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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121327872

商品编码：20951447715

出版时间：2017-12-01

游戏数据分析实战 平装 – 2017年12月29日

黎湘艳 (作者),? 叶洋 (作者)

 

定价 79元

 

出版社: 电子工业出版社;

第1版 (2018年1月1日)

平装

ISBN: 9787121327872

品牌: 电子工业出版社

内容简介：

游戏数据分析实战》主要针对游戏策划、游戏运营、游戏数据分析、产品数据分析挖掘、数据平台开发维护人员及对数据分析感兴趣的读者，介绍怎样利用数据分析游戏生命周期中各阶段遇到的问题。

《游戏数据分析实战》主要分为三部分：，部分主要介绍游戏数据分析相关指标体系，通过这套体系，可以初步监控游戏整体运营情况；第二部分主要介绍游戏正式发行前期的市场调研、渠道用户质量分析、竞品分析及投资收益预测，对游戏品质进行定位，评估正式上线后的效果；第三部分主要对游戏正式发行后的用户流失、活跃用户分类、付费习惯、版本迭代效果、区服合并等主要问题进行深入探讨，实现游戏的精益化运营。

《游戏数据分析实战》的特色是以详细案例为主，通过SPSS、Excel等工具逐步展示实施步骤。通过手把手的方式让读者快速掌握游戏数据分析方法。

目录：

第 1 章 “数羊”与数据化运营 1
1.1 “数羊”的故事 1
1.2 数据分析的定义及步骤 2
1.3 数据分析的价值 6
1.4 一份好的分析报告应具备的要点 7
1.5 图表制作的要点 7
1.6 怎样成为一名**的数据分析师 12
1.7 游戏业务相关数据 15
1.8 案例：不同写法的分析报告分享 16
第 2 章 游戏关键数据指标 21
2.1 转化率 21
2.2 留存率 23
2.3用户付费指标 26
2.4 导入用户成本 27
2.5 LTV 28
2.6 ROI 29
2.7 手游和端游的区别 30
第 3 章 游戏发行预热期 32
3.1 案例：预订用户分析 32
3.2 案例：预订用户转化率预估 45
3.3 案例：竞品分析 51
第 4 章 游戏封测期 57
4.1 案例：封测用户调查分析 58
4.2 案例：渠道用户质量分析 83
4.3 案例：客户端大小对用户转化率的影响 92
4.4 游戏公测前期收入、活跃预测 96
4.5 优市场费投放预估 101
4.6 案例：用户流失原因分析 105
第 5 章 公测期市场分析 118
5.1 案例：预热期的竞品调研 119
5.2 案例：游戏服务器数量确定 126
5.3 案例：广告投放效果分析 132
5.4 案例：用户手机机型分布分析 141
第 6 章 公测期用户分析 153
6.1 用户流失原因分析 153
6.1.1 案例 1：合理定义流失用户 154
6.1.2 案例 2：玩家等级副本流失分析 159
6.1.3 案例 3：流失率与当前等级流失率分析 162
6.1.4 案例 4：等级付费转化率分析 163
6.1.5 案例 5：卸载客户端的用户流失分析 166
6.1.6 案例 6：应用 5W1H 分析法分析流失用户 173
6.2 活跃用户细分 189
6.2.1 聚类分析——快速聚类 189
6.2.2 案例：《全民×××》聚类分析 SPSS 实现 189
6.3 案例：预订且登录用户分析 196
第 7 章 公测期付费分析 202
7.1 案例：用户付费习惯分析 202
7.1.1 分析方法概述 202
7.1.2 数据来源 203
7.1.3 各个付费模块的用户消耗情况 203
7.1.4 不同类型玩家单一消耗分布 204
7.1.5 不同类型玩家的消耗分布 205
7.1.6 分析结论 208
7.1.7 小结 209
7.2 案例：高端用户预流失模型 209
7.3 案例：装备定价策略分析 214
7.4 案例：游戏收入下降原因分析 217
7.5 案例：分析游戏的收入指标完成情况及数据预警 219
7.5.1 分析方法概述 219
7.5.2 分析结论 224
7.5.3 小结 225
第 8 章 公测期版本分析 226
8.1 案例版本更新效果分析
8.1.1 分析方法概述 226
8.1.2 《游戏 A》更新版本后的效果分析 227
8.1.3 分析结论 237
8.1.4 小结 238
8.2 案例：活动效果分析 239
8.2.1 分析方法概述 239
8.2.2 某游戏全年活动效果对比分析 240
8.2.4 小结 245
8.3 案例：开新服效果分析 245
8.3.1 分析方法概述 245
8.3.2 《游戏 A》开新服后新用户和收入大涨原因分析 245
8.3.3 小结 251
8.4 案例：区服合并分析 251
8.4.1 区服合并后的平均在线人数、消耗 ARPPU 值 251
8.4.2 平均在线及平均在线消耗相关性关系 254
8.4.3 合服前后等级分布、人均 PVP 以及敌对势力均衡情况 254
8.4.4 《全民×××》区服合并玩家问卷调查 256
8.4.5 主要结论 257
8.5 聊天内容分析 258
8.5.1 案例 1：《游戏 A》游戏内聊天记录分析 258
8.5.2 案例 2：《游戏 B》 QQ 群聊天记录分析 266
8.5.3 案例 3：《游戏 C》贴吧发帖记录分析 275

数据驱动的增长引擎：揭秘现代游戏开发的决策艺术 在瞬息万变的数字娱乐浪潮中，一款游戏的成功与否，早已不再仅仅取决于其跌宕起伏的剧情、精美的画面或爽快的操作。时至今日，数据，已然成为游戏开发、运营及增长的强大驱动力，如同指引航向的北极星，为开发者和运营者提供清晰而精准的方向。本书将带您深入探索游戏数据分析的迷人世界，从理论到实践，从宏观战略到微观优化，全面解锁数据背后的价值，赋能您的游戏项目实现持续的、可衡量的增长。 告别凭空猜测，拥抱洞察先机 您是否曾为游戏上线后的用户留存率不如预期而困扰？是否在付费设计上屡屡碰壁，却不知症结所在？是否希望更有效地定位目标用户，制定更具吸引力的营销策略？如果是，那么本书将为您提供一套系统性的解决方案。我们将打破传统依赖直觉或经验的决策模式，引导您构建基于数据的分析框架，让每一次游戏内容的更新、每一次运营活动的推出、每一次商业模式的调整，都拥有坚实的理论依据和充分的数据支撑。 一、 游戏数据分析的基石：理解核心概念与指标 本书将从最基础的层面开始，为您梳理游戏数据分析的核心概念。您将学习到： 游戏生命周期与数据分析的关联： 从产品的冷启动、增长、成熟到衰退，不同阶段对数据分析的需求和侧重点有何不同。 关键业务指标（KPIs）的设定与解读： 深入理解用户获取成本（CAC）、玩家生命周期价值（LTV）、日活跃用户（DAU）、月活跃用户（MAU）、留存率（Retention Rate）、转化率（Conversion Rate）、付费率（Paying User Rate）、平均每付费用户收益（ARPPU）等核心指标的含义、计算方法以及它们如何相互影响。 数据仓库与数据孤岛： 了解游戏开发过程中涉及的各类数据源（游戏内部埋点、服务器日志、用户行为数据、市场营销数据等），以及如何构建统一的数据平台，打破数据孤岛，实现数据的整合与互通。 数据分析的伦理与隐私保护： 在追求数据价值的同时，如何遵守相关的法律法规和行业规范，保护用户隐私，建立信任。 二、 洞悉玩家行为：深度挖掘用户画像与留存优化 玩家是游戏的核心，理解玩家的行为模式是游戏数据分析的重中之重。本书将带领您： 用户分群与画像构建： 如何根据玩家的游戏时长、付费行为、活跃度、社交偏好等维度，将玩家划分为不同的群体，并为每个群体构建详细的用户画像，从而更好地理解他们的需求和痛点。 玩家路径分析（Player Journey Analysis）： 追踪玩家从首次接触游戏到核心玩法体验，再到深度付费或流失的整个过程，识别关键节点，找出玩家流失的“黑洞”，并针对性地提出优化建议。 留存率的深度剖析： 不仅关注整体留存率，还将深入分析次日留存、七日留存、月留存等不同时间维度的留存情况，以及新用户留存、付费用户留存等不同用户群体的留存表现。 流失预警与召回策略： 如何通过数据模型识别潜在的流失用户，并设计有效的召回机制，降低玩家流失率，提高用户粘性。 用户粘性与用户活跃度提升： 分析影响玩家活跃度的关键因素，如游戏节奏、任务设计、社交互动、活动玩法等，并通过数据指导优化这些环节，提升用户在线时长和游戏参与度。 三、 驱动商业增长：精细化运营与付费体系优化 游戏作为一种商业产品，其最终目标是实现盈利。本书将重点探讨如何利用数据驱动商业增长： 付费点设计与转化优化： 分析不同付费道具、付费套餐的销售数据，评估其吸引力与ROI，通过A/B测试等方法优化付费点设置，提升付费转化率。 经济系统平衡性分析： 针对游戏内的货币、道具、资源产出与消耗，进行精细化的数据分析，确保经济系统的长期稳定与健康，避免通货膨胀或紧缩，从而影响玩家体验和付费意愿。 活动运营数据分析： 如何设计和评估各类线上线下活动的效果，如首充活动、节日活动、限时折扣等，通过数据反馈不断优化活动策略，最大化活动收益。 用户获取渠道分析： 评估不同广告渠道、推广活动的ROI，优化广告投放策略，精准吸引高价值用户。 跨平台数据整合与分析： 对于拥有多平台（PC、移动端、主机）的游戏，如何整合不同平台的数据，进行统一分析，制定跨平台运营策略。 四、 进阶探索：预测模型与智能推荐 在掌握了基础的数据分析技能后，本书将引导您迈向更高级的分析领域： 预测分析的应用： 如何利用历史数据预测玩家的未来行为，如预测玩家何时可能付费，预测某个新功能上线后的用户接受度等，从而提前布局。 个性化推荐系统： 基于玩家的游戏行为和偏好，构建个性化推荐系统，为玩家推荐感兴趣的游戏内容、活动或道具，提升用户体验和转化率。 A/B测试与实验设计： 学习如何科学地设计和执行A/B测试，评估不同游戏设计、功能或运营策略的效果，并基于数据做出最优决策。 数据可视化与报告制作： 如何将复杂的数据以直观、易懂的图表形式呈现，制作出有说服力的数据报告，有效地向团队成员、管理层沟通分析结果和建议。 五、 工具与方法：赋能高效分析 本书还将涵盖一些常用的数据分析工具和方法，帮助您更高效地进行数据分析： SQL基础： 学习如何使用SQL进行数据的提取、过滤和聚合，这是进行数据分析的基础技能。 数据处理与清洗： 掌握常见的数据预处理方法，确保数据质量，避免因数据问题导致分析结果的偏差。 常用分析工具介绍： 简单介绍一些在游戏行业常用的数据分析工具（非特定语言的教程），让您了解其功能和应用场景。 本书的特色： 实战导向： 强调理论与实践的结合，通过大量的案例分析和场景模拟，让您快速掌握数据分析的核心技能。 循序渐进： 从基础概念到高级应用，层层递进，确保不同基础的读者都能有所收获。 行业视野： 结合当前游戏行业的最新趋势和挑战，提供具有前瞻性的分析思路和解决方案。 决策赋能： 最终目标是帮助您将数据分析转化为切实可行的决策，驱动游戏项目的成功。 无论您是初入游戏行业的数据分析师，还是希望提升数据驱动能力的资深策划、运营人员，亦或是对游戏数据背后奥秘充满好奇的游戏开发者，本书都将是您不可或缺的成长伙伴。让我们一起，用数据点亮游戏的未来，用洞察铸就游戏的辉煌！

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在努力转型到游戏行业的初学者，之前对数据分析的了解仅限于一些零散的概念，总觉得自己在理论和实践之间存在一道鸿沟。当我看到《游戏数据报表分析》这本书时，我感觉它正是我所需要的桥梁。这本书的内容可以说非常扎实，专注于游戏领域特有的数据报表，从最基础的用户行为报表，到更复杂的LTV（生命周期价值）分析报表，都进行了详细的剖析。我惊喜地发现，书中不仅仅是展示报表的样子，更重要的是教会我如何去“读懂”报表，如何从报表中发现异常、识别趋势、并推导出潜在的问题。举个例子，在讲解付费报表时，作者详细介绍了ARPU、ARPPU、付费转化率等关键指标的计算方法和分析意义，并给出了很多基于这些指标的典型场景分析，让我能够迅速掌握分析的思路。书中的图表和示例都非常贴近游戏实际，我很容易就能将书本上的知识与我玩过的游戏联系起来，这大大提升了我的学习效率。而且，作者在讲解的过程中，还会穿插一些关于数据仓库、ETL过程的简单介绍，这对于我理解数据是如何被收集和整理的非常有帮助，让我对整个数据分析的流程有了更全面的认识。这本书让我感受到了数据分析的强大力量，它能够将抽象的数据转化为驱动业务增长的洞察，我非常期待能通过这本书，逐步掌握解读和运用游戏数据报表的能力，为未来的职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对R语言在数据分析领域应用充满好奇的学习者，我一直希望找到一本能够将R语言与我热爱的游戏领域相结合的书籍。偶然间，我发现了《R语言游戏分析入门》，这本书的出现简直是我的福音。它不仅仅是一本R语言的入门教程，更重要的是，它将R语言强大的数据处理和可视化能力，巧妙地应用于游戏数据的分析场景中。书中的R语言代码示例清晰明了，每一个步骤都经过了细致的讲解，让我这个R语言新手也能很快上手。我特别喜欢书中关于如何使用R语言读取、清洗、转换游戏数据的章节，这部分内容为后续的深入分析奠定了坚实的基础。更让我兴奋的是，书中展示了如何利用R语言进行用户行为路径分析、流失预测建模、以及基于数据的游戏推荐系统构建等高阶应用。这些内容不仅仅是理论上的介绍，而是提供了完整的R语言代码和详细的操作步骤，让我能够亲手实践，获得切实的学习体验。通过这本书，我深刻体会到R语言在游戏数据分析中的强大潜力和灵活性，它能够帮助我实现很多在Excel等工具上难以完成的复杂分析。这本书不仅让我掌握了R语言这门强大的工具，更重要的是，它让我看到了如何将这门工具应用于解决实际的游戏数据问题，为我开启了数据科学在游戏领域的全新探索。

评分☆☆☆☆☆

最近沉迷于一款新上线的手游，每天投入大量时间，但总感觉对游戏背后的运营逻辑有些模糊，尤其是数据是如何驱动产品迭代和决策的。在朋友的推荐下，我拿到了《游戏数据分析教程书籍》。这本书的结构设计非常用心，从基础概念的介绍，到进阶分析方法的讲解，再到具体的案例应用，层层递进，逻辑清晰。我特别欣赏书中对于“为什么要做这个分析”的深入探讨，它不仅仅是告诉我们“怎么做”，更重要的是让我们理解“为什么”，这对于培养数据思维至关重要。在阅读过程中，我发现书中提供了很多实际操作的指导，比如如何构建用户画像、如何进行A/B测试、如何衡量营销活动的效果等等。这些都是我在游戏中常常能接触到的概念，但通过书本的学习，我才真正理解了它们的运作原理。尤其是在数据报表分析方面，书中详细讲解了不同类型的报表及其解读要点，让我能够更快速地从海量数据中提取有价值的信息，避免陷入“看山还是山，看水还是水”的困境。书中还提到了一些常用的分析工具和平台，虽然我目前还没有深入研究，但了解这些工具的存在，也为我日后的学习指明了方向。总体而言，这本书的价值在于它能够帮助我建立起对游戏数据分析的整体认知，让我不再是被动地玩游戏，而是能以一种更专业的视角去理解游戏，去思考产品的改进方向。

评分☆☆☆☆☆

我对数据分析一直抱有浓厚的兴趣，但总感觉理论知识比较空泛，缺乏实际的应用场景。最近，我在寻找能够将数据分析知识与我热爱的游戏产业相结合的书籍，幸运的是，我找到了《游戏数据分析实战》。这本书的名称就非常直观，它承诺的是“实战”，这正是我最看重的。拿到书后，我发现它的内容组织得非常有条理，从游戏数据的采集、处理，到各种常见的分析模型和应用场景，都进行了详尽的讲解。书中大量的案例分析让我受益匪浅，它不仅仅是呈现数据，更重要的是通过数据来揭示游戏运营中可能存在的问题，并给出切实可行的解决方案。例如，在分析用户留存率时，书中详细介绍了如何通过数据挖掘用户流失的关键节点，并给出了优化游戏体验、增加用户粘性的具体建议，这对于我理解如何利用数据来改进产品非常有启发。我尤其喜欢书中对于不同类型游戏（如MMORPG、MOBA、休闲游戏等）数据分析特点的分析，这让我能够更针对性地学习和应用相关知识。此外，书中还穿插了一些关于数据可视化工具的介绍，例如如何使用图表来直观地展示数据洞察，这极大地增强了报告的可读性和说服力。总的来说，这本书为我打开了一扇通往游戏数据分析世界的大门，它让我看到了数据分析在游戏行业中的巨大价值，也为我指明了学习和实践的方向，我相信在它的指导下，我一定能逐步提升自己的数据分析能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对游戏行业充满热情，并渴望深入了解游戏运营和产品优化机制的玩家，我一直希望能有一本真正贴近实战、能够指导我上手分析的图书。这次偶然的机会，我入手了《游戏数据分析实战》，这本书的名字就非常吸引人，它承诺的“实战”和“入门”让我对它充满了期待。拿到书后，我发现它的内容涵盖了游戏生命周期中的各个阶段，从用户获取、留存、付费到活跃度，几乎无所不包。书中的案例分析非常详实，不仅仅是罗列数据，更重要的是解读数据背后的含义，并给出了具体的改进建议。例如，在分析用户流失原因时，作者不仅展示了如何通过数据定位流失节点，还结合游戏设计的常见问题，提出了诸如优化新手引导、增加社交互动等一系列可操作的解决方案。这种循序渐进的讲解方式，对于我这样一个数据分析新手来说，简直是及时雨。我尤其喜欢书中对于各种分析指标的定义和计算方法的讲解，非常清晰易懂，让我在面对复杂的报表时不再感到茫然。而且，作者并没有局限于理论，而是穿插了大量的图表和可视化展示，这极大地增强了可读性和理解性，让我能够更直观地感受到数据所传达的信息。总的来说，这本书的实用性是我最看重的一点，它让我看到了数据分析在游戏行业中的巨大价值，也为我打开了一扇通往专业数据分析领域的大门，相信在它的指导下，我一定能逐步掌握游戏数据分析的核心技能。