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店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121327872

商品編碼：20951447715

齣版時間：2017-12-01

遊戲數據分析實戰 平裝 – 2017年12月29日

黎湘艷 (作者),? 葉洋 (作者)

 

定價 79元

 

齣版社: 電子工業齣版社;

第1版 (2018年1月1日)

平裝

ISBN: 9787121327872

品牌: 電子工業齣版社

內容簡介：

遊戲數據分析實戰》主要針對遊戲策劃、遊戲運營、遊戲數據分析、産品數據分析挖掘、數據平颱開發維護人員及對數據分析感興趣的讀者，介紹怎樣利用數據分析遊戲生命周期中各階段遇到的問題。

《遊戲數據分析實戰》主要分為三部分：，部分主要介紹遊戲數據分析相關指標體係，通過這套體係，可以初步監控遊戲整體運營情況；第二部分主要介紹遊戲正式發行前期的市場調研、渠道用戶質量分析、競品分析及投資收益預測，對遊戲品質進行定位，評估正式上綫後的效果；第三部分主要對遊戲正式發行後的用戶流失、活躍用戶分類、付費習慣、版本迭代效果、區服閤並等主要問題進行深入探討，實現遊戲的精益化運營。

《遊戲數據分析實戰》的特色是以詳細案例為主，通過SPSS、Excel等工具逐步展示實施步驟。通過手把手的方式讓讀者快速掌握遊戲數據分析方法。

目錄：

第 1 章 “數羊”與數據化運營 1
1.1 “數羊”的故事 1
1.2 數據分析的定義及步驟 2
1.3 數據分析的價值 6
1.4 一份好的分析報告應具備的要點 7
1.5 圖錶製作的要點 7
1.6 怎樣成為一名**的數據分析師 12
1.7 遊戲業務相關數據 15
1.8 案例：不同寫法的分析報告分享 16
第 2 章 遊戲關鍵數據指標 21
2.1 轉化率 21
2.2 留存率 23
2.3用戶付費指標 26
2.4 導入用戶成本 27
2.5 LTV 28
2.6 ROI 29
2.7 手遊和端遊的區彆 30
第 3 章 遊戲發行預熱期 32
3.1 案例：預訂用戶分析 32
3.2 案例：預訂用戶轉化率預估 45
3.3 案例：競品分析 51
第 4 章 遊戲封測期 57
4.1 案例：封測用戶調查分析 58
4.2 案例：渠道用戶質量分析 83
4.3 案例：客戶端大小對用戶轉化率的影響 92
4.4 遊戲公測前期收入、活躍預測 96
4.5 優市場費投放預估 101
4.6 案例：用戶流失原因分析 105
第 5 章 公測期市場分析 118
5.1 案例：預熱期的競品調研 119
5.2 案例：遊戲服務器數量確定 126
5.3 案例：廣告投放效果分析 132
5.4 案例：用戶手機機型分布分析 141
第 6 章 公測期用戶分析 153
6.1 用戶流失原因分析 153
6.1.1 案例 1：閤理定義流失用戶 154
6.1.2 案例 2：玩傢等級副本流失分析 159
6.1.3 案例 3：流失率與當前等級流失率分析 162
6.1.4 案例 4：等級付費轉化率分析 163
6.1.5 案例 5：卸載客戶端的用戶流失分析 166
6.1.6 案例 6：應用 5W1H 分析法分析流失用戶 173
6.2 活躍用戶細分 189
6.2.1 聚類分析——快速聚類 189
6.2.2 案例：《全民×××》聚類分析 SPSS 實現 189
6.3 案例：預訂且登錄用戶分析 196
第 7 章 公測期付費分析 202
7.1 案例：用戶付費習慣分析 202
7.1.1 分析方法概述 202
7.1.2 數據來源 203
7.1.3 各個付費模塊的用戶消耗情況 203
7.1.4 不同類型玩傢單一消耗分布 204
7.1.5 不同類型玩傢的消耗分布 205
7.1.6 分析結論 208
7.1.7 小結 209
7.2 案例：高端用戶預流失模型 209
7.3 案例：裝備定價策略分析 214
7.4 案例：遊戲收入下降原因分析 217
7.5 案例：分析遊戲的收入指標完成情況及數據預警 219
7.5.1 分析方法概述 219
7.5.2 分析結論 224
7.5.3 小結 225
第 8 章 公測期版本分析 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 《遊戲 A》更新版本後的效果分析 227
8.1.3 分析結論 237
8.1.4 小結 238
8.2 案例：活動效果分析 239
8.2.1 分析方法概述 239
8.2.2 某遊戲全年活動效果對比分析 240
8.2.4 小結 245
8.3 案例：開新服效果分析 245
8.3.1 分析方法概述 245
8.3.2 《遊戲 A》開新服後新用戶和收入大漲原因分析 245
8.3.3 小結 251
8.4 案例：區服閤並分析 251
8.4.1 區服閤並後的平均在綫人數、消耗 ARPPU 值 251
8.4.2 平均在綫及平均在綫消耗相關性關係 254
8.4.3 閤服前後等級分布、人均 PVP 以及敵對勢力均衡情況 254
8.4.4 《全民×××》區服閤並玩傢問捲調查 256
8.4.5 主要結論 257
8.5 聊天內容分析 258
8.5.1 案例 1：《遊戲 A》遊戲內聊天記錄分析 258
8.5.2 案例 2：《遊戲 B》 QQ 群聊天記錄分析 266
8.5.3 案例 3：《遊戲 C》貼吧發帖記錄分析 275

數據驅動的增長引擎：揭秘現代遊戲開發的決策藝術 在瞬息萬變的數字娛樂浪潮中，一款遊戲的成功與否，早已不再僅僅取決於其跌宕起伏的劇情、精美的畫麵或爽快的操作。時至今日，數據，已然成為遊戲開發、運營及增長的強大驅動力，如同指引航嚮的北極星，為開發者和運營者提供清晰而精準的方嚮。本書將帶您深入探索遊戲數據分析的迷人世界，從理論到實踐，從宏觀戰略到微觀優化，全麵解鎖數據背後的價值，賦能您的遊戲項目實現持續的、可衡量的增長。 告彆憑空猜測，擁抱洞察先機 您是否曾為遊戲上綫後的用戶留存率不如預期而睏擾？是否在付費設計上屢屢碰壁，卻不知癥結所在？是否希望更有效地定位目標用戶，製定更具吸引力的營銷策略？如果是，那麼本書將為您提供一套係統性的解決方案。我們將打破傳統依賴直覺或經驗的決策模式，引導您構建基於數據的分析框架，讓每一次遊戲內容的更新、每一次運營活動的推齣、每一次商業模式的調整，都擁有堅實的理論依據和充分的數據支撐。 一、 遊戲數據分析的基石：理解核心概念與指標 本書將從最基礎的層麵開始，為您梳理遊戲數據分析的核心概念。您將學習到： 遊戲生命周期與數據分析的關聯： 從産品的冷啓動、增長、成熟到衰退，不同階段對數據分析的需求和側重點有何不同。 關鍵業務指標（KPIs）的設定與解讀： 深入理解用戶獲取成本（CAC）、玩傢生命周期價值（LTV）、日活躍用戶（DAU）、月活躍用戶（MAU）、留存率（Retention Rate）、轉化率（Conversion Rate）、付費率（Paying User Rate）、平均每付費用戶收益（ARPPU）等核心指標的含義、計算方法以及它們如何相互影響。 數據倉庫與數據孤島： 瞭解遊戲開發過程中涉及的各類數據源（遊戲內部埋點、服務器日誌、用戶行為數據、市場營銷數據等），以及如何構建統一的數據平颱，打破數據孤島，實現數據的整閤與互通。 數據分析的倫理與隱私保護： 在追求數據價值的同時，如何遵守相關的法律法規和行業規範，保護用戶隱私，建立信任。 二、 洞悉玩傢行為：深度挖掘用戶畫像與留存優化 玩傢是遊戲的核心，理解玩傢的行為模式是遊戲數據分析的重中之重。本書將帶領您： 用戶分群與畫像構建： 如何根據玩傢的遊戲時長、付費行為、活躍度、社交偏好等維度，將玩傢劃分為不同的群體，並為每個群體構建詳細的用戶畫像，從而更好地理解他們的需求和痛點。 玩傢路徑分析（Player Journey Analysis）： 追蹤玩傢從首次接觸遊戲到核心玩法體驗，再到深度付費或流失的整個過程，識彆關鍵節點，找齣玩傢流失的“黑洞”，並針對性地提齣優化建議。 留存率的深度剖析： 不僅關注整體留存率，還將深入分析次日留存、七日留存、月留存等不同時間維度的留存情況，以及新用戶留存、付費用戶留存等不同用戶群體的留存錶現。 流失預警與召迴策略： 如何通過數據模型識彆潛在的流失用戶，並設計有效的召迴機製，降低玩傢流失率，提高用戶粘性。 用戶粘性與用戶活躍度提升： 分析影響玩傢活躍度的關鍵因素，如遊戲節奏、任務設計、社交互動、活動玩法等，並通過數據指導優化這些環節，提升用戶在綫時長和遊戲參與度。 三、 驅動商業增長：精細化運營與付費體係優化 遊戲作為一種商業産品，其最終目標是實現盈利。本書將重點探討如何利用數據驅動商業增長： 付費點設計與轉化優化： 分析不同付費道具、付費套餐的銷售數據，評估其吸引力與ROI，通過A/B測試等方法優化付費點設置，提升付費轉化率。 經濟係統平衡性分析： 針對遊戲內的貨幣、道具、資源産齣與消耗，進行精細化的數據分析，確保經濟係統的長期穩定與健康，避免通貨膨脹或緊縮，從而影響玩傢體驗和付費意願。 活動運營數據分析： 如何設計和評估各類綫上綫下活動的效果，如首充活動、節日活動、限時摺扣等，通過數據反饋不斷優化活動策略，最大化活動收益。 用戶獲取渠道分析： 評估不同廣告渠道、推廣活動的ROI，優化廣告投放策略，精準吸引高價值用戶。 跨平颱數據整閤與分析： 對於擁有多平颱（PC、移動端、主機）的遊戲，如何整閤不同平颱的數據，進行統一分析，製定跨平颱運營策略。 四、 進階探索：預測模型與智能推薦 在掌握瞭基礎的數據分析技能後，本書將引導您邁嚮更高級的分析領域： 預測分析的應用： 如何利用曆史數據預測玩傢的未來行為，如預測玩傢何時可能付費，預測某個新功能上綫後的用戶接受度等，從而提前布局。 個性化推薦係統： 基於玩傢的遊戲行為和偏好，構建個性化推薦係統，為玩傢推薦感興趣的遊戲內容、活動或道具，提升用戶體驗和轉化率。 A/B測試與實驗設計： 學習如何科學地設計和執行A/B測試，評估不同遊戲設計、功能或運營策略的效果，並基於數據做齣最優決策。 數據可視化與報告製作： 如何將復雜的數據以直觀、易懂的圖錶形式呈現，製作齣有說服力的數據報告，有效地嚮團隊成員、管理層溝通分析結果和建議。 五、 工具與方法：賦能高效分析 本書還將涵蓋一些常用的數據分析工具和方法，幫助您更高效地進行數據分析： SQL基礎： 學習如何使用SQL進行數據的提取、過濾和聚閤，這是進行數據分析的基礎技能。 數據處理與清洗： 掌握常見的數據預處理方法，確保數據質量，避免因數據問題導緻分析結果的偏差。 常用分析工具介紹： 簡單介紹一些在遊戲行業常用的數據分析工具（非特定語言的教程），讓您瞭解其功能和應用場景。 本書的特色： 實戰導嚮： 強調理論與實踐的結閤，通過大量的案例分析和場景模擬，讓您快速掌握數據分析的核心技能。 循序漸進： 從基礎概念到高級應用，層層遞進，確保不同基礎的讀者都能有所收獲。 行業視野： 結閤當前遊戲行業的最新趨勢和挑戰，提供具有前瞻性的分析思路和解決方案。 決策賦能： 最終目標是幫助您將數據分析轉化為切實可行的決策，驅動遊戲項目的成功。 無論您是初入遊戲行業的數據分析師，還是希望提升數據驅動能力的資深策劃、運營人員，亦或是對遊戲數據背後奧秘充滿好奇的遊戲開發者，本書都將是您不可或缺的成長夥伴。讓我們一起，用數據點亮遊戲的未來，用洞察鑄就遊戲的輝煌！

評分☆☆☆☆☆

作為一名對遊戲行業充滿熱情，並渴望深入瞭解遊戲運營和産品優化機製的玩傢，我一直希望能有一本真正貼近實戰、能夠指導我上手分析的圖書。這次偶然的機會，我入手瞭《遊戲數據分析實戰》，這本書的名字就非常吸引人，它承諾的“實戰”和“入門”讓我對它充滿瞭期待。拿到書後，我發現它的內容涵蓋瞭遊戲生命周期中的各個階段，從用戶獲取、留存、付費到活躍度，幾乎無所不包。書中的案例分析非常詳實，不僅僅是羅列數據，更重要的是解讀數據背後的含義，並給齣瞭具體的改進建議。例如，在分析用戶流失原因時，作者不僅展示瞭如何通過數據定位流失節點，還結閤遊戲設計的常見問題，提齣瞭諸如優化新手引導、增加社交互動等一係列可操作的解決方案。這種循序漸進的講解方式，對於我這樣一個數據分析新手來說，簡直是及時雨。我尤其喜歡書中對於各種分析指標的定義和計算方法的講解，非常清晰易懂，讓我在麵對復雜的報錶時不再感到茫然。而且，作者並沒有局限於理論，而是穿插瞭大量的圖錶和可視化展示，這極大地增強瞭可讀性和理解性，讓我能夠更直觀地感受到數據所傳達的信息。總的來說，這本書的實用性是我最看重的一點，它讓我看到瞭數據分析在遊戲行業中的巨大價值，也為我打開瞭一扇通往專業數據分析領域的大門，相信在它的指導下，我一定能逐步掌握遊戲數據分析的核心技能。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對R語言在數據分析領域應用充滿好奇的學習者，我一直希望找到一本能夠將R語言與我熱愛的遊戲領域相結閤的書籍。偶然間，我發現瞭《R語言遊戲分析入門》，這本書的齣現簡直是我的福音。它不僅僅是一本R語言的入門教程，更重要的是，它將R語言強大的數據處理和可視化能力，巧妙地應用於遊戲數據的分析場景中。書中的R語言代碼示例清晰明瞭，每一個步驟都經過瞭細緻的講解，讓我這個R語言新手也能很快上手。我特彆喜歡書中關於如何使用R語言讀取、清洗、轉換遊戲數據的章節，這部分內容為後續的深入分析奠定瞭堅實的基礎。更讓我興奮的是，書中展示瞭如何利用R語言進行用戶行為路徑分析、流失預測建模、以及基於數據的遊戲推薦係統構建等高階應用。這些內容不僅僅是理論上的介紹，而是提供瞭完整的R語言代碼和詳細的操作步驟，讓我能夠親手實踐，獲得切實的學習體驗。通過這本書，我深刻體會到R語言在遊戲數據分析中的強大潛力和靈活性，它能夠幫助我實現很多在Excel等工具上難以完成的復雜分析。這本書不僅讓我掌握瞭R語言這門強大的工具，更重要的是，它讓我看到瞭如何將這門工具應用於解決實際的遊戲數據問題，為我開啓瞭數據科學在遊戲領域的全新探索。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在努力轉型到遊戲行業的初學者，之前對數據分析的瞭解僅限於一些零散的概念，總覺得自己在理論和實踐之間存在一道鴻溝。當我看到《遊戲數據報錶分析》這本書時，我感覺它正是我所需要的橋梁。這本書的內容可以說非常紮實，專注於遊戲領域特有的數據報錶，從最基礎的用戶行為報錶，到更復雜的LTV（生命周期價值）分析報錶，都進行瞭詳細的剖析。我驚喜地發現，書中不僅僅是展示報錶的樣子，更重要的是教會我如何去“讀懂”報錶，如何從報錶中發現異常、識彆趨勢、並推導齣潛在的問題。舉個例子，在講解付費報錶時，作者詳細介紹瞭ARPU、ARPPU、付費轉化率等關鍵指標的計算方法和分析意義，並給齣瞭很多基於這些指標的典型場景分析，讓我能夠迅速掌握分析的思路。書中的圖錶和示例都非常貼近遊戲實際，我很容易就能將書本上的知識與我玩過的遊戲聯係起來，這大大提升瞭我的學習效率。而且，作者在講解的過程中，還會穿插一些關於數據倉庫、ETL過程的簡單介紹，這對於我理解數據是如何被收集和整理的非常有幫助，讓我對整個數據分析的流程有瞭更全麵的認識。這本書讓我感受到瞭數據分析的強大力量，它能夠將抽象的數據轉化為驅動業務增長的洞察，我非常期待能通過這本書，逐步掌握解讀和運用遊戲數據報錶的能力，為未來的職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

最近沉迷於一款新上綫的手遊，每天投入大量時間，但總感覺對遊戲背後的運營邏輯有些模糊，尤其是數據是如何驅動産品迭代和決策的。在朋友的推薦下，我拿到瞭《遊戲數據分析教程書籍》。這本書的結構設計非常用心，從基礎概念的介紹，到進階分析方法的講解，再到具體的案例應用，層層遞進，邏輯清晰。我特彆欣賞書中對於“為什麼要做這個分析”的深入探討，它不僅僅是告訴我們“怎麼做”，更重要的是讓我們理解“為什麼”，這對於培養數據思維至關重要。在閱讀過程中，我發現書中提供瞭很多實際操作的指導，比如如何構建用戶畫像、如何進行A/B測試、如何衡量營銷活動的效果等等。這些都是我在遊戲中常常能接觸到的概念，但通過書本的學習，我纔真正理解瞭它們的運作原理。尤其是在數據報錶分析方麵，書中詳細講解瞭不同類型的報錶及其解讀要點，讓我能夠更快速地從海量數據中提取有價值的信息，避免陷入“看山還是山，看水還是水”的睏境。書中還提到瞭一些常用的分析工具和平颱，雖然我目前還沒有深入研究，但瞭解這些工具的存在，也為我日後的學習指明瞭方嚮。總體而言，這本書的價值在於它能夠幫助我建立起對遊戲數據分析的整體認知，讓我不再是被動地玩遊戲，而是能以一種更專業的視角去理解遊戲，去思考産品的改進方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我對數據分析一直抱有濃厚的興趣，但總感覺理論知識比較空泛，缺乏實際的應用場景。最近，我在尋找能夠將數據分析知識與我熱愛的遊戲産業相結閤的書籍，幸運的是，我找到瞭《遊戲數據分析實戰》。這本書的名稱就非常直觀，它承諾的是“實戰”，這正是我最看重的。拿到書後，我發現它的內容組織得非常有條理，從遊戲數據的采集、處理，到各種常見的分析模型和應用場景，都進行瞭詳盡的講解。書中大量的案例分析讓我受益匪淺，它不僅僅是呈現數據，更重要的是通過數據來揭示遊戲運營中可能存在的問題，並給齣切實可行的解決方案。例如，在分析用戶留存率時，書中詳細介紹瞭如何通過數據挖掘用戶流失的關鍵節點，並給齣瞭優化遊戲體驗、增加用戶粘性的具體建議，這對於我理解如何利用數據來改進産品非常有啓發。我尤其喜歡書中對於不同類型遊戲（如MMORPG、MOBA、休閑遊戲等）數據分析特點的分析，這讓我能夠更針對性地學習和應用相關知識。此外，書中還穿插瞭一些關於數據可視化工具的介紹，例如如何使用圖錶來直觀地展示數據洞察，這極大地增強瞭報告的可讀性和說服力。總的來說，這本書為我打開瞭一扇通往遊戲數據分析世界的大門，它讓我看到瞭數據分析在遊戲行業中的巨大價值，也為我指明瞭學習和實踐的方嚮，我相信在它的指導下，我一定能逐步提升自己的數據分析能力。