游戏数据分析 游戏数据分析师的工作内容

如何简单的对游戏进行数据分析？

有了上面的数据，我们投射角度（参考高精的冰冷荆棘）：180°（似乎每级没有增长的）就能10 pve_win_count pve胜利次数排出两种顺序。

想进行简单的游戏数据分析很简单，进行简单的统计，整理出的结果就可以了。就比如说当时我在玩一款RPG类游戏的时候，这里面的装备都需要自己去制造。

游戏数据分析 游戏数据分析师的工作内容

游戏数据分析 游戏数据分析师的工作内容

游戏数据分析 游戏数据分析师的工作内容

什么时候能出装备，这个东西就有点耐人寻味。我喜欢各个地方去尝试一下概率，也因此我也做过一个统计。

在每个时间段，每个场景，人多和人少这几个不同的条件下，我开始做装备。什么时候出现的装备概率大一些，就这些条件，进行统一的整理并标记。

随后如果出现相同标记的场景，需要进行二次验证。到自己便总结了一套的做装备方式。

我当时记得我在玩这款游戏当中的角色名字叫做紫天。土豪玩家从我这里买走的装备数不胜数，甚至有些人都打出了口号，叫做紫天出品，必属。

应届生,选择 游戏运营的数据分析，还是游戏数值策划？ 应届生一枚，纠结中...

entr二级进阶：增加法术范围5，没有每级增长的y8

大公司能学到的东西永远比小公司多数值策划是游戏开发，基于游戏内部的数值 系统设定，一般有2年工作经历就不多了，能搞定FPS的数值演算，就算很不错了数据分析是偏向市场/运营的岗位，总的来说运营比开发要憋屈。但是用户数据分析类的人才，行业内并不多。倾向这个方向的人很多，但是实际上可用的很少。相对的，适合数+0.005据分析列的人也很少。奇货可居吧

当前位置:应届毕业生求职网 > 应届毕业生纠结中，应届毕业生选择什么职业？Mina743 1 楼 本人本科，是学习物流管理专业的，现在在人生职业选择的路口， 目前

纠结中为什么应届毕业生比应届生还难找工作。？本人中专毕业生，非常想进广汽你是往届，还是应

游戏运营数据分析需要掌握哪些技能

绘制原型图和流程图的利器，使用好这两个工具，你就能够更加清晰的对研发人员或是网页开发人员讲解你的需求了。

l 必备技能

进阶：减少该CA的RT时间=原RT时间/（1

1.={“et_spelldamage_physical”，900，450，0，133}，Excel：

这个当然是运营的重中之重了，运营离不开数据分析，当然就离不开这一普及率最广的数据分析软件了；在处理数据的过程中，数据表和常用函数的试用能够将你的工作效率提升数倍；

2.PowerPoint：

PPT是基础的不能再基础的技能了，一份漂亮而又有调理的PPT能够更好的展示你的运营，体现你的专业性；

3.Axure或Visio:

4.学习基本的数据库查询指令，配合脚本语言（增强技能）：

按理来说，运营是不必掌握计算机语言的，但是如果你是在小公司工作，恰巧研发人员有忙的没空鸟你，你又急着分析数据，这时候，你就可以自己去数据库拉取你所需要数据，掌握了脚本语言，你还可以去进行更深入更复杂的数据处理和分析（如果你需要这么做的话）。

专业介绍游戏

entry9效果：

游戏是一种基于人工智能技术的自动化协同游戏平台，能够帮助玩家提升游戏技巧和水平。游戏是由普华科技（PUG Technology）打造的，是一家专注于人工智能技术研发的公司，游戏是该公司的核心产品之一。

游戏能够通过分析用户的游戏数据，提供个性化的游戏建议和指导。其底层架构基于深度学习和大数据技术，可以自动化地分析用户的游戏数据，并提供针对性的游戏建议。同时，游戏还具有自适应性，在使用的过程中能够动态调整算法和策略，这使得游戏能够更好地满足用户的需求。

游戏的优势在于其高效性和可靠性。它能够快速地处理大量的游戏数据，并根据分析结果提供准确的游戏建议。此外，游戏还具有强大的安全性，用户的个人信息和游戏数据都={“et_quicken_boost”，，0，4，8}，可以得到保障。

游戏目前已经成功应用于多个游戏平台和游戏类型，例如《荣耀》、《绝地求生》、《英雄联盟》等。在这些游戏中，游戏能够自动分析玩家的游戏数据，并提供针对性的技巧和策略。此外，游戏还能够和其他玩家进行协同游戏，以此来提高游戏的竞技性和娱乐性。

游戏案例分析

={的“et_range_area”，1000，0，0，4}，

本文主要对一家游戏公司的用户数据进行分析，对付费玩家占比、玩家活跃度和付费情况以及玩家游戏习惯等方面分析，提高游戏热度和玩家付费比。

entry6

1. 数据说明 ，本文主要对以下10个字段进行分析

序号 字段 字段解释

1 user_id 玩家ID

2 pay_pr 付费金额

3 register_time 玩家注册基础魔法伤害：（5时间

4 g_online_minutes 在线时长

5 pvp_battle_count 玩家与玩家之间的对战次数

6 pvp_lanch_count 主动发起pvp次数

7 pvp_win_count pvp胜利次数

8 pve_battle_count 玩家与电脑之间的对战

9 pve_lanch_count 主动发起pve次数

2. 玩家增长分析

2.1.1 总玩家数量

2.1.2 付费玩家数量，pay_pr 大于0

2.1 付费玩家占比

付费玩家的占比只有2.36%

2.2 每日新增玩家数量

2.3 每日新增付费玩家数量

可视化呈现：

可以看出在3/10和3/13有两次注册用户的增长，其中3/10的活动带来了大量的注册用户增长，3/13是注册用户是一次小高峰的用户增长，这两次活动过后，注册用户的人数没有持续增长，反而趋于下降；付费用户没有实质性的增长

活动需要保持力度且维持一定的时间，给用户充分了解游戏的时间，才能持续提高游戏热度。

3. 玩家活跃度分析

3.1 总体用户的平均在线时长

3.2 付费用户的平均在线时长

可以看出，付费玩家的平均年在线时长远大于总体玩家的平均时长，活跃度比他们高的多

3.3 平均在线时长的描述性统计

3.3.1 总体玩家的在线时长，最小值、25%、中位数、75%、值

①首先得有人数的分布,总人数，1/4人数，一半人数，3/4人数

可以看出整体用户的在线时长较低，75%的用户在线时长小于5分钟，玩家的流失情况比较

3.3.2 付费玩家的在线时长

①人数计算

② 根据对应的人数，取对应在线时长的中位数，1/4位数，和3/4位数

汇总在一起看：

1、付费玩家的活跃度更高，付费玩家在线时长中位数为84, 75%的用户在线时长大于31分钟

2、整体用户活跃度较低，75%的用户在线时长小于5分钟，一半的用户现在时长小于2分钟

建议，加大活动时间，提高整体用户的活跃度

4.玩家付费情况分析

4.1 ARPU 每个活跃用户的平均收入，这里定为游戏时长大于15分钟的为活跃用户。

4.2 ARPPU 每个活跃付费用户的平均收入

4.3 活跃用户付费比，PUR=活跃付费玩家/活跃玩家

1、活跃玩家人均付费较低，

2、活跃付费玩家付费能力较强，是ARPU的6倍多，可以针对付费功能进行调整和优化，让大R玩的更开心

3、付费率17.3%，可以开展一些首充活动，充1元得专属大礼包，提高游戏的付费率，付费率高可以得到渠道的青睐，获得更多展示的机会，间接提高游戏的热度

4. 玩家游戏习惯分析

PVP：玩家对战，PVE：人机对战

4.1 活跃玩家PVP分析

pvp_battle_count 玩家与玩家之间的对战次数

pvp_lanch_count 主动发起pvp次数

pvp_win_count pvp胜利次数

pve_battle_count 玩家与电脑之间的对战

pve_lanch_count 主动发起pve次数

pve_win_count pve胜利次数

4.2 活跃付费玩家PVP分析

4.3 活跃玩家PVE分析

4.4 活跃付费玩家PVE分析

可视化

1、活跃玩家和活跃付费玩家的PVE次数均高于PVP次数，活跃付费玩家PVP和PVE都高于活跃玩家，更愿意花时间在这个游戏上

3、PVP活动中，活跃付费玩家的发起次数和获胜概率明显高于活跃玩家

怎样做一名游戏数据分析师

={“etentry4_regThisCool”，500，0，4，8}，

数据分析师，主要是两类人，一类是数据挖掘工程师，另一类是业务分析师。前者更偏技术，后者更偏业务。

分析工具：SQL+excel图表可视化

1、熟知行业与业务

2、理解业务中产生的数据

3、能提取数据

4、分析数据

6、展示数据

主要还是商业敏感度，数据库及SQL水平，掌握数据分析工具及数据模型的能力，还有数据敏感度，和PPT能力

游戏反馈如何做

英雄联盟作为一款多人在线战术竞技游戏，对战术策略、团队配合的要求很高，一盘对局就是一场，英雄就是将军 。目前英雄联盟有 154 个英雄，每个英雄技能特点不一，分析师需要熟悉每一个的特性。版本更新后，英雄技能或者装备数值发生调整，他就要重新进行数据分析，给教练组提供新的英雄搭配方案以及性价比的装备选购思路。 比赛数据是很直接的，BP（禁选英雄）、Counter（克制）选择等可以反映选手偏好，但样本相对小，得从训练赛中抓取分析细节。 为此，要一遍遍回看录像，收集数据并分析选手的行为习惯，评估选手状态，准备复盘分析资料。 每个细节都可能决定比赛胜负。比如每支战队核心队员发育的方式都不太一样，他们的‘行军路线’也会有区别。当数据积累到一定程度，就可以找出其中规律，分析出己方和对手的行为习惯，让战队可以更好地做出科学、合理的配合。掌握了正确的数据，等于掌控了比赛。"

随着游戏产业的不断发展，游戏反馈变得越来越重要。比如，一个好的游戏反馈机制可以帮助游戏公司更好地了解玩家的需求和喜欢，以便他们改善现有的游戏内容，为玩家提供更好的游戏体验。那么，如何做好游戏反馈呢？下面我们来详细讨论一下。

={“et_maxangle_cone”，180，0，0，8}，

步：确定反馈方式

首先，我们需要确定游戏反馈的方式。一般来说，游戏反馈方式主要有两种：直接反馈和间接反馈。直接反馈是指玩家在游戏中提供反馈，比如在游戏中设立反馈按钮或者让玩家填写反馈表单。间接反馈是指游戏公司通过其他方式收集玩家的反馈，比如通过社交媒体或者游戏。

第二步：收集反馈

收集反馈是游戏反馈的关键步骤。在这个阶段，游戏公司需要根据玩家的反馈和数据分析来改善游戏。为了收集反馈，游戏公司可以采用以下方式：

1. 在游戏中设立反馈按钮或让玩家填写反馈表单。

2. 社交媒体或游戏上的反馈。

第三步：分析反馈

收集反馈之后，游戏公司需要分析玩家的反馈以了解他们的需求和喜好。在这个阶段，游戏公司可以采用以下方式：

1. 统计数据

游戏公司可以通过数据分析工具来统计数据，比如收集有关游戏使用情况、玩家反馈和交互等方面的数据。

2={的“et_cone_adapt”，30，0，0，5}，. 分析反馈

分析反馈的过程中要注意，游戏公司需要将玩家的反馈以及数据分析结果综合起来，从中找出潜在的问题和优化游戏体验的方式。

第四步：改进游戏

，游戏公司需要根据玩家的反馈和数据分析来针对性地改进游戏。在这个阶段，游戏公司可以采用以下方式：

1. 优化游戏内容

游戏公司可以根据玩家的反馈意见，来改进游戏的内容和作方式，以便让玩家获得更好的游戏体验。

游戏公司需要及时修复游戏中出现的漏洞和错误，以便让玩家享受更加流畅的游戏体验。

总之，游戏反馈机制是游戏开发过程中不可或缺的一部分。通过好的游戏反馈机制，游戏公司可以更好地了解玩家的需求和喜好，并根据玩家的反馈来改善游戏体验。所以，游戏公司需要认真对待游戏反馈，并不断改进游戏，以便为玩家提供更好的游戏体验。

和平精英：把所有简单分析一遍，用数据说明，哪个最小？

②根据对应的人数，取对应在线时长的中位数，1/4位数，和3/4位数

如果从曾经的战场开始算起，这个 游戏 已经快要一年半的时间了。这么久的时间，按理来说，玩家们对 游戏 内容应该是非常了解的。实际上呢？ 游戏 中的很多细节，是被玩家忽略的。比方说，用的，你真的了解吗？就问你一个问题：除了信号弹之外，所有中，哪一个最小？

进阶：造成重伤几率：25％（固定的，每级不增长的）

很多玩家会脱口而出：.45啊！还是跟着我一起来好好熟悉一下 游戏 中的，再下结论吧。

+0.002/Lvl））

这两种，在 游戏 中使用的频率是的。当你击杀了一个敌人后，从他身上搜出这两种的概率是非常高的。其实，在现实中，5.56和7.62都是非常强的，在千米之外的地方，依旧有很不错的杀伤力。 游戏 中，可能是调整过了。5.56mm指的是口径，的大小，还是要看整体。5.56mm，弹壳的直径是9.55mm，的整体长度是67.7mm。而7.62mm的，弹壳的直径是11.84mm，的整体长度是69.85mm。

.45是以英寸为单位的，它的真正名字，叫做ACP弹。.45还是比较粗的，它的弹壳直径是12.09mm，不过的长度，只有32mm，这也是为什么，.45那么轻的原因了。你看，.45比7.62还粗，也就是说，的威力是可以的。 游戏 中就有一个很好的例子。UMP9改成了UMP45之后，的伤害是有所提升的。而且，.45还被用于win94，这足以说明，这个的威力是不错的。

马格南，是AWM的专用，在空投中，一次只能捡到20发，给很多玩家的印象，就是马格南很大，那么，它的具体尺寸是多少呢？马格南的类型很多， 游戏 中使用的是.300马格南类型。我的数据可能不是非常对，但也不太多。马格南的弹壳直径是13.03mm，整体长度是84.84mm。

如果光出名字上看，你可能会觉得，9mm比7.62mm大。我觉得，很多玩家都有这样的疑惑：9mm不是比7.62mm大吗？为什么的威力那么小？一句话就解决这个问题了：9mm是非常小的。如果你见过真正的9mm，就会发现，这种体积很小，设计地非常平直，它的弹壳直径，也是9mm，整体的长度才19mm。所以，9mm的后坐力是非常小的。正因为如此，比赛和打猎的，基本上都是9mm的。

其实呢， 游戏 中写的12mm并不正确，因为，是用多少号来表示的。我们常用的，是12号和20号。 游戏 中可能是为了统一，就把12号写成了12mm。，就是把很多个小弹头（一般的圆形）放在弹壳中，发射出去的时候，所有的弹头都会一起出去。的外观，看起来就是一个圆柱形，12号的尺寸，直径大约是18.4mm，的高度是65mm。

种，是按照的直径来排列，从大到小的顺序分别是：12mm，马格南，.45，7.62mm，5.56mm，9mm。

第二种，是按照的长度来排列，从大到小的顺序分别是：马格南，7.62mm，5.56mm，12mm，.45，9mm。

所以，从数据来看， 游戏 中最小的，是9mm。

数据分析师分析哪些东西

发掘新的比赛理念，找到最适合自={“et_debuff_EAW”，300，10己队伍的战术。

随着比{“et_duration_sec”，，0，0，8}，赛在我们生活中占据的比重逐渐提高，分析师已经成为了队伍中至关重要的角色，而这个角色通常都是由教练扮演的。

作为一名数据分析师，其实没有特定规定要会使用哪些软件，但是必须得熟练掌握几个能够完成自己日常工作的分析软件，像SAS、SPSS、MINTAB都是很好的数据分析软件，但是不同的数据分析师肯定是有自己用着熟练的软件{“et_range_area”，400，0，0，4}，的。

作为一款游戏的分析师，他对这款游戏必须要有非常通透的了解的，这种了解并不是简单的看看视频什么的就可以获得的。掌握最有利的比赛理念往往是一个成功的分析师最擅长做的事情，也就是新战术的诞生。分析师会从已有数据中去发掘新的比赛理念，去找到最适合自己队伍的战术，这也是分析师的价值所在。

圣域2：黄金版龙法师CA详细数据分析及数据代码

={“et_resist_effectdam_any”，200，2，3，41}，

最近有玩家对圣域2黄金版里面龙法师相关代码有所分析，对于游戏里面详细的技能数据都有所体现，下面是详细数据分析，对于喜欢修改的玩家来说是个不错的参考。

龙法师CA详细数据分析

entry0

={“et_life_buff”，150，150，0，9}

增加血量15

15/Lvl（血量可以被绝杀加成）

入口3

={“et_addattr_willpower”，300，150，0，41}，

增加意志30

15/Lvl（不能被绝杀加成）

={“et_addattr_ince”，300，150，0，41}，

增加智力30

15/Lvl（不能被绝杀加成）

进阶：

entry5

={“et_chance_burning”，200，2，1，133}，

一级进阶，增加点燃敌人的几率，20％+

0.2％/主动

={“et_exp_rel”，100，0，2，41}，

一级进阶，增加经验，10％（似乎是固定的10％，每级没有增长的）

entry7

={“et_damping_fir”，150，2，3，41}，

二级进阶，增加火伤害的减免，15％+

0.2％/主动

={“et_addCastspeed”，150，2，4，37}，

二级进阶，增加施法速度，15％以上0.2％/主动

（不用去升这个，因为学识的等级高了之后就能达到150％的施法速度封顶）

={“et_life_buff”，100，100，5，9}，

进阶，增加血量，10

+10/Lvl

entry10

={“et_regAnyAspect”，200，0，6，41}，

进阶，减少所有战技的RT

=原RT

/1.2

说明：

第二进阶毫无悬念的选择增加火抗，增加施法速度完全没必要去选

龙击

触发=

+（0.5

+0.02/Lvl））

阵风

entry0

触发=

持续时间：2.5秒（不懂什么意思吗？）

触发=

{的“et_push_distance”，200，2，0，10}，

入口3

={“et_range_distance”，1000，0，0，4}，

entry5

基础物理伤害：（9

+4.5/Lvl）

2.5（我不知道为什么

2.5，我是从AMD兄的公式抄来的）

进阶：

={“et_chance_stun”，334，2，1，133}，

一级进阶：眩晕几率：33.4％+

0.2％主动

entry7

一级进阶：毒素DOT伤害：40

+2/Lvl

0.5（我不知道为什么

0.5，我是从AMD兄的公式抄来的）

={“et_maxangle_cone”，60，0，3，8}，

二级进阶：增加投射角度：60°

entry10

={“et_spelldamage_physical”，300，150，5，133}，

的进阶：基础物理伤害：（3

+1.5/Lvl）

2.5（我不知道为什么

2.5，我是从AMD兄的公式抄来的）

entry11

={“et_dotdamage_poison”，400，200，6，42}，

的进阶：毒素DOT伤害，和entry7一样的效果

说明：

（如果你和怪站在不同水平位置的话，很有可能打不到怪）

保护者

entry7

={“et_damping_phy”，200，0，6，41}，

一个进阶的效果是：召唤出保护者后，自己增加20％的物理伤害减免（每级没有增长的）

心灵打击

entry0

={“et_debuff_CA_regen”，334，8，0，42}，

触发=

{“et_duration_sec”，1000，5，0，8}，

持续时间10秒+

0.05s/Lvl

={“et_dotdamage_poison”，400，200，2，42}，entry2

={的“et_range_area”，150，0，0，4}，

入口3

={“et_spelldamage_physical”，850，425，0，133}，

基础物理伤害：（8.5

+4.25/Lvl）

2.5（我不知道为什么

2.5，我是从AMD兄的公式抄来的）

={的“et_invert_armor_phy”，200，2，0，5}，

（看名字好像是转换的物理护甲的不懂??）

进阶：

entry5

={“et_duration_sec”，400，2，1，8}，

一级进阶：增加持续时间，原持续时间的基础上再增加4S

+0.02s/Lvl

={“et_debuff_CA_regen”，167，4，2，42}，

一级：进阶：同entry0，应该是进一步延长敌人CA的RT时间

entry7

={“et_spelldamage_physical”，300，150，3，133}，

二级进阶：同entry3，增加物理伤害

={“et_range_area”，350，0，4，4}，

该CA的范围和高精的霜冻闪光一样的，可以参考那个

={“et_chance_deepwound”，，0，5，5}，

entry10

={“et_debuff_movespeed”，200，5，6，42}，

进阶：减少目标移动速度，=原速度/（1

+（0.2

+0.005/Lvl））

能源大火

entry0

={“et_duration_sec”，500，5，0，8}，

持续时间：5S

0.05s/Lvl（不懂什么意思吗？）

触发=

{“et_dotdamage_magic”，600，300，0，42}，

魔法DOT伤害：（6

+3/Lvl）

0.5（和高精的炽燃风暴伤害一样，可以参考那个）

entry2

法术范围10，没有每级增长

入口3

={“et_spelldamage_magic”，500，，0，133}，

+2.5/Lvl）

2.5（我不知道为什么

2.5，我是从AMD兄的公式抄来的）

进阶：

={的“et_debuff_attackspeed”，300，2，1，42}，

一级进阶：减慢敌人的攻击速度=原速度/（1

+（0.3

entry5

2，42}，

一级进阶：减少敌人的命中，原命中/（1

+（0.3

+0.01/Lvl））

={“et_spelldamage_magic”，210，105，3，133}，

二级进阶：增加魔法伤害，同入口3

entry7

={“et_range_area”，500，0，4，4}，

={“et_dotdamage_magic”，，125，5，42}，

={“et_cost_thisSpell”，334，0，6，4}，

+0.33），每级没有增长的

说明：

另外，龙

漩涡

entry5

={“et_debuff_armor_phy”，500，20，1，42}，

原护甲/（1

+（0.5

+0.02/Lvl））

不过我实际试下来，似乎没什么明显效果，不清楚怎么回事

战斗恍惚

entry0

={“et_duration_sec”，1500，5，0，8}，

持续时间：15秒+

0.05s/Lvl

触发=

{“et_chance_block_stun”，334，3，0，41}，

格挡晕眩：33.4％+

0.3％/主动

触发=

{“et_resist_effectdam_any”，200，4，0，41}，

效果）的抗性，算法不清楚

入口3

={“et_regAnyAspect”，300，5，0，41}，

减少所有战技的RT时间：=原RT时间/（1

+（0.03

calvl））

和树精的敏锐心智一样的效果，可以参考那个

={“et_chance_block_root”，334，3，0，37}，

格挡缠绕和条目1一样，只是格挡的对象不同而已

进阶：

entry5

={“et_chance_block_root”，167，1，1，37}，

一级进阶：增加格挡缠绕的几率，原几率的基础上增加16.7％+

0.1％/主动

={“et_chance_block_stun”，167，1，2，41}，

一级进阶：增加格挡晕眩的几率，同entry5

entry7

二级进阶：增加对次要效果的抗性，参考触发

二级进阶：减少该CA的CD时间：=原CD时间/（1

+（0.5

PERL））

={“et_resist_effectdam_any”，200，2，5，41}，

进阶：增加对次要效果的抗性，参考触发

entry10

={“et_regAnyAspect”，150，3，6，41}，

进阶，减少所有战技的RT

=原RT时间/（1

+（0.15

+0.003/Lvl））

保护符文

entry0

={“et_chance_block_spell”，，3，0，41}，

触发=

{“et_hits_persec”，400，0，0，4}，

攻击频率：0.4

/秒（应该是晕眩敌人的频率，0.4可能是4秒攻击一次的意思）

触发=

有效范围：4（范围不大，基本上只能对近身的敌人有效）

入口3

={“et_base_armor_phy”，150，100，0，41}，

增加物理护甲：15

+10/Lvl，

={“et_VW_rel”，150，30，0，5}，

entry5

={“et_chance_stun”，334，3，0，133}，

一级进阶：对敌人造成眩晕，眩晕几率：33.4％+

0.3％主动

进阶：

={“et_base_armor_phy”，80，50，1，41}，

一级进阶：增加物理护甲：8

+5/Lvl

entry7

={“et_chance_stun”，167，1，2，133}，

一级进阶：增加眩晕几率：16.7％+

0.1％主动

这个进阶配合entry5，可以达到100％的晕眩几率

={“et_base_armor_phy”，80，50，3，41}，

二级进阶：增加物理护甲：8

+5/Lvl

={“et_chance_block_missile”，，3，4，37}，

entry10

={“et_regThisBuff”，，0，5，8}，

进阶：减少该BUFF对其他CA的RT惩罚：=原RT惩罚/

1.25成为一名合格的数据分析师需要作如下准备：

entry11

={“et_chance_block_spell”，，3，6，41}，

，进阶：进一步增加格挡法术的几率，同entry0

游戏行业的大数据分析管理

5、解读数据

游戏行业的大数据分析管理

熟悉

作为国内的网页游戏和智能的研发、运营和发行商之一，人人游戏的大数据价值发现从结构化数据集起步，逐步向非结构化数据集延伸。

=原命中/（1

在骄阳似火的七月，人人游戏的“词云”应用火热上线了。所谓“词云”，就是先对人人游戏玩家的在线聊天记录进行分词，汇总之后对玩家行为进行分析和展现。目前，“词云”已经在人人游戏的四款重点游戏中安家落户，随后有关玩家情绪的分析功能（通过对应玩家的情绪指数）也将上线。人人游戏运营平台总监、数据中心负责人王坤表示，“词云”应用的上线是人人游戏对大数据的利用从结构化数据集向非结构化数据集延展的重要一步。

成立于2006年的人人游戏正在努力转型为一家跨PC、平板电脑和手机终端的多平台游戏研发、运营和发行商。从2007年推出款网页游戏《猫游记》至今，人人游戏一步步向着这一目标靠近。在此过程中，人人游戏坚持在“跨屏”技术创新领域的研发投入，同时也积极利用大数据技术优化整体业务运营。

目前，王坤所的30余人的技术团队正致力于从包括游戏日志、玩家行为数据、日常经营数据等在内的大数据集中寻找更好的数据利用和展现途经，同时他们还是大数据应用在企业内部营销推广的主力军。“我们要做每个员工的大数据分析，而不仅仅是数据中心的大数据分析。要做好游戏行业的大数据分析，构建360°的用户视图非常重要。”她说。

从0°到360°

2009年，人人游戏对于业务数据的利用还停留在汇总游戏日志数据，仅用于简单分析的阶段。而在2013年，人人游戏已经基本上完成了基于IBMCognos的BI系统整体建设。同时，其基于Greenplum社区版的分布式数据仓库也已初具规模。对人人游戏而言，这些都是获得360°用户视图的必要工作。而360°用户视图为其业务运营和决策所带来的价值则是实实在在的。

“BI系统主要是管理结构化的大数据，我们搭建了报表、行动和洞察三位一体的闭环系统，而不仅仅是一个报表系统。”王坤说。新的BI系统将人人游戏的业务模型更加清晰地呈现出来，对游戏业务覆盖用户获取、客户存留、客户付费的核心流程进行了优化，能够更准确地为业务决策提供参考。在报表设计方面，王坤所带领的技术团队坚持遵循MECE（mutually-exclusive and collectively exhaustive，即相互排斥而又集体穷尽）的分析原则，确保每张报表都有清楚的存在意义。同时，BI系统上线后，企业在开发和运维方面的投入也有所降低。

“从结构化大数据到非结构化大数据，数据分析范围和深度的扩展，让我们能够更准确地把握玩家的行为和需求。”王坤说。以“词云”应用为例，“炸金矿”是人人游戏旗下“乱世天下”这款游戏中玩家参与度很高的一个，玩家需要邀请一定数量的友人帮忙炸矿来赢取金。但在节日期间，这款游戏的参与度通常都会下降。“通过‘词云’分析后发现，节日期间‘求炸’成为玩家的聊天热词。我们也因此得知，并不是玩家不爱玩这个游戏，而是玩家在节日邀请不到足够数量的友人帮忙炸矿。基于这样的分析，我们可以在节日期间对游戏规则进行调整。”王坤说。

大数据的行业价值

“每个行业都会有自己的大数据故事。在游戏行业，大数据分析可能不会直接带来电商网站那样真金白银的收入，但其价值同样会体现在精准营销、客户体验优化等多个层面。”王坤说。她指出，全面的大数据分析能够有效提升玩家的留存率和转化指标，并且为游戏产品的研发提供指引。而个性化的精准营销同样与大数据分析紧密相关，像是针对不同性别、不同年龄、不同地域人群的广告精准投放，背后都要依靠基于360°用户视图的玩家特征分析。

王坤坦言，对人人游戏乃至整个游戏行业来说，大数据的管理与分析仍然是一件“体力活”。“大数据团队所面临的挑战是数据的整合，把多来源的结构化、半结构化和非结构化数据整合在一起，很多企业还没有做到。另外，在企业内部和外部找到大数据的消费者，向他们营销大数据技术，同样是一件艰苦的工作。”她说。