费转化与变现类指标： 付费率、ARPU（每用户平均收入）、ARPPU（每付费用户平均收入）、付费渠道分析、付费节点转化率。我们将详细阐述如何分析玩家的付费意愿和能力，优化付费设计，提高整体营收。这包括分析付费用户的画像、付费行为路径，以及如何通过激励措施提升付费转化。 游戏体验与满意度指标： 游戏卡顿率、崩溃率、玩家反馈（情感分析）、任务完成率、社交互动指标。这些指标直接反映了游戏的品质和玩家的满意度。我们会探讨如何通过技术数据和用户反馈数据来发现游戏中的痛点，并驱动产品优化。 3. 玩家行为分析的进阶： 用户分群（Segmentation）： 将海量玩家按照不同的维度（如付费习惯、游戏时长、活跃度、游戏风格等）进行分组。理解不同用户群体的特点，是实现精细化运营和个性化推荐的基础。我们将讲解常用的分群方法和应用场景。 漏斗分析（Funnel Analysis）： 识别玩家在完成特定目标（如新手引导、完成某个关卡、购买道具）过程中的流失点。通过构建不同场景的转化漏斗，找出瓶颈，从而进行针对性优化。 路径分析（Path Analysis）： 追踪玩家在游戏中的行动轨迹，理解玩家是如何在游戏世界中移动和互动的。这有助于发现隐藏的玩家行为模式，优化关卡设计、引导流程。 留存分析的深度挖掘： 不仅关注整体留存率，更要深入分析不同用户群体、不同时间段、不同行为用户的留存表现。理解“为什么”玩家会留下来，或“为什么”玩家会离开。 A/B测试的原则与应用： 在游戏开发和运营过程中，通过科学的A/B测试来验证不同设计、策略的效果。本书将阐述A/B测试的原理、设计要素以及如何解读测试结果，确保数据驱动的决策。 4. 数据分析在游戏生命周期中的应用： 立项与原型阶段： 如何通过竞品分析和市场数据来辅助立项决策，验证游戏概念的可行性。 开发与测试阶段： 利用早期数据反馈来指导开发方向，发现并修复BUG，优化核心玩法。 上线与增长阶段： 核心的数据分析应用期。通过数据驱动用户增长、留存提升、付费优化、活动设计等。 成熟与衰退阶段： 关注用户生命周期管理，挖掘长尾用户价值，通过创新内容或活动来延长游戏生命周期。 5. 数据分析的思维与沟通： 提出正确的问题： 数据分析的起点是清晰的问题。本书会引导读者如何将模糊的业务需求转化为可量化的分析问题。 结果的解读与可视化： 如何清晰、准确地向不同受众（包括非技术人员）传达数据分析结果。强调图表选择、信息优先级和故事性。 建立数据驱动的文化： 数据分析不是数据团队的专利，而是整个团队的共同语言。本书会探讨如何将数据思维融入日常工作流程。 伦理与隐私考量： 在数据分析中，我们始终要关注用户隐私和数据安全，并遵守相关法律法规。 本书的独特之处？ 聚焦“艺术”而非“工具”： 我们不详述具体软件的使用方法，而是强调分析背后的逻辑、思维模式和解决问题的能力。这使得本书的内容更具普适性和长久价值。 以游戏行业为中心： 所有案例、指标和方法论都紧密围绕游戏行业特有的挑战和机遇展开，避免了泛泛而谈。 强调落地与实操： 尽管不讲具体代码，但本书提供的分析框架和思路，可以直接应用于实际工作，帮助读者解决实际问题。 通俗易懂的语言： 复杂的数据概念将被转化为清晰、易于理解的语言，即使非数据背景的读者也能有所收获。 注重“为什么”和“怎么做”： 我们不仅告诉你“是什么”，更会深入解释“为什么”要这样做，以及“怎么做”（在概念层面）才能做得更好。 《游戏数据分析的艺术》是一次关于如何“聆听”游戏数据之声的旅程。它将教会你如何从冰冷的数据中，读懂玩家的心，洞察商业的脉搏，最终将数据转化为游戏的成功基石。这本书不是一个终点，而是一个起点，帮助你在这个精彩的游戏世界里，用数据描绘出更美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

如果你曾经玩过某款让你废寝忘食的游戏，并且好奇它是如何做到这一点的，那么这本书就是为你量身打造的。它不像市面上很多数据分析的书籍那样枯燥乏味，而是充满了趣味性和启发性。作者巧妙地将复杂的统计学概念融入到生动有趣的游戏场景中，让我觉得学习数据分析不再是一项艰巨的任务，而是一次智力探险。书中关于“用户画像”的构建，更是让我大开眼界。我从来没有想过，通过对玩家的游戏时长、道具购买记录、社交互动频率等零散数据进行整合分析，竟然可以勾勒出如此生动、立体的人物画像。这让我开始思考，作为一个玩家，我的每一个操作、每一次选择，都在被“记录”和“分析”，而这些分析的结果，又反过来影响着游戏的内容更新和运营策略。这本书让我从一个被动的游戏体验者，转变为一个主动的“理解者”，我开始更深入地思考游戏开发者们在设计一款游戏时所面临的挑战，以及他们是如何利用数据来克服这些挑战的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对游戏行业充满热情的从业者，我一直在寻找能够真正帮助我提升专业技能的书籍。这本书的出现，无疑是我的一个幸运的发现。它提供了一个系统性的框架，让我能够理解从宏观的游戏经济系统到微观的玩家行为模式，一切都可以被量化和分析。书中对于“用户生命周期价值”的探讨，尤其令我受益匪浅。我开始认识到，不仅仅是吸引新玩家，如何延长现有玩家的生命周期，以及如何最大化他们的价值，才是游戏能否长久盈利的关键。作者还分享了许多关于如何利用数据来发现游戏中的“痛点”和“机会点”的方法，这对于优化游戏体验，提升用户满意度，有着直接的指导意义。我将这本书中的很多方法论都应用到了我的日常工作中，效果显著。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远超我的预期，它为我打开了一扇通往游戏行业核心运作机制的大门。作者的文笔流畅，逻辑清晰，将游戏数据分析的整个流程，从数据采集、清洗、处理，到可视化呈现和最终的决策支持，都讲得明明白白。我特别欣赏书中关于“A/B测试”的详细讲解，这是我一直以来都觉得十分神奇但又不得其法的地方。通过书中大量的实例，我理解了如何设计科学的A/B测试，如何有效地收集和分析测试结果，以及如何根据测试数据做出最有利于游戏发展的决策。这不仅仅是技术层面的知识，更是一种思维方式的训练，教会我如何以一种更加客观、严谨的态度来面对复杂的问题。这本书让我意识到，游戏开发不再是纯粹的艺术创作，它是一门融合了科学、艺术和商业的综合性学科，而数据分析，正是连接这些领域的关键桥梁。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，游戏之所以能够吸引人，在于它构建了一个独特的虚拟世界，能够让玩家沉浸其中。但这本书让我看到了隐藏在这些世界背后的精妙设计和严谨逻辑。它不仅仅是一本关于数据分析的书，更是一本关于“用户洞察”的书。作者通过数据，让我们看到了玩家内心深处的渴望、偏好和行为习惯。我从未想到，通过对游戏内事件的记录和分析，竟然可以如此精准地预测玩家的下一步行为，甚至引导他们的决策。书中关于“预测性分析”和“个性化推荐”的章节，让我对未来的游戏体验充满了期待。它让我明白，未来的游戏，将不再是千篇一律的体验，而是能够根据每个玩家的特点，提供量身定制的精彩旅程。这本书为我打开了新的视野，让我对游戏行业和数据分析的未来充满了无限的遐想。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是一场思维的盛宴！我一直对游戏行业充满了好奇，尤其是那些能让游戏体验如此吸引人的幕后原因。读完这本书，我才真正明白了“数据”在游戏设计和运营中扮演的至关重要角色。作者用一种非常接地气的方式，将那些看似冰冷的数字，描绘成了充满生命力的故事。书中有很多关于用户行为模式的深度剖析，比如玩家在游戏中的决策路径，他们是如何与游戏机制互动的，以及是什么因素驱使他们持续投入。我尤其喜欢书中关于“留存率”和“付费转化率”的章节，它不再是简单的统计学公式，而是结合了心理学和行为经济学的洞察，让我从全新的角度理解了为什么有些游戏能留住玩家，而有些却昙花一现。作者还举了大量真实的游戏案例，从策划阶段的数据预测，到上线后的实时监控和调整，每个环节都衔接得天衣无缝。这不仅仅是一本教你如何看懂数据的书，更是一本教你如何运用数据去“创造”卓越游戏体验的书。读完之后，我感觉自己对游戏的理解层次瞬间提升了不少，也对未来游戏行业的发展有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

书还不错，送货也很快非常不错，但是包装不行有点褶皱

评分☆☆☆☆☆

是是是收拾收拾

评分☆☆☆☆☆

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