遊戲數據分析實戰 9787121327872 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

黎湘艷 著

圖書標籤:

• 遊戲數據分析
• 數據挖掘
• 遊戲開發
• 數據分析
• 實戰
• Python
• 數據可視化
• 商業分析
• 遊戲行業
• 數據建模

店鋪： 韻讀圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121327872

商品編碼：29906944742

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2018-01-01

圖書基本信息
圖書名稱	遊戲數據分析實戰	作者	黎湘艷
定價	79.00元	齣版社	電子工業齣版社
ISBN	9787121327872	齣版日期	2018-01-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝-膠訂
開本	16開	商品重量	0.4Kg

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。

作者簡介

作者簡介黎湘艷 盛大遊戲數據分析專傢，9年遊戲行業數據分析挖掘工作經驗。2008年開始，在盛大遊戲從事數據分析工作，先後主持或參與50多款遊戲的數據分析工作，主要産品有：龍之榖、永恒之塔、終幻想14、傳奇永恒、血族、傳奇手遊、沙巴剋傳奇及超級地城之光等。其研究方嚮貫穿遊戲整個生命周期，在定位遊戲品質、市場投放和運營活動效果評估、用戶遊戲行為、用戶畫像、流失預警和收入預測模型等方麵的分析對運營效果有顯著提升，撰寫各類專題分析報告超過100篇，其報告能緊密貼閤業務，是遊戲運營和發行的重要參考信息，在程度上驅動瞭業務開展，提升瞭運營收入。葉洋 遊卡桌遊數據分析師，7年遊戲行業數據分析數據挖掘工作經驗。

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 1.2.1 什麼是數據分析2 1.2.2 數據分析的6個步驟2 1.2.3 常用的數據分析方法3 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 1.5.1 常用數據圖錶7 1.5.2 Excel 繪圖技巧8 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 1.8.1 《遊戲 A》：春節對其收入和活躍人數影響分析16 1.8.2 《遊戲 B》：新版本效果分析17 1.8.3 《遊戲 C》： VIP 玩傢和客服聊天分析19 第 2 章 遊戲關鍵數據指標21 2.1 轉化率21 2.1.1 激活率21 2.1.2 轉化率漏鬥22 2.2 留存率232 2.1 日留存率 23 2.2.2 周留存率24 2.2.3 月留存率24 2.2.4 加權留存率24 2.2.5 留存率和遊戲質量的關係25 2.3 用戶付費指標26 2.3.1 付費率26 2.3.2 ARPPU26 2.3.3 ARPU 26 2.4 導入用戶成本27 2.4.1 CPC、CPA、CPR、CPL27 2.4.2 近幾年CPL的變化27 2.5 LTV28 2.5.1 LTV的定義28 2.5.2 LTV與CPA的關係28 2.6 ROI29 2.6.1 ROI的定義29 2.6.2 ROI的價值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 3.1.1 預訂用戶調研32 3.1.2 分析方法概述34 3.1.3 數據來源35 3.1.4 分析案例36 3.1.5 小結44 3.2 案例：預訂用戶轉化率預估45 3.2.1 分析方法概述45 3.2.2 數據來源 45 3.2.3 分析案例 463.2.4 小結 51 3.3 案例：競品分析51 3.3.1 市場宣傳、預熱活動51 3.3.2 開測錶現52 3.3.3 運營活動與版本計劃52 3.3.4 數據錶現好的原因52 3.3.5 暢銷榜前50名的MOBA類手遊數據對比53 3.3.6 詳細分析 53 第 4 章 遊戲封測期 57 4.1 案例：封測用戶調查分析58 4.1.1 調查目的 58 4.1.2 問捲設計思路58 4.1.3 分析方法概述63 4.1.4 數據來源63 4.1.5 詳細的調查結果分析64 4.1.6 分析結論81 4.1.7 小結83 4.2 案例：渠道用戶質量分析83 4.2.1 渠道分類 83 4.2.2 分析方法概述84 4.2.3 數據來源85 4.2.4 分析案例86 4.2.5 小結92 4.3 案例：客戶端大小對用戶轉化率的影響92 4.3.1 分析方法概述92 4.3.2 數據來源92 4.3.3 客戶端大小對用戶“下載→激活→注冊→進入遊戲→充值”的影響93 4.3.4 客戶端大小對用戶“廣告曝光→點擊→下載→注冊”的轉化率影響94 4.3.5 分析結論95 4.3.6 小結95 4.4 遊戲公測前期收入、活躍預測96

編輯推薦

《遊戲數據分析實戰》貫穿整個遊戲生命周期，提供瞭豐富的數據分析案例，從預熱到封測，再到公測， 均為作者在實際工作中經曆的真實案例。案例分析包含數據來源、分析方法、分析過程、分析結論及小結。通過學習本書不但能較深入地學習數據分析方法，還能瞭解到運營和市場的相關知識。

文摘

序言

好的，這是一份圍繞“遊戲數據分析實戰”主題，但不包含特定書目內容的詳細圖書簡介。 --- 《洞察先機：現代遊戲産業的數據驅動決策指南》 書籍簡介 在瞬息萬變的數字娛樂領域，遊戲已不再僅僅是技術與創意的結晶，更是海量數據匯聚的熔爐。從概念設計到上綫運營，再到長期的生命周期管理，每一個環節都蘊含著可被量化的信息，這些信息是驅動産品迭代、提升用戶體驗和實現商業成功的關鍵鑰匙。本書《洞察先機：現代遊戲産業的數據驅動決策指南》旨在為遊戲開發者、産品經理、數據分析師以及決策層領導者提供一套全麵、係統且極具實操性的數據分析框架與方法論。 本書深度聚焦於如何有效地采集、清洗、解讀並應用遊戲運行過程中産生的各類數據，從而將原始數據轉化為具有戰略價值的商業洞察。我們摒棄瞭晦澀難懂的純理論闡述，而是通過大量貼近行業現狀的案例分析與實戰步驟，指導讀者構建起一個從指標定義到模型構建，再再到效果驗證的完整數據閉環。 第一部分：數據基礎與分析哲學 本部分為後續高級分析打下堅實的基礎，核心在於建立正確的“數據觀”和“指標體係”。 1. 遊戲數據生命周期管理： 我們將詳細剖析遊戲數據從埋點設計、實時采集、存儲架構（如OLAP與數據倉庫的構建選擇）、到最終報錶呈現的完整流程。重點討論如何在保證數據準確性與一緻性的前提下，設計高效的埋點方案，確保核心業務邏輯與關鍵事件被完整記錄。 2. 核心業務指標（KPIs）的構建與解讀： 遊戲運營的核心在於“留存”與“變現”。本書將深入探討用戶生命周期價值（LTV）、付費轉化率（CVR）、平均用戶收入（ARPU）、日活躍用戶（DAU）/月活躍用戶（MAU）的比率、以及新用戶獲取成本（CAC）等關鍵指標的計算模型、常見陷阱以及如何根據不同類型的遊戲（如F2P、買斷製）定製指標體係。強調指標的“層級化”管理，確保一綫團隊與高層決策者關注的焦點保持一緻。 3. 數據質量與倫理規範： 數據偏差是導緻錯誤決策的元凶。本章將教授如何進行異常值檢測、數據清洗的最佳實踐，並探討在GDPR、CCPA等法規日益嚴格的背景下，如何進行匿名化處理和保護用戶隱私，確保分析的閤規性與可靠性。 第二部分：用戶行為深度分析與體驗優化 遊戲設計的成功與否，最終體現在玩傢的行為上。本部分將重點指導讀者如何通過數據洞察玩傢心理與行為模式。 4. 漏鬥分析與流程優化： 無論是新手引導（Tutorial）、核心玩法循環還是付費路徑，每一個轉化節點都對應一個分析漏鬥。本書提供瞭一套多維度漏鬥分析工具箱，教你識彆“流失熱點”和“卡點”，並結閤A/B測試框架，驗證優化方案的有效性。特彆關注“AARRR”模型在遊戲産品不同階段的應用差異。 5. 用戶分群（Segmentation）與個性化體驗： “一刀切”的運營策略早已過時。我們將詳述RFM模型（最近消費時間、消費頻率、消費金額）在遊戲中的進階應用，教授如何利用聚類算法（如K-Means）對玩傢進行行為、付費、社交等多個維度上的精準分群。重點講解如何基於不同用戶群體的特徵，推送定製化的活動、內容或激勵，實現韆人韆麵的運營效果。 6. 社交網絡與社群行為分析： 對於多人在綫遊戲而言，社交關係是留存的基石。本章介紹如何利用圖數據庫和網絡分析技術，可視化玩傢間的連接強度、影響力傳播路徑，識彆關鍵意見領袖（KOL）和潛在的負麵社交行為，從而優化公會係統、組隊機製和反作弊策略。 第三部分：經濟係統與變現策略的數據化 遊戲內的經濟平衡與變現效率是維持長期運營的生命綫。本部分專注於虛擬經濟係統的量化管理。 7. 虛擬經濟係統平衡性分析： 從道具産齣、消耗速率到貨幣的內循環（金幣、鑽石等）與外循環（充值、付費）。本書提供瞭一套動態平衡模型，指導分析師如何通過監控關鍵的經濟指標（如通脹率、稀有道具産齣效率），預測係統失衡風險，並設計閤理的衰減機製或迴收措施。 8. 深度付費行為建模與預測： 超越基礎的CVR分析，我們將探討如何構建更精細的付費預測模型。這包括對“鯨魚用戶”、“海豚用戶”的畫像構建，分析其首次付費（FTUE）觸發因素，以及如何利用時間序列分析預測未來付費收入，指導資源分配和定價策略。 9. 促銷活動效果的因果推斷： 如何判斷一次限時摺扣活動帶來的收入增長，究竟是活動本身的功勞，還是由市場投放增加帶來的“自然流量”？本書將引入傾嚮得分匹配（PSM）等因果推斷方法，幫助分析師剝離乾擾變量，精準評估每一個運營動作帶來的真實增量價值。 第四部分：工具棧與實戰部署 理論指導必須落地。最後一部分側重於如何選擇閤適的工具棧並將其融入實際工作流。 10. 數據可視化與報告自動化： 介紹行業內主流的BI工具（如Tableau, Power BI, Superset等）在遊戲數據看闆構建中的應用技巧。強調“講故事”的重要性——如何將復雜的數據轉化為決策者易於理解的圖形化報告，並建立自動化的異常預警係統，實現“數據驅動的自動化運營”。 11. 機器學習在遊戲分析中的應用前沿： 簡要介紹如何利用更高級的分析技術。例如，利用迴歸模型預測玩傢流失時間點，利用自然語言處理（NLP）分析客服工單和社區評論，以捕捉用戶情緒的細微變化。 --- 本書麵嚮對象： 有一定基礎，希望係統化提升數據分析能力的遊戲産品經理與運營人員。 緻力於將工作重心從“報錶製作”轉嚮“業務驅動”的初中級數據分析師。 需要理解數據如何影響産品路綫圖的研發團隊領導者與項目總監。 通過閱讀本書，讀者將不再是被動地整理數據，而是能主動地利用數據語言與業務部門進行高效溝通，真正將數據轉化為遊戲産品成功的核心驅動力。 （預計篇幅：約1500字）

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據科學充滿熱情的學習者，我一直希望能找到一本能夠將理論知識與實際應用緊密結閤的書籍，而《遊戲數據分析實戰》恰好滿足瞭我的需求。我希望這本書能夠不僅僅停留在概念的講解，而是能夠帶領我深入到遊戲的真實數據世界中，去體驗數據分析的魅力。我非常期待書中能夠詳細介紹一些常用的遊戲數據分析流程，包括數據采集、清洗、處理、建模、分析和可視化等各個環節。同時，我也希望書中能夠分享一些行業內通用的數據指標體係，以及如何根據不同的遊戲類型和産品階段來選擇和定義這些指標。更重要的是，我希望能在這本書中找到關於如何將數據分析結果轉化為 actionable insights，從而指導遊戲産品迭代和運營策略製定的具體方法。如果書中能夠包含一些關於數據倉庫、數據挖掘以及機器學習等前沿技術的介紹，並且能夠結閤遊戲行業的實際案例進行說明，那將對我極具啓發意義。

評分☆☆☆☆☆

我是一名有著一定遊戲開發經驗的資深玩傢，雖然不是專業的數據分析師，但我對遊戲中的一些數值設計和玩傢行為模式一直有著濃厚的興趣。我發現許多遊戲的樂趣往往隱藏在那些精心設計的數值背後，而數據分析正是揭示這些奧秘的鑰匙。這本書的齣現，讓我看到瞭一個深入瞭解遊戲“內在運作機製”的機會。我希望能在這本書中找到關於如何理解遊戲生態、如何衡量遊戲平衡性、如何通過數據來優化用戶體驗的解答。我尤其好奇書中會如何討論一些更具挑戰性的議題，比如如何設計一套有效的激勵係統來延長玩傢的活躍度，或者如何通過數據來預測一款新遊戲是否會成功。我希望這本書能夠提供一些啓發性的思考，讓我能夠從一個更廣闊的視角來審視遊戲，不再僅僅是玩傢，而是能更深入地理解遊戲設計和運營的邏輯。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就透著一股子專業勁兒，深邃的藍色背景，配上閃爍著數據光芒的幾何圖形，還有那行醒目的中文標題——《遊戲數據分析實戰》，光是看一眼就讓人充滿瞭期待。作為一名遊戲愛好者，同時也是一個對數據背後故事的好奇者，我一直想深入瞭解遊戲是如何通過數據來迭代優化，如何通過分析來提升玩傢體驗的。市麵上關於遊戲開發的書籍很多，但真正聚焦於“數據分析實戰”的卻相對較少。這本書的齣現，就像在茫茫書海中找到瞭一座燈塔，指引著我探索遊戲世界的奧秘。我迫不及待地想知道，作者會從哪些角度切入，是側重於宏觀的數據指標，還是微觀的玩傢行為分析？是會介紹一些常用的分析工具和技術，還是會分享一些真實的案例研究？我尤其希望看到書中能夠包含一些實際操作的指導，比如如何從零開始搭建一個數據分析框架，如何通過數據挖掘齣玩傢流失的關鍵原因，或者如何利用A/B測試來驗證遊戲設計的有效性。如果這本書能夠教會我如何用數據說話，如何讓數據成為遊戲設計的“指南針”，那我將覺得不虛此行。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛踏入遊戲行業的初學者，對數據分析領域充滿瞭熱情，但又感到有些無從下手。在尋找相關學習資料的過程中，我發現瞭這本《遊戲數據分析實戰》，它給我帶來瞭一種豁然開朗的感覺。書名中的“實戰”二字，讓我覺得它並非空中樓閣，而是能夠真正應用於實際工作中的。我非常好奇書中會如何將理論知識與實際操作相結閤。是會從基礎的數據統計概念講起，然後逐步深入到更復雜的模型和算法嗎？還是會直接切入一些遊戲行業特有的分析場景，比如用戶留存分析、付費分析、活動效果評估等等？我特彆期待書中能夠提供一些高質量的案例，能夠讓我看到真實的遊戲項目是如何運用數據分析來解決問題的，以及這些分析結果對遊戲産生的影響。如果書中能夠分享一些實用的分析模闆或者代碼示例，那對我來說將是巨大的財富。我希望這本書能夠幫助我建立起一套紮實的數據分析思維體係，並能夠運用這些知識來為我未來的遊戲項目貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對於遊戲數據分析的理解還停留在比較淺顯的層麵，比如知道一些基礎的KPI，但對於如何深入挖掘數據背後的價值，卻感到力不從心。在讀這本書之前，我一直希望能找到一本能夠真正幫助我提升數據分析能力的教材。我希望這本書能夠提供一些關於遊戲數據埋點設計的原則和方法，因為我深知高質量的數據是有效分析的基礎。同時，我也非常關注書中對於數據可視化呈現的建議，因為如何將復雜的數據以直觀易懂的方式傳達給團隊，是數據分析師的一項重要能力。更重要的是，我希望這本書能夠教會我如何從數據中發現規律，如何預測趨勢，甚至是如何通過數據來驅動遊戲的設計決策。如果書中能夠包含一些關於機器學習在遊戲數據分析中的應用，比如用戶畫像構建、個性化推薦等方麵的內容，那將是錦上添花。我期望通過這本書，能夠真正成為一個能夠用數據賦能遊戲的産品經理。