游戏数据分析基础知识
游戏运营知识点总结
游戏运营知识点总结一、游戏运营概述游戏运营是指在游戏上线后对游戏进行维护、管理、推广、用户服务等工作的总称。
游戏运营是游戏公司实现游戏盈利的重要环节，它不仅需要有丰富的游戏知识和运营经验，还需要对市场进行深入分析，以及对用户行为进行研究。
二、游戏运营的重要性1. 游戏运营对游戏的生命周期有着决定性的作用。
只有通过运营，游戏才能不断吸引用户，保持用户活跃，延长游戏的生命周期。
2. 游戏运营是游戏公司实现盈利的重要手段。
通过游戏运营，游戏公司可以通过各种方式来提升用户付费率，增加游戏收入。
3. 游戏运营可以提升用户满意度。
通过游戏运营，游戏公司可以更好地了解用户需求，并根据用户需求对游戏进行优化，从而提升用户满意度。
三、游戏运营的知识点1. 游戏市场分析游戏市场分析是游戏运营的基础。
通过市场分析，可以了解游戏行业的整体情况，包括用户规模、用户需求、竞争对手等。
通过市场分析，可以找到玩家的偏好和游戏的潜在机会，为游戏的发展提供有力的支持。
2. 用户行为分析用户行为分析是游戏运营的重要内容。
通过用户行为分析，可以了解用户在游戏中的行为习惯，包括游戏时长、游戏活跃度、用户流失率等。
通过用户行为分析，可以找到用户的需求，为后续的游戏优化和改进提供依据。
3. 游戏推广游戏推广是游戏运营的重要手段。
游戏推广可以通过各种方式来进行，包括线上推广、线下推广以及合作推广等。
通过游戏推广，可以提升游戏的知名度和用户量，从而为后续的盈利做好准备。
4. 社交运营社交运营是游戏运营中的重要环节。
通过社交运营，可以建立起游戏社区，增强玩家之间的互动，从而提升用户的粘性和活跃度。
同时，社交运营也可以为游戏进行口碑传播，提升游戏的知名度。
5. 产品运营产品运营是游戏运营中的重要内容。
产品运营包括游戏内容的更新、活动的策划、游戏经济的调整等。
通过产品运营，可以保持游戏的新鲜感，吸引用户的长期参与。
6. 用户服务用户服务是游戏运营中的重要环节。
游戏运营笔试题
游戏运营笔试题游戏运营，作为互联网行业中的一种工作职业，负责着游戏项目的各个环节，包括游戏的宣传推广、用户运营、活动策划与执行，以及游戏的数据分析等。
随着游戏行业的迅猛发展，游戏运营的重要性也越来越受到重视。
本文将就游戏运营的基本知识和技能进行介绍，以便广大游戏行业从业者更好地了解和掌握游戏运营的相关内容。
一、游戏运营概述游戏运营是指在线数字游戏产品的运营管理工作。
其中，数字游戏可以是各种平台上的游戏，如电脑、手机、掌上游戏机等。
而游戏运营工作主要包括游戏的推广、用户运营、活动策划与执行、数据分析等方面。
1.1 游戏推广游戏推广是指通过各种方式向用户介绍和推广游戏产品，以吸引用户下载、安装和试玩游戏。
这可以通过线上广告、线下场景营销、社交媒体渠道等多种手段进行。
游戏推广的主要目的是增加游戏的用户数量和用户活跃度，提升游戏的知名度和曝光率。
1.2 用户运营用户运营是指在游戏运营过程中，对游戏用户进行细致的管理和运营工作。
这包括用户留存、用户激活、用户活跃等方面。
通过有效的用户运营，可以提高用户的粘性，使用户更加忠诚于游戏，并保持其长期的使用和支付行为。
1.3 活动策划与执行活动策划与执行是指为了提升游戏用户体验和活跃度，运营团队会定期策划并执行各种游戏活动。
这些活动可以是节日活动、周年庆典、新版本上线等。
活动策划与执行需要运营人员的创意和执行能力，旨在吸引用户的注意力，提高用户参与度和互动性。
1.4 数据分析数据分析是游戏运营工作中非常重要的一环。
通过对游戏运营数据的收集和分析，可以了解用户的行为习惯、兴趣爱好等，从而为后续的运营工作提供依据。
数据分析可以帮助运营团队评估游戏的运营效果，优化游戏的各个环节，并制定相应的运营策略。
二、游戏运营的工作技能要求作为一名合格的游戏运营人员，需要具备一定的专业知识和相关的工作技能。
以下是游戏运营的常见工作技能要求。
2.1 沟通能力游戏运营工作需要与不同部门、团队及玩家进行沟通。
电子竞技用户数据分析报告
电子竞技用户数据分析报告随着互联网技术的飞速发展和智能设备的普及，电子竞技已经成为了一种受到众多年轻人欢迎的竞技形式。
本报告将会对电子竞技用户数据进行分析，以探索电子竞技用户的特征、消费行为以及产业发展趋势。
一、用户特征分析1. 年龄分布：通过调查数据发现，电子竞技用户的年龄主要集中在18至25岁之间，占据了整个用户群体的60%以上。
这说明电子竞技更多吸引了年轻群体的参与，且具有明显的代际特征。
2. 性别比例：电子竞技用户的性别比例相对较为均衡，男性用户占比约为55%，女性用户占比约为45%。
这表明电子竞技已经逐渐扩大了其用户群体，在性别上呈现较为包容的态势。
3. 地域分布：电子竞技用户主要分布在一线和二线城市，其中以广东、北京、上海、浙江等地为主要扎堆地。
同时，随着网络基础设施的不断完善，三线及以下城市的用户也在迅速增长。
这表明电子竞技已经具备了较好的地域覆盖度。
二、消费行为分析1. 游戏收入来源：电子竞技用户的游戏消费主要来源于游戏内虚拟物品的购买，占到了总消费的70%以上。
此外，赛事门票、直播平台付费订阅等也成为电子竞技产业获取收入的主要途径。
2. 支出比例：用户在电子竞技上的支出主要分为游戏购买、游戏道具购买、赛事门票购买等几个方面。
其中，游戏内虚拟物品购买占比最大，约占支出总额的40%。
赛事门票购买占比约为30%，游戏购买占比约为20%。
3. 付费意愿：电子竞技用户对于优质的游戏内容和赛事资源表现出了较高的付费意愿。
大部分用户愿意为了获得更好的游戏体验或参与高质量赛事而付费。
因此，提供更多高品质内容和服务，以满足用户的需求将成为行业发展的重要方向之一。
三、产业发展趋势1. 媒体版权价值提升：电竞产业关联的赛事、直播等媒体资源，随着用户数量的增加以及用户对于高质量内容的需求，媒体版权价值将不断提升。
未来，相关赛事和直播平台将会进一步加强合作，推动行业的健康发展。
2. 游戏内容创新：用户对于游戏内容的需求不断提高，电子竞技产业需要不断进行游戏研发和创新，以满足用户对于多样化游戏体验的追求。
数据分析DOTA2攻速计算及攻速显示面板
数据分析:DOTA2攻速计算及攻速显⽰⾯板 基础篇 ⼤部分d o t a玩家都对攻速有⼀个基本的认知，⾄少知道每个英雄都有⼀个基础攻速，然后你可以通过装备、增加敏捷、光环、技能等途径来提升攻速，有部分玩家还知道攻速是有上限的，这个上限在6.83由500点提升⾄600点。
但是600点攻速有多快，是不是在同等条件下所有的英雄都有⼀样的攻速，攻速是怎么算出来的，很多⼈却不清楚，也导致⼀些d o t a⾥攻速最⾼的英雄是谁之类的⽇经贴层出不穷。
在这⾥，我必须引进⼀些常量和变量来帮助我们更好地理解d o t a2中的攻速是如何计算的。
基础攻击间隔(B a s e A t t a c k Ti m e,B AT)：最底层的攻击间隔数据，是游戏变量与现实时间挂钩的唯⼀桥梁，所有和攻击速度有关的计算都必须依赖基础攻击间隔，它是⼀个与*模型绑定的常量。
*模型：模型上绑定了⾮常多的数据，基本上⼀个单位所有的属性都可以在模型上找到，⼀个英雄⼀般只有⼀个模型，但拥有变⾝技能的英雄可拥有多个模型。
O M G玩家⼜中的模型就是指这个模型。
基础攻击速度(B a s e A t t a c k S p e e d,B A S)：衍⽣常量，d o t a2中所有单位的基础攻击速度都是100点，是为了建⽴攻速计算公式⽽⼈为规定的常量。
攻击间隔(A t t a c k Ti m e,AT)：⼀个单位进⾏持续攻击时，连续两次攻击中间隔的时间，量纲为秒，即d o t a2的显⽰⾯板显⽰的攻击间隔。
攻击速度或攻速，A t t a c k S p e e d(A S)：狭义的攻击速度，特指d o t a2中对攻击速度的定义。
攻击频率(A t t a c k p e r S e c o n d,A p S)：即⼀个单位进⾏持续攻击时，1秒内能够攻击的次数，⼴义上的攻速，经常被玩家误解为上⾯的攻击速度。
攻速提升(I n c r e a s e d A t t a c k S p e e d,I A S)：即⼀个单位通过各种途径获得的攻击速度提升。
幼儿园游戏化教学实践案例数据分析
【幼儿园游戏化教学实践案例数据分析】在幼儿园教育中，游戏化教学已经逐渐成为一种备受推崇的教学方法。
它通过将学习与游戏相结合，使幼儿在轻松愉快的氛围中获取知识，并培养其多方面的能力。
本文将通过对某幼儿园游戏化教学实践案例数据的分析，探讨其对幼儿学习的影响。
1. 数据搜集与整理在该实践案例中，数据搜集主要包括幼儿园师生的日常行为和表现。
教师记录了幼儿在游戏化教学过程中的参与度、专注度、表现积极性等数据；同时还进行了游戏后的问卷调查，了解幼儿对游戏化教学的态度和感受。
2. 参与度与专注度的数据分析通过对教师记录的数据进行分析，发现幼儿在游戏化教学活动中的参与度和专注度明显增加。
相比传统教学方式，幼儿在游戏中更加主动、积极，表现出更高的参与度和专注度。
这表明游戏化教学能够激发幼儿的学习兴趣，增强他们的学习动力，有利于教学质量的提升。
3. 学习效果的数据分析通过问卷调查数据的分析，发现幼儿对游戏化教学的学习效果给予了较高的评价。
他们表示通过游戏化教学更容易理解知识，记忆更加深刻，能够更好地运用所学知识解决问题。
这表明游戏化教学有效地促进了幼儿的学习，提高了其学习效果。
4. 综合分析综合案例数据的分析结果，可以得出游戏化教学对幼儿学习的积极影响。
幼儿在游戏化教学中能够积极参与，提高专注度和学习效果，更好地掌握知识和技能。
游戏化教学不仅有助于培养幼儿的综合能力，还能够为其未来的学习打下良好的基础。
5. 观点与理解从数据分析结果可以看出，游戏化教学对幼儿的学习确实具有积极的影响。
然而，要注意的是，游戏化教学仍需要在设计和实施中不断改进和完善。
游戏内容的选择、与课程目标的结合等方面需要更加精细化的设计。
还需要关注游戏化教学对幼儿行为习惯和价值观念的影响，保持教学内容的健康和积极性。
在实际教学中，我们可以根据这些数据分析结果，更加重视游戏化教学的实践，并不断改进和创新教学方法，以更好地促进幼儿的全面发展。
通过对这个案例数据的深入分析，我们对幼儿园游戏化教学的实践得到了更清晰的认识，也更加明确了其对幼儿学习的积极影响。
游戏数据原理
游戏数据原理
游戏数据是指游戏开发过程中所涉及的各种数据，包括但不限于玩家角色属性、道具信息、任务进度、游戏存档等。
游戏数据在游戏设计中起着至关重要的作用。
它们可以在游戏运行过程中被实时修改和更新，从而影响游戏的玩法和体验。
游戏数据被存储在游戏程序中的数据结构中，以供游戏引擎读取和处理。
在游戏中，玩家角色的属性数据是其中最为重要的一部分。
这些数据包括角色的血量、攻击力、防御力等。
通过修改这些数据，开发者可以调整游戏的难度和平衡性，给玩家提供更好的游戏体验。
道具信息也是游戏数据中的重要组成部分。
道具信息包括道具的名称、描述、效果以及获取方式等。
通过设计不同的道具和其效果，开发者可以为玩家提供多样化的游戏体验，增加游戏的可玩性。
任务进度数据记录着玩家在游戏中完成任务的进度，包括任务的状态、完成条件以及奖励等。
这些数据可以帮助玩家了解自己在游戏中的进展情况，并激励他们继续努力完成游戏目标。
游戏存档是一种特殊的游戏数据，用于保存玩家在游戏中的进度和成就。
通过存档，玩家可以在游戏中断或重新开始时从上一次保存的地方继续游戏。
游戏存档的设计要考虑到数据安全性和存储空间的合理利用。
总之，游戏数据在游戏开发中扮演了重要的角色，它们通过记录和传递游戏状态、玩家行为等信息，可以影响到游戏的玩法和体验。
合理设计和管理游戏数据可以为玩家提供更好的游戏体验，同时也为开发者提供了更多创造力和灵活性。
马小跳玩数学学到的数学知识
马小跳玩数学学到的数学知识数学是一门智力与逻辑相结合的学科，它能培养我们的思维、推理和分析能力。
马小跳是一个热爱数学的孩子，他通过玩数学游戏学到了很多有趣而实用的数学知识。
下面，让我们一起来看看马小跳玩数学学到的一些数学知识。
第一，算术四则运算：马小跳在数学游戏中经常遇到一些算术题目，如加法、减法、乘法和除法。
通过这些计算题，他学会了四则运算的方法和规则。
他知道加法是两个数相加，减法是一个数减去另一个数，乘法是两个数相乘，而除法是一个数除以另一个数。
通过不断练习，他的计算能力逐渐提高，能够快速而准确地完成各种算术题目。
第二，分数与小数：在某个数学游戏中，马小跳需要将一块蛋糕按照要求分成若干份。
他学会了如何将一个整体分成几个相等的部分，并将每个部分表示为一个分数。
例如，将一个蛋糕分成4份，每份就可以表示为1/4。
除此之外，马小跳还学会了将分数转化为小数的方法。
他知道，将分子除以分母，就可以得到对应的小数形式。
通过这个游戏，马小跳不仅掌握了分数和小数的概念，还能在实际生活中运用它们进行计算。
第三，图形与几何：马小跳喜欢通过图形游戏来锻炼自己的观察力和几何思维。
他学会了如何通过连接线段来绘制图形，如正方形、矩形、三角形等。
他还掌握了测量图形的长度、面积和周长的方法。
通过这些图形游戏，马小跳不仅培养了自己的空间想象力，还加深了对几何形状和性质的理解。
第四，逻辑推理：在数学游戏中，马小跳经常需要进行逻辑推理来解决问题。
有一次，他遇到了一个填字游戏，需要根据已知条件和一些线索来填写空格。
通过分析线索，他能够找到合适的答案，并用逻辑推理的方法来验证答案的正确性。
通过这些推理题目，马小跳提高了自己的逻辑思维和解决问题的能力。
第五，数据统计与概率：在一个数学游戏中，马小跳需要根据一组数据进行统计和分析。
他学会了如何制作柱状图、折线图和扇形图来展示数据，并能够通过图表分析数据的规律和趋势。
此外，他还了解了概率的概念和计算方法。
数值策划所需专业
数值策划所需专业数值策划是游戏开发过程中至关重要的一环，它是指通过运用数值模型和算法来平衡游戏性，并确保游戏的难度、奖励和进程都能够给玩家提供一个良好的游戏体验。
为了胜任这一职位，数值策划师需要具备一些专业技能和知识。
以下是数值策划所需专业的一些关键要素：1.游戏设计知识：数值策划师需要对游戏设计的基本原则有一定的了解。
他们需要了解游戏的核心玩法、游戏流程和游戏机制等方面，并能够根据这些要求设计出合理的数值。
2.数学与统计学：数值策划师需要具备一定的数学和统计学知识，包括概率和统计分析等。
这些知识在游戏中用于计算和预测玩家的行为，从而调整游戏的数值。
3.数据分析能力：数值策划师需要具备良好的数据分析能力，能够从大量的游戏数据中提取有用的信息，并根据这些信息来做出相应的策划调整。
数据分析可以帮助他们了解玩家的行为模式和游戏的趋势，从而做出更合理和准确的决策。
4.编程技能：尽管数值策划师的主要工作是设计和调整游戏的数值，但他们通常也需要运用一些编程技能来实现他们的设计。
有一定的编程知识可以帮助他们更好地掌握数值模型和算法，并且能够更灵活地进行调整和优化。
5.沟通和团队合作能力：数值策划师需要与游戏开发团队的其他成员进行频繁的沟通和合作。
他们需要与游戏设计师、程序员、美术师等各个岗位的人员密切合作，以确保游戏的数值与其他方面的设计相互配合，共同打造一个完整的游戏体验。
6.游戏经验和敏锐的洞察力：数值策划师需要对不同类型的游戏有一定的了解和经验。
通过玩家角度对游戏进行深入分析，他们可以更好地理解玩家的需求和心理，从而设计出更加符合玩家期望的数值设定。
7.创造力和逻辑思维能力：数值策划师需要有一定的创造力，能够设计出独特和有趣的游戏数值。
同时，他们还需要具备逻辑思维能力，能够对游戏中的数值关系进行合理的推演和分析。
总结起来，数值策划所需专业是一个综合性的专业，需要数学、统计学、编程、数据分析等多方面的知识和技能。
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时间 2015-1-31数据分析——基础知识一、新登用户数日新登用户数 每日新注 并登录游 的用户数周新登用户数 本周7天日新登用户数累计之和新登用户数： 本 30天日新登用户数累计之和可解决的问题：1)渠道贡献的新用户份额情况2)宏 走势，是否需要进行投放3)是否存在渠道作弊行二、一次会话用户数日一次会话用户数 即新登用户中只 一次会话，且会话时长 于规定阈值 周一次会话用户数： 本周7天日一次会话用户数累计之和一次会话用户数： 本 30天日一次会话用户数累计之和可解决的问题：1) 广渠道是否 刷量作弊行2)渠道 广 量是否合格3)用户导入是否存在障碍点，如 网络状况 载时间等;4)D步SU 于评估新登用户 量，进一 分析则需要定 活跃用户的 一次会话用户数三、用户获取 本 CAC用户获 本义 广 本/ 效新登用户可解决的问题：1)获 效新登用户的 本是多少2)如何选择 确的渠道优化投放3)渠道 广 本是多少四、用户活跃 Activation日活跃用户数 DAU ：每日登录过游 的用户数周活跃用户数 WAU 截至当日，最 一周 含当日的7天 登录游 的用户数，一般按照自然周进行计算活跃用户数 正AU 截至当日，最 一个 含当日的30天 登录过游 的用户数，一般按照自然 计算可解决的问题：1)游 的 心用户规模是多少 游 的总体用户规模是多少2)游 产品用户规模稳定性 游 产品周期 化趋势衡量3)游 产品老用户流失 活跃情况 渠道活跃用户 存周期4)游 产品的粘性如何 正AU结合 广效果评估备注正AU层级的用户规模 化相对较小，能够表现用户规模的稳定性，但某个时期的 广和版本更新对正AU的影响也可能比较明显外游 命周期处于 同时期，正AU的 化和稳定性也是 同的五、日参与次数 DEC日参 次数 用户对移 游 的使用记 一次参 ，即日参 次数就是用户每日对游 的参 总次数可解决的问题：1)衡量用户粘性 日 均参 次数2)什 渠道，什 用户参 频率较高3)用户对产品参 频率是什 的备注*一般建议30秒内重复开启记录 一次完整使用， 单独计量*周参 次数 用户一周对游 的参 总量* 参 次数同*日 均参 次数 该日 均每用户参 游 次数计算公式 日参 次数/日参 用户数*通过对 同参 次数的分布分析，可帮 分析版本更新影响， 广渠道刺激六、日均使用时长 DAOT/AT ：活跃用户 均每日在线时长 即 日总在线时长/日活跃用户数 一般的精略计算公司 AT义ACU*24/DAU可解决的问题：1)用户的游 参 度如何2)产品 量把 指标3)渠道 量如何4) 单次使用时长结合分析留存和流失问题5)用户持续游 能力如何备注* 均单次使用时长 一定时间内，用户 均每次游 使用的多长时间义时间内用户总使用时长/参 次数*帮 分析作弊行 ，版本粘性和效果* 据需要，可以 察用户每周， 周， 的 均使用时长情况，了解游 的粘性七、用户活跃度 DAU/MAU可解决的问题：1)用户的游 参 度如何2)游 人气是否增长 衰 稳定3)用户活跃天数如何备注DAU/正AU理论 于0.2，0.2*30义6天，即用户登录次数 少于6天(2)数据分析——用户留存&流失一、留存用户留存 统计时间区间内，新登用户在随后 同时期的登录使用情况 次日留存率 日新登用户在次日 含首次登录当天 登录的用户数占新登用户比例日留存率：日新登用户在第 日 含首次登录当天 登录用户数占新登用户比例七日留存率：日新登用户在第七日 含首次登录当天 登录用户数占新登用户比例留存率：日新登用户在第 十日 含首次登录当天 登录用户数占新登用户比例注 留存率需要进行长期跟踪， 据需要可设定30日 60日或者送0日 可解决的问题：1)用户对于游 的 应性如何2)评估渠道用户 量3)投放渠道效果评估4)用户对于游 的粘性如何5)新登用户什 时期流失会 剧备注*留存率一定意 代表了新登用户对游 的满意度*关注留存率的同时需要关注用户流失节点*留存率的统计和计算也可以按照自然周和自然 进行分析，例如 周新登用户在随后几周的留存情况分析*次日留存率代表了游 满意度， 要 映游 初期新手对于游 引导和玩法的 应性二、流失用户流失：统计时间区间内，用户在 同时期离开游 的情况日流失率：统计日登录游 ，但随后七日未登录游 的用户占统计日活跃用户比例， 定 按需求可延长 测长度， 备注周流失率： 周登录过游 ，但本周未登录游 的用户占 周周活跃用户比例流失率： 个 登录过游 ，但本 未登录过游 的用户占 个 活跃用户比例解决问题：1)活跃用户的 命周期是多少2)哪一个渠道的流失率比较高3)拉 收入的 营手段，版本更新对于用户的流失影响是多大4)什 时期的流失率比较高备注*流失率+留存率 等于100%， 处留存率遵循 文定 标准*日流失率的定 可发 据需求进行调整，比如统计当日登录游 ，但随后14日或者30日未登录游 的用户数*流失率在游 进入稳定期是值得关注的，稳定期的活跃和收入都比较理想，如果流失率波 较大，就需要引起警惕 需要仔细关注是哪一部分用户离开了游 ，流失率作 一个风向标， 预警作用(3)数据分析——游戏收入ARPU/ARPPU目前移动游 创造收入有三种形态：*付费 载*应用内广告*应用内付费付费率 MPR ：统计时间区间内，付费用户占活跃用户的比例 一般以 计计算公式 正PR义APA/正AU 中APA 付费用户数可解决的问题：1)游 产品的付费引导是否合理2)用户付费倾向 意愿 需结合首次付费 能 道 等级，整体分析3)付费转化是否达到预期效果备注*正PR包含历史付费用户在统计时间区间内 次付费的用户以及在统计时间区间内新转化的付费用户*正PR的高 并 一定代表游 付费用户的增 或者减少*游 类型的 同，相应的正PR表现也是 同的活跃付费用户数 APA ：统计时间区间内， 付费的用户数 一般以 计 如果按 进行计算，则 以 关系 APA义正AU*正PR 中正AU 活跃用户数，正PR 付费率可解决的问题：1)游 产品的付费用户规模如何2)APA如何构 ？如鲸鱼用户 海豚用户 小鱼用户的比例3)付费用户的整体稳定性如何备注*APA包含历史付费用户在统计时间区间内 次付费的用户以及在统计时间区间内新转化 付费的用户*APA 据需求可细分 充值活跃用户和消费活跃用户均每用户收入 ARPU ：统计时间区间内，活跃用户对游 产 的 均收入 一般以 计ARPU义收益/玩家数ARPU义收益/正AU计算方式 游 总收入除以游 的总活跃用户数，一般按照 来计算，即ARPU义 总收入/ 活跃用户数 正AU可解决的问题：1) 同渠道获 的用户 量如何2)游 收益贡献如何3)游 活跃用户 人均贡献的关系4)游 人增收益水 如何备注*严格定 的ARPU 同于国内认识的ARPU，国内ARPU义总收入/付费用户数*ARPU用于产品定 初期 同规模 的收入预估均每付费用户收入 ARPPU ：统计时间区间内，付费用户对游 产 的 均瘕入 一般以 计ARPPU义收益/付费用户数ARPPU义收益/APA可解决的问题：1)游 付费用户 均的付费水 如何2)付费用户整体的付费趋势如何3)对鲸鱼用户的分析备注*ARPPU容易 到鲸鱼用户 小鱼用户的影响，分析时需谨慎*ARPPU APA 正PR等结合可对付费用户的留存情况，特定付费群体的流失进行深度分析，保证付费 量和规模命周期 Life Time ：一个用户从第一次参 游 ，到最后一次参 游 之间的时间，一般计算 均值命周期价值：用户在 命周期内 该游 创造的收入总计 可以看 是一个长期累计的ARPU值计算方式 对每个用户的 均止TV计算如止TV义ARPU*止T 按 计 均 命周期中止T 止控fe T控me，即 命周期，按照 统计，也就是玩家留存在游 中的均 的数量例如，一款游 的ARPU义2元，止T义5，那 止TV义2*5义10元可解决的问题：1)用户在游 中会待多久2)用户对于游 的贡献价值是多少3)用户群 渠道的利润贡献如何 止TV>CAC)备注*ARPU遵循严格的定 术语，即总收入/总活跃用户数*止TV是针对活跃用户的计算，没 付费 非付费用户之分以 指标仅 移 游 指标 代表性的部分，在实际分析过程中， 据分析维度，可以进行指标的深入展开，比如收入分析部分可以 入回流用户贡献 持续付费用户贡献 付费留存用户 付费用户流失率 二次付费分析 用户付费周期转化等等附：另外部分常用指标未详细说明，此处仅列出部分说明：PCU Peak Con受urrentUsers 最高同时在线玩家人数ACU AverageCon受urrent Users 均同时在线玩家人数New Users Converstion Rate 新用户转化率 可 据渠道进行划分 Cl控受ks->Install->Reg控ster->止og控nK-Factor：K因子K-Fa受tor义感染率*转化率转化率 当感染后转化 新用户的比率感染率 每个用户发 的邀请数量，一般 均值若K>1，游 用户群通过自传播增长较快若K么1，游 用户群到达一定规模后就会停 通过自传播增长。