游戏运营数据分析
游戏数据分析专员岗位职责
游戏数据分析专员岗位职责游戏数据分析专员是游戏公司重要的职业之一，他们负责处理和分析游戏运营数据，以帮助制定游戏策略和提高游戏收益，其具体职责主要包括：1. 数据分析和报告制作游戏数据分析专员需要处理和分析大量游戏运营数据，包括用户留存率、付费习惯、道具使用情况、游戏时长、关卡通过率等数据，并结合游戏运营情况进行分析，为游戏决策提供依据。
此外，游戏数据分析专员还需要将分析结果制作成报告，为游戏精细化运营提供参考。
2. 数据挖掘和建模游戏数据分析专员需要使用一些软件和工具挖掘数据，如SQL、Excel以及Python等工具，进行数据预处理、数据清洗、数据挖掘等相关操作，并建立相应的数据模型以利于分析。
3. 游戏策略制定在分析游戏数据的过程中，游戏数据分析专员可以为游戏策略制定提供建议和参考，如新用户引进渠道的开发、虚拟货币价值调整、游戏流程优化等，为游戏精细化运营提供有效的数据支持。
4. 团队沟通游戏数据分析专员需要与游戏开发团队和其他相关部门保持紧密沟通，在决策制定和优化方面进行协调，为游戏企业的运营增长提供协助。
5. 数据监测和报警游戏数据分析专员需要定期监测数据指标，如用户留存率、ARPU、付费习惯等，及时发现异常数据并进行预警和反馈，为游戏运营保驾护航。
6. 游戏市场调研游戏数据分析专员需要了解游戏市场动态，调查用户需求、竞品分析等，并为企业决策提供参考。
同时，游戏数据分析专员还可以为游戏市场推广提供数据支持和解决方案。
总之，作为游戏公司重要的职位之一，游戏数据分析专员需要具备较强的数据分析能力、逻辑思维能力、沟通能力等，有效地协助企业实现营收增长和精细化运营的目标。
游戏数据分析报告样例
游戏数据分析报告样例1. 引言本报告旨在通过对游戏数据的分析，提供关于游戏运营和玩家行为的洞察，为游戏开发商和运营商提供决策支持。
本报告采用的数据来源包括用户注册信息、游戏内的玩家数据以及游戏服务器的日志记录。
2. 数据收集与整理为了进行数据分析，我们首先收集了游戏的注册用户信息。
通过这些信息，我们可以了解到游戏的用户人群特征，例如年龄分布、性别比例等等。
另外，我们还收集了游戏内的玩家数据，包括游戏时长、等级、道具使用情况等。
最后，我们也获取了游戏服务器的日志记录，其中包含了玩家的行为数据，例如每日活跃用户数、付费用户数等。
3. 数据分析3.1 用户人群特征分析通过对注册用户信息的分析，我们可以得到以下结论：•游戏的用户主要集中在年龄段为18至35岁之间。
•游戏的用户中男性占比约为60%，女性占比约为40%。
•用户的地理分布主要集中在城市地区。
这些结果可以帮助游戏开发商和运营商更好地了解他们的目标用户，并制定相应的市场策略。
3.2 玩家活跃度分析通过分析游戏服务器的日志记录，我们可以得到以下结论：•游戏的每日活跃用户数呈现出较为稳定的趋势，大约在5000人左右。
•在每周的周末，游戏的活跃用户数会有所增加。
•游戏的平均游戏时长为2小时。
这些结果可以帮助游戏开发商和运营商在运营活动中选择合适的时间段，并根据用户的活跃程度进行相应的推广和奖励活动。
3.3 付费用户分析通过分析游戏服务器的日志记录，我们可以得到以下结论：•游戏的付费用户占注册用户的比例约为10%。
•游戏的付费用户主要集中在30至40岁之间的男性用户。
•游戏的付费用户的付费额度平均为100元。
这些结果可以帮助游戏开发商和运营商了解游戏的付费用户群体，并制定相应的营销策略，以提高付费用户的比例。
4. 结论与建议基于以上的数据分析结果，我们可以得出以下结论和建议：•游戏的目标用户主要是年龄在18至35岁之间的男性用户，因此在游戏的宣传和推广中，可以重点关注这一用户群体。
游戏运营数据分析指标
游戏运营数据分析指标首先，玩家留存率是一个非常重要的指标。
留存率可以衡量游戏的吸引力和用户忠诚度。
通常，留存率可以分为日留存率、周留存率和月留存率。
如果留存率高，说明玩家对游戏非常满意，并且愿意继续留在游戏中。
然后，付费率是另一个重要的指标。
付费率可以衡量玩家对游戏的付费意愿和游戏的盈利能力。
付费率可以分为日付费率、周付费率和月付费率。
如果付费率高，说明玩家对游戏非常认可，并且愿意为游戏付费购买虚拟物品或者升级服务。
接下来，平均每用户收入（ARPU）也是非常重要的指标之一、ARPU可以衡量游戏公司从每个用户身上获得的平均收入。
ARPU可以根据游戏公司的经营策略和用户群体进行调整。
如果ARPU高，说明游戏公司的盈利能力较强。
同时，用户流失率也是需要关注的指标。
用户流失率可以衡量用户在一段时间内停止使用游戏的比例。
如果用户流失率高，说明游戏存在一些问题，需要进行优化和改进，以避免用户的流失。
除了上述指标外，还有一些其他的常用指标，包括用户平均在线时长、用户平均日活跃人数、每用户平均游戏次数等。
这些指标可以帮助游戏公司了解用户的活跃程度和用户体验，从而优化游戏设计和运营策略。
除了关注这些指标之外，游戏公司还可以使用数据分析工具来进行数据挖掘和模型构建。
通过数据挖掘，可以发现用户行为的规律，识别用户的偏好和需求，从而提供更好的游戏体验和服务。
通过模型构建，可以预测用户的行为和需求，从而指导游戏公司的运营决策。
总之，游戏运营数据分析是游戏公司进行优化和改进的重要环节。
通过关注留存率、付费率、ARPU、用户流失率等指标，并结合数据挖掘和模型构建，可以帮助游戏公司提高游戏质量，增加用户粘性，提升盈利能力。
游戏运营数据分析
游戏运营数据分析引言概述：游戏运营数据分析是指通过对游戏运营过程中产生的各种数据进行采集、整理和分析，以获取有关游戏运营情况的信息。
这些数据包括用户行为、收入、留存率等，通过对这些数据进行深入分析，游戏运营者可以更好地了解用户需求、优化游戏体验、提高用户留存率和收入。
一、用户行为数据分析1.1 用户活跃度分析：通过统计每日、每周、每月的用户活跃度，了解用户对游戏的使用频率和时长。
可以根据活跃度数据，确定用户的使用习惯和游戏的受欢迎程度，进而调整推送策略、活动安排等，以提高用户黏性和留存率。
1.2 用户流失率分析：分析用户在游戏中的流失率，找出用户流失的原因和流失节点。
可以通过追踪用户行为数据，了解用户在游戏中的痛点和不满意之处，并及时进行优化和改进，以提高用户留存率和游戏体验。
1.3 用户付费率分析：通过分析用户的付费行为和付费金额，了解用户的消费习惯和付费意愿。
可以根据用户付费率数据，优化游戏内购系统、设计更有吸引力的虚拟商品，并针对不同用户群体制定个性化的付费策略，以提高游戏收入。
二、收入数据分析2.1 收入来源分析：通过分析游戏的收入来源，了解哪些渠道和产品贡献了主要的收入。
可以根据收入来源数据，优化渠道合作关系、调整产品定价策略，以提高收入的稳定性和增长性。
2.2 付费习惯分析：分析用户的付费习惯和付费行为，了解用户的消费偏好和消费习惯。
可以根据付费习惯数据，设计更有吸引力的付费活动、优化付费方式，以提高用户付费率和收入。
2.3 收入趋势分析：通过对收入数据的趋势分析，了解游戏收入的变化趋势和原因。
可以根据收入趋势数据，及时调整运营策略、推出新的变现方式，以应对市场变化和提高收入。
三、留存率数据分析3.1 新用户留存率分析：通过分析新用户的留存率，了解新用户的流失情况和留存质量。
可以根据新用户留存率数据，优化新手引导流程、改进游戏难度平衡，以提高新用户留存率和游戏体验。
3.2 老用户留存率分析：分析老用户的留存率，了解老用户的流失原因和留存动力。
如何进行有效的游戏数据分析
如何进行有效的游戏数据分析标题：如何进行有效的游戏数据分析引言：游戏数据分析是游戏产业中至关重要的一环，它帮助开发者和运营团队了解玩家行为、优化游戏内容和运营策略。
通过有效的游戏数据分析，你可以获得宝贵的信息和见解，以支持游戏的成功和持续发展。
本文将为你提供一些有用的提示和建议，帮助你进行有效的游戏数据分析。
第一部分：数据收集和整理1. 确定关键指标：根据游戏类型和目标，确定关键指标，如用户留存率、付费率、关卡通关率等。
这些指标将帮助你评估游戏的表现和玩家行为。
2. 收集数据：使用合适的分析工具和技术，收集游戏相关的数据。
包括用户行为数据、游戏事件数据、付费数据等。
确保数据的准确性和完整性。
3. 整理和存储数据：整理和存储收集到的数据，建立数据库或数据仓库。
确保数据的结构化和易于分析。
第二部分：数据分析工具和技术1. 数据分析工具：选择合适的数据分析工具，如Google Analytics、Unity Analytics、Mixpanel等。
了解工具的功能和使用方法，以便更好地分析游戏数据。
2. 数据可视化技术：利用数据可视化技术，将数据转化为可视化图表和报表。
这将帮助你更直观地理解数据和趋势，并更好地与其他团队成员分享和交流。
3. 数据挖掘技术：使用数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘等，深入挖掘数据背后的关系和模式。
这将帮助你发现隐藏的洞察力和机会。
第三部分：数据分析和解读1. 定期分析数据：建立定期的数据分析流程，如每周或每月分析。
及时了解游戏的表现和玩家行为，以便及时采取调整和优化措施。
2. 比较和对比数据：比较不同时间段的数据，以及不同玩家群体的数据。
找到差异和趋势，分析原因和影响因素。
3. 解读数据背后的故事：将数据与游戏设计、玩家反馈和市场趋势等综合考虑，解读数据背后的故事。
发现问题和机会，并提出相应的改进和策略。
第四部分：优化游戏内容和运营策略1. 根据数据改进游戏内容：根据数据分析结果和玩家反馈，优化游戏的内容、关卡设计、游戏系统和功能等。
游戏运营案例
游戏运营案例【篇一：游戏运营案例】期间，我们可以在后台看到一堆游戏相关数据，对于这些数据我们要怎么怎么进行处理分析呢？下面将围绕一份报告实例做详细的分析。
内容主要包括分析目标、分析综述、一周运营、运营数据总体分析四块内容。
一、确定分析目标分析目标主要包括以下三个方面：分析目的。
分析范围。
分析时间。
如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。
强调一点，我们做数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。
二、分析综述分析综述主要包括两方面的内容1.上周/本周充值数据对比充值总额充值人数服务器数服务器平均充值服务器平均充值人数针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。
2.上周/本周更新内容对比主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。
三、一周运营数据分析1.本周收入概况日均充值金额，环比上周日均充值金额用户arpu值，环比上周arpu值简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。
2.新用户概况新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。
新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、arpu值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。
3.活跃用户概况活跃用户概况主要包括三部分内容：日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比4.道具消费概况道具方面的消费概况主要包括：产出活动类别道具分类单类道具消费元宝，消费占比，环比上周日均消费元宝，总消费元宝，环比上周下降/上升简述活动效果较好/较差的道具分类5.当前元宝库存当前元宝库存是指玩家充了元宝还没花出去的存量，以及游戏中额外获得的元宝存量。
游戏数据分析报告(共3篇)
游戏数据分析报告（共3篇）一、游戏玩家行为分析1. 玩家活跃度分析通过对游戏玩家的登录次数、在线时长等数据进行统计，我们发现该款游戏的玩家活跃度较高。
在统计周期内，玩家日均登录次数达到2.5次，日均在线时长为1.5小时。
这表明玩家对游戏具有较高的粘性，愿意投入时间和精力进行游戏。
2. 玩家付费行为分析在付费方面，该款游戏的玩家付费意愿较为强烈。
根据统计数据，付费玩家占比达到30%，其中付费金额主要集中在1050元之间。
这表明游戏内付费道具的设计较为合理，能够吸引玩家进行消费。
3. 玩家社交行为分析游戏内的社交功能也是玩家行为的重要组成部分。
通过分析玩家的社交行为，我们发现玩家在游戏内的好友数量平均为50人，日均发起社交互动次数为20次。
这表明玩家在游戏内愿意与其他玩家进行互动，社交需求较为强烈。
4. 玩家流失分析尽管该款游戏的玩家活跃度和付费意愿较高，但仍存在一定的玩家流失现象。
通过对流失玩家的行为进行分析，我们发现流失原因主要包括游戏难度过高、游戏内容单调、玩家间竞争激烈等。
针对这些问题，游戏开发者可以采取相应措施，如降低游戏难度、丰富游戏内容、优化玩家竞争机制等，以提高玩家留存率。
二、游戏内容优化建议1. 降低游戏难度：适当降低游戏难度，使新手玩家能够更快地适应游戏环境，提高游戏体验。
2. 丰富游戏内容：增加游戏内的活动、任务、副本等，提高游戏的可玩性和趣味性，满足玩家的多样化需求。
3. 优化玩家竞争机制：平衡玩家间的竞争关系，避免过度竞争导致玩家流失。
同时，可以引入更多合作玩法，促进玩家之间的合作与交流。
4. 加强社交功能：完善游戏内的社交功能，提高玩家之间的互动性，满足玩家的社交需求。
5. 引入更多付费道具：根据玩家的消费习惯，设计更多具有吸引力的付费道具，提高玩家的付费意愿。
四、游戏市场趋势分析1. 竞品分析通过对该款游戏的主要竞品进行分析，我们发现同类游戏中存在一定的竞争压力。
然而，该款游戏在画面、音效、玩法等方面具有一定的优势，能够吸引一部分玩家。
游戏行业的数据分析与用户行为预测
游戏行业的数据分析与用户行为预测随着科技的不断进步和互联网的普及，游戏行业迎来了蓬勃发展的时期。
在这个竞争激烈的市场中，准确地分析数据和预测用户行为对于游戏公司的成功至关重要。
本文将探讨游戏行业的数据分析和用户行为预测，并介绍它们对游戏公司的影响。
一、数据分析的重要性数据分析是游戏公司决策的基础。
通过对大量的游戏数据进行分析，游戏公司可以了解用户的行为模式、偏好以及需求。
这些数据包括用户在游戏中的选择、互动方式、消费习惯等。
通过对这些数据进行分析，游戏公司可以更好地了解用户的需求，为他们提供更加个性化和优质的游戏体验。
此外，数据分析还可以帮助游戏公司识别潜在的市场趋势和竞争对手的优势。
通过对竞争对手的数据进行分析，游戏公司可以了解他们的产品和服务的优缺点，从而制定出更加有效的市场竞争策略。
二、数据分析的方法和工具在游戏行业，数据分析可以采用多种方法和工具进行。
其中一种常用的方法是基于统计学的分析。
通过对大量数据进行统计学处理，可以得出一些关键指标，如用户的留存率、付费转化率等。
这些指标可以反映游戏的用户活跃度和盈利能力，为游戏公司提供决策依据。
此外，数据分析还可以借助一些专业的软件工具进行，如数据挖掘工具、机器学习算法等。
这些工具可以帮助游戏公司挖掘数据中的隐藏信息，并预测用户的行为趋势。
三、用户行为预测的重要性用户行为预测是游戏公司为提高用户体验和盈利能力所必须的一项工作。
通过对用户行为的预测，游戏公司可以提前制定相应的策略和措施，以满足用户的需求并吸引更多的用户参与游戏。
用户行为预测可以从多个维度进行，如用户的时间分布、游戏场景选择、兴趣爱好等。
通过分析这些维度的数据，游戏公司可以预测用户的游戏时间、消费习惯以及兴趣变化等。
这样可以根据用户的个性化需求进行游戏内容和推广方式的优化，提高用户的满意度和忠诚度。
四、用户行为预测的方法和工具用户行为预测可以借助各种方法和工具进行。
其中一种常用的方法是基于机器学习算法的预测模型。
游戏数据分析留存率分析
游戏数据分析留存率分析留存率是一个非常关键的指标，对于任何一个游戏开发公司或者运营商来说都非常重要。
留存率是指用户在某段时间内继续使用一款游戏的比例。
通过分析留存率，可以了解到游戏的用户活跃度和用户忠诚度，从而对游戏的运营策略进行调整和优化。
为了进行游戏数据的留存率分析，首先需要收集游戏的用户数据。
用户数据可以从游戏的服务器端获取，包括用户的注册信息、登录信息、游戏时长、游戏等级等。
这些用户数据对于分析留存率非常重要，因为留存率是根据用户的登录行为来计算的。
在进行留存率分析之前，首先需要定义留存的时间周期。
通常情况下，我们将用户的留存周期定为7天、30天和90天三个时间段，这样可以看到不同时间段内的用户留存情况。
一般来说，留存率分析可以按照以下步骤进行：1. 确定数据分析的目标：在进行留存率分析之前，首先需要明确分析的目标是什么。
是想了解游戏的整体留存情况，还是想对不同用户群体的留存情况进行分析？2. 收集用户数据：根据分析的目标，收集相应的用户数据。
可以从游戏的服务器端获取用户的注册信息、登录信息、游戏时长等相关数据。
3. 计算留存率：根据收集到的用户数据，计算每个时间段内的留存率。
留存率的计算公式是：留存率= 留存用户数 / 新增用户数。
4. 分析留存率变化：通过比较不同时间段内的留存率，可以了解到游戏的用户留存状态。
如果留存率较高，说明游戏的用户群体较为活跃，并且对游戏比较满意；如果留存率较低，说明游戏存在一定的问题，需要进行相应的优化和改进。
5. 探索留存率下降的原因：如果发现留存率出现下降，就需要进一步探索留存率下降的原因。
可能是因为游戏内容不够吸引人，用户体验不佳，或者竞争对手推出了相似的游戏等原因。
通过分析留存率下降的原因，可以采取相应的措施来提高留存率。
总结：游戏数据分析留存率分析是游戏运营和开发中非常关键的一环。
通过分析留存率，可以了解到游戏的用户活跃度和用户忠诚度，从。
游戏行业大数据分析的应用案例
游戏行业大数据分析的应用案例游戏行业是一个充满激烈竞争的市场，随着互联网技术的发展，大数据分析作为一种强大的工具，开始在游戏行业中得到广泛应用。
通过对海量的游戏数据进行深入分析，游戏开发者和运营商可以更好地了解玩家需求、优化游戏设计和提升用户体验。
本文将通过几个实际案例来展示游戏行业大数据分析的应用。
案例一：用户行为分析通过游戏内部的数据统计工具，开发者可以获取到玩家在游戏中的各种行为数据，如游戏时间、关卡通关速度、道具获取情况等。
利用大数据分析技术，开发者可以对这些数据进行挖掘，了解玩家的喜好、行为习惯以及痛点。
通过这些数据，游戏开发者可以深入了解玩家需求，有针对性地进行游戏更新和优化，从而提升玩家满意度和游戏的可玩性。
案例二：游戏平衡调整对于多人在线游戏而言，游戏平衡是一个重要的问题。
通过大数据分析，开发者可以获取到游戏中的各种数据，如胜率、使用率等。
通过分析这些数据，开发者可以了解到游戏中的不平衡现象，比如某些角色或武器过于强大，影响了游戏的公平性。
基于这些分析结果，开发者可以进行相应调整，对游戏进行平衡性改善，提升游戏的整体体验。
案例三：用户留存预测对于游戏运营商而言，提高用户的留存率是一个重要的目标。
通过大数据分析，可以研究不同因素对用户留存率的影响。
比如通过分析玩家在游戏中的活跃度、付费情况、社交关系等数据，可以预测到不同类型玩家的留存概率，进而制定相应策略，如提供活动福利、加强社交互动等，从而增加用户的留存率。
案例四：游戏推荐系统对于游戏平台而言，推荐系统是一个重要的组成部分。
通过大数据分析，可以针对不同玩家的偏好、兴趣进行推荐。
通过分析玩家在游戏中的行为数据、游戏评分、社交互动等等大量信息，可以建立起一个个性化的推荐模型。
通过这个推荐模型，游戏平台可以精准地向玩家推荐适合他们的游戏，提升用户体验和游戏的用户参与度。
综上所述，游戏行业大数据分析在游戏开发和运营中的应用是非常广泛的。
游戏运营数据分析
游戏运营数据分析引言概述：游戏运营数据分析是指通过对游戏中的各项数据进行采集、整理和分析，以便游戏运营者能够更好地了解玩家行为、优化游戏体验、提升盈利能力。
本文将从五个方面详细阐述游戏运营数据分析的重要性和方法。
一、用户行为分析1.1 玩家活跃度分析：通过统计玩家的登录次数、在线时长等数据，了解玩家对游戏的兴趣程度和参预度。
1.2 玩家流失率分析：分析玩家的流失率，找出导致玩家流失的原因，以便采取相应措施提高留存率。
1.3 玩家付费行为分析：研究玩家的付费行为模式，包括付费金额、付费频率等，以便优化游戏的付费策略。
二、游戏内容分析2.1 关卡难度分析：通过分析玩家在各个关卡中的通过率和失败率，调整游戏的难度，提升游戏的可玩性。
2.2 游戏道具使用分析：分析玩家对游戏道具的使用情况，了解哪些道具更受欢迎，以便进行相应的道具设计和推广。
2.3 游戏任务完成率分析：统计玩家完成游戏任务的情况，了解任务的难易程度，以便调整任务设计和奖励机制。
三、社交互动分析3.1 好友互动分析：分析玩家之间的好友互动情况，了解玩家对社交功能的需求，以便优化社交系统。
3.2 社交分享分析：统计玩家的社交分享行为，了解哪些内容更容易引起其他玩家的关注，以便优化游戏的社交推广策略。
3.3 社交活动参预分析：分析玩家参预社交活动的情况，了解活动的吸引力和参预度，以便设计更具吸引力的社交活动。
四、营销策略分析4.1 广告效果分析：通过分析不同广告渠道的点击率和转化率，了解广告的效果，以便优化广告投放策略。
4.2 促销活动分析：统计促销活动的参预度和转化率，了解活动的吸引力和效果，以便设计更具吸引力的促销策略。
4.3 用户反馈分析：分析玩家的反馈意见和建议，了解玩家对游戏的满意度和需求，以便改进游戏的营销策略。
五、盈利能力分析5.1 游戏收入分析：统计游戏的收入来源和收入比例，了解不同付费方式的盈利能力，以便优化游戏的收费策略。
5.2 用户付费习惯分析：分析玩家的付费习惯，了解玩家的付费偏好和消费能力，以便制定个性化的付费推荐策略。
手机游戏运营必备的数据分析指标
手机游戏运营必备的数据分析指标1.DAU（日活跃用户）和MAU（月活跃用户）：这两个指标用来衡量游戏的用户活跃程度。
DAU指标反映每天有多少用户启动游戏，而MAU则反映每月有多少用户启动游戏。
通过对比DAU和MAU的变化趋势，可以了解用户群体的活跃度和用户粘性。
2.用户留存率：用户留存率是衡量用户对游戏的忠诚度和粘性的重要指标。
通常分为1日留存、3日留存和7日留存等不同时间段，用来表示用户在游戏中持续参与的情况。
通过监测和分析用户留存率，可以了解用户流失的原因，并采取相应措施提高用户留存率。
3.用户付费率和ARPU（平均每用户收入）：用户付费率指的是在游戏中进行付费的用户占总用户数的比例。
ARPU则是总收入除以总用户数得到的平均值。
这两个指标可以帮助运营商了解游戏的付费用户比例及其付费行为，以便优化游戏的收入策略和推广策略。
4.平均游戏时长：平均游戏时长是指玩家在每次启动游戏后的平均游戏时间。
这个指标可以帮助开发者了解游戏的可玩性和用户体验，以便进行相应的优化和改进。
5.点击率和转化率：点击率指的是广告或促销活动的点击数量与展示数量之比，转化率指的是点击后实际进行购买或其他目标行为的数量与点击数量之比。
这两个指标可以评估游戏推广活动的效果和用户的购买意愿，以便优化广告投放和促销策略。
6.LTV（用户生命周期价值）：用户生命周期价值是指一个用户在其游戏生命周期内的总价值。
通过对不同用户群体的LTV进行分析，可以了解不同用户群体的价值和行为特点，以便进行有针对性的用户运营和推广策略。
7.ROI（投资回报率）：ROI是指投资获得的收益与投资成本之比。
在游戏运营中，ROI可以帮助运营商评估不同推广渠道和策略的效果，以便进行投资决策和资源分配。
以上是手机游戏运营必备的一些数据分析指标。
通过对这些指标的监测和分析，游戏开发者和运营商可以更好地了解游戏的运营情况和用户行为，以便进行相应的优化和改进，提高用户留存和收入。
游戏行业数据中心分析报告
游戏行业数据中心分析报告在当今数字化娱乐的浪潮中，游戏行业正以惊人的速度发展，成为了全球经济中不可或缺的一部分。
而在游戏行业的背后，数据中心起着至关重要的支撑作用。
它们不仅处理着海量的游戏数据，还为游戏的运营、优化和创新提供了强大的技术支持。
本报告将对游戏行业数据中心进行深入分析，探讨其在游戏产业中的重要性、面临的挑战以及未来的发展趋势。
一、游戏行业数据中心的重要性（一）保障游戏的稳定运行游戏是实时交互的应用，玩家对于游戏的流畅性和稳定性有着极高的要求。
数据中心通过提供强大的计算能力、存储资源和网络带宽，确保游戏服务器能够快速响应玩家的操作请求，避免出现卡顿、掉线等问题，为玩家创造良好的游戏体验。
（二）支持大规模多人在线游戏随着网络游戏的普及，尤其是大规模多人在线游戏（MMO）的兴起，数据中心需要处理来自全球各地成千上万玩家的并发数据。
高效的数据中心架构能够实现快速的数据传输和处理，使得玩家之间的互动更加实时和顺畅。
（三）数据分析与优化数据中心收集了大量的游戏相关数据，包括玩家行为、游戏内经济、平衡性等。
通过对这些数据的分析，游戏开发者可以了解玩家的喜好和需求，优化游戏内容和玩法，提升游戏的吸引力和留存率。
（四）安全保障游戏行业面临着诸多安全威胁，如黑客攻击、数据泄露等。
数据中心通过采取严格的安全措施，如防火墙、加密技术、入侵检测系统等，保护玩家的个人信息和游戏数据的安全。
二、游戏行业数据中心的架构与技术（一）服务器架构游戏服务器通常采用分布式架构，包括前端服务器、后端服务器和数据库服务器等。
前端服务器负责处理玩家的连接请求和游戏逻辑，后端服务器则进行复杂的计算和数据处理，数据库服务器用于存储游戏数据。
（二）云计算的应用云计算技术为游戏行业数据中心带来了灵活性和可扩展性。
游戏开发者可以根据游戏的需求动态调整计算和存储资源，避免了前期的高额硬件投资，并能够快速应对玩家数量的增长。
（三）数据存储技术游戏数据包括玩家档案、游戏记录、游戏资产等，需要高效可靠的存储解决方案。
大数据：游戏运营数据分析专业术语大全(收藏)
大数据：游戏运营数据分析专业术语大全（收藏）一、运营数据（1）平均同时在线人数（ACU: Average concurrent users）：即在一定时间段抓取一次数据，以一定周期为期限；周期内的ACU可取时间段的平均数据。
[例如：系统每一小时抓取一次数据，全天24小时共24个不同时刻的在线数据，则每天的ACU是这24个数据的平均值（每个公司有每个公司的定义，一般ACU取平均值，若针对某一时刻，则直接在某时刻内直接统计用户数）]（2）最高同时在线人数（PCU:Peak concurrent users）：即在一定时间内，抓取最高在线数据。
（例如：单天最高在线：系统每小时统计一次数据，全天24小时共24个不同时刻的在线数据，则24个时间段内最高的用户在线数据为PCU）（3）充值金额（RMB）：即在一定周期内充值总金额。
（4）元宝消费金额（RMB）：即在一定周期内，玩家在游戏商城中的消费总金额（仔细看，充值金额与元宝消费金额有着明显区别，上者受活动影响，下者受商城道具需求影响。
）（5）每付费用户平均收益（ARPPU: Average Revenue Per Paying User：）相似于下载游戏的消费比率，（国内很多人以“ARPU”称呼，个人定义不同），此类数据主要衡量付费用户收益（公式：月总收入/月付费用户数）（6）平均每活跃用户收益（ARPU: Average Revenue Per User）：主要衡量游戏整体贡献收益；毕竟除了付费收益，活跃用户也能产生收益，（一般国内以此数据为核心，各家算法不同）（公式：月总收入/月活跃用户）（7）平均生命周期：平均生命周期：有新增账户在首次进入游戏到最后一次参与游戏的时间天数。
比如记录某一个月，这个月里，每个新增用户的生命周期之和/MAU=平均生命周期。
（8）LTV生命周期价值（LTV: Life Time Value）：约定一个计算的生命周期值(比如上个月的平均生命周期，或者约定为15日，即这个月有15日登陆记录的账户数)，符合这个生命周期条件的账户数中，充值金额的和/条件账户数。
游戏运营数据分析
游戏运营数据分析一、引言游戏运营数据分析是指通过对游戏运营过程中产生的各类数据进行采集、整理、分析和挖掘，以便更好地了解游戏的运营情况、用户行为和市场趋势，为游戏运营决策提供科学依据。
本文将详细介绍游戏运营数据分析的标准格式，包括数据采集、数据整理、数据分析和数据挖掘等方面的内容。
二、数据采集1. 游戏基本信息采集在游戏运营数据分析的初期阶段，需要采集游戏的基本信息，包括游戏名称、游戏类型、游戏版本、游戏平台、游戏上线时间等。
这些信息可以匡助我们更好地理解游戏的特点和背景。
2. 用户行为数据采集通过游戏内置的数据追踪工具或者第三方数据分析平台，采集用户在游戏中的各类行为数据，如用户登录次数、游戏时长、游戏关卡通过率、付费行为等。
这些数据可以匡助我们了解用户的活跃度、留存率、付费习惯等。
3. 游戏市场数据采集采集游戏市场的相关数据，包括竞品游戏的上线时间、用户评价、市场份额等。
这些数据可以匡助我们分析游戏在市场中的竞争力和潜力。
三、数据整理1. 数据清洗对采集到的原始数据进行清洗，去除重复数据、缺失数据和异常数据，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据转换将原始数据转换为可分析的格式，如将时间数据转换为日期格式，将文本数据转换为数值型数据等。
3. 数据归类将不同类型的数据进行归类，如将用户行为数据按照不同的行为类型进行分类，将市场数据按照不同的竞品进行分类等。
四、数据分析1. 用户活跃度分析通过分析用户登录次数、游戏时长等数据，了解用户的活跃度情况。
可以计算每日、每周、每月的活跃用户数，分析用户活跃度的变化趋势。
2. 用户留存率分析通过分析用户的留存情况，了解用户的粘性和忠诚度。
可以计算不同时间段的留存率，比较不同用户群体的留存情况，找出留存率较低的问题和改进措施。
3. 付费习惯分析通过分析用户的付费行为数据，了解用户的付费习惯和付费能力。
可以计算付费用户占比、付费金额分布、付费周期等指标，为游戏的付费策略和推广活动提供依据。
游戏运营数据监控与分析技术应用指南
游戏运营数据监控与分析技术应用指南第1章游戏运营数据监控概述 (4)1.1 数据监控的重要性 (4)1.2 数据监控的主要内容 (5)1.3 数据监控的基本流程 (5)第2章数据分析技术在游戏运营中的应用 (5)2.1 数据分析的基本概念 (5)2.2 数据分析方法与工具 (6)2.2.1 描述性分析 (6)2.2.2 诊断性分析 (6)2.2.3 预测性分析 (6)2.2.4 规定性分析 (6)2.3 数据分析在游戏运营中的应用场景 (7)2.3.1 用户行为分析 (7)2.3.2 游戏功能优化 (7)2.3.3 玩家留存与流失分析 (7)2.3.4 营销活动效果评估 (7)2.3.5 游戏收入分析 (7)2.3.6 游戏版本迭代分析 (7)第3章用户行为数据监控与分析 (7)3.1 用户行为数据采集 (7)3.1.1 采集方法 (7)3.1.2 采集技术 (8)3.1.3 采集要点 (8)3.2 用户行为数据分析指标 (8)3.2.1 用户活跃度分析 (8)3.2.2 用户留存分析 (8)3.2.3 用户行为分析 (8)3.2.4 用户转化分析 (8)3.3 用户行为数据应用案例 (9)3.3.1 精准营销 (9)3.3.2 产品优化 (9)3.3.3 风险控制 (9)3.3.4 用户画像 (9)第4章游戏收入数据监控与分析 (9)4.1 游戏收入来源与构成 (9)4.1.1 游戏内购 (9)4.1.2 广告收入 (9)4.1.3 联运收入 (10)4.1.4 版权收入 (10)4.2 收入数据分析指标 (10)4.2.1 总收入 (10)4.2.3 付费率 (10)4.2.4 平均付费时长 (10)4.2.5 付费频次 (11)4.2.6 留存付费率 (11)4.3 收入数据监控与优化策略 (11)4.3.1 实时监控 (11)4.3.2 数据分析 (11)4.3.3 付费项目优化 (11)4.3.4 用户分层运营 (11)4.3.5 广告策略优化 (11)4.3.6 联运渠道优化 (11)4.3.7 版权业务拓展 (11)第5章游戏功能数据监控与分析 (11)5.1 游戏功能指标体系 (11)5.1.1 帧率（FPS） (12)5.1.2 CPU占用率 (12)5.1.3 内存占用 (12)5.1.4 网络延迟 (12)5.1.5 GPU占用率 (12)5.1.6 游戏加载时间 (12)5.2 功能数据监控工具与技巧 (12)5.2.1 功能监控工具 (12)5.2.2 功能监控技巧 (13)5.3 功能数据分析与应用 (13)5.3.1 数据分析方法 (13)5.3.2 数据应用 (13)第6章游戏渠道数据监控与分析 (13)6.1 游戏渠道概述 (13)6.2 渠道数据分析指标 (14)6.2.1 渠道用户量 (14)6.2.2 渠道留存率 (14)6.2.3 渠道付费转化率 (14)6.2.4 渠道付费ARPU (14)6.2.5 渠道成本 (14)6.3 渠道优化与调整策略 (14)6.3.1 数据驱动的优化策略 (14)6.3.2 渠道调整策略 (14)第7章玩家留存与流失数据监控与分析 (15)7.1 玩家留存与流失概述 (15)7.2 留存与流失数据分析指标 (15)7.2.1 留存率 (15)7.2.2 流失率 (15)7.2.3 平均在线时长 (15)7.3 留存优化与流失预防策略 (15)7.3.1 留存优化策略 (15)7.3.2 流失预防策略 (16)第8章游戏版本更新与活动数据监控与分析 (16)8.1 版本更新与活动策划概述 (16)8.1.1 版本更新概述 (16)8.1.2 活动策划概述 (16)8.1.3 版本更新与活动策划的关系 (17)8.2 版本更新与活动数据分析 (17)8.2.1 数据指标 (17)8.2.2 分析方法 (17)8.2.3 分析工具 (17)8.3 版本更新与活动优化策略 (17)8.3.1 版本更新优化策略 (17)8.3.2 活动优化策略 (17)8.3.3 整合优化策略 (17)第9章跨平台数据监控与分析 (17)9.1 跨平台游戏运营概述 (17)9.1.1 跨平台游戏运营定义 (18)9.1.2 跨平台游戏运营发展 (18)9.1.3 跨平台游戏运营重要性 (18)9.2 跨平台数据监控方法 (18)9.2.1 数据采集与传输 (18)9.2.2 数据整合与处理 (18)9.2.3 数据存储与管理 (18)9.2.4 数据安全与隐私保护 (18)9.3 跨平台数据分析与应用 (18)9.3.1 用户行为分析 (19)9.3.2 渠道效果评估 (19)9.3.3 收入分析 (19)9.3.4 产品优化与迭代 (19)9.3.5 精准营销 (19)第10章数据驱动的游戏运营决策 (19)10.1 数据驱动决策的重要性 (19)10.1.1 数据在游戏运营中的作用 (19)10.1.2 数据驱动决策的优势 (19)10.1.3 数据驱动决策对游戏运营的影响 (19)10.2 数据驱动决策的方法与流程 (19)10.2.1 数据收集与整合 (19)10.2.2 数据分析方法与工具 (19)10.2.3 数据可视化与报告 (19)10.2.4 决策制定与执行 (19)10.2.5 数据驱动决策的优化与调整 (19)10.3 数据驱动决策在游戏运营中的应用案例 (19)10.3.1 玩家行为分析 (19)10.3.1.1 玩家留存分析 (19)10.3.1.2 玩家流失原因分析 (19)10.3.1.3 玩家付费行为分析 (20)10.3.2 游戏内容优化 (20)10.3.2.1 关卡难度调整 (20)10.3.2.2 虚拟物品定价策略 (20)10.3.2.3 游戏平衡性调整 (20)10.3.3 渠道推广效果评估 (20)10.3.3.1 不同渠道效果对比 (20)10.3.3.2 投放策略优化 (20)10.3.3.3 ROI评估与改进 (20)10.3.4 系统优化与故障排查 (20)10.3.4.1 网络延迟优化 (20)10.3.4.2 游戏功能提升 (20)10.3.4.3 故障预警与排查 (20)10.3.5 玩家满意度调查与改进 (20)10.3.5.1 玩家反馈收集与分析 (20)10.3.5.2 玩家满意度指标构建 (20)10.3.5.3 改进措施的实施与跟踪 (20)第1章游戏运营数据监控概述1.1 数据监控的重要性在当今竞争激烈的游戏市场中，游戏运营数据监控对于游戏的健康发展具有的作用。
网络游戏数据分析报告
网络游戏数据分析报告1. 引言本报告旨在对网络游戏的数据进行分析，旨在提供对游戏运营的决策支持。
通过对网络游戏的用户数据、玩家行为数据以及游戏市场数据进行综合分析，帮助游戏运营商掌握用户需求、优化游戏设计、制定营销策略，并提高用户留存和游戏盈利。
2. 数据来源在进行数据分析前，我们首先需要明确数据来源。
本报告使用的数据来自游戏运营商的用户数据库，包括用户注册信息、游戏内购买记录、游戏行为数据等。
此外，还结合了市场调研数据、竞争对手分析等外部数据作为参考。
3. 用户分析3.1 用户活跃度通过分析用户活跃度，我们可以了解用户对于游戏的关注程度以及持续参与度。
根据数据统计，我们发现每月用户活跃度呈现逐渐增长的趋势，说明游戏吸引了越来越多的用户。
3.2 用户兴趣偏好用户对于不同游戏内容的偏好对游戏运营至关重要。
通过分析用户在游戏中的行为数据，我们可以了解到用户对于不同功能、场景、角色等的偏好。
根据数据分析，我们发现用户对于多人合作玩法的偏好最高，其次是竞技对战和单人冒险。
3.3 用户留存率用户留存率是衡量游戏粘性的重要指标。
通过对用户留存率的分析，我们可以了解用户对于游戏的满意度以及持续参与度。
据数据统计，游戏的用户留存率在前三个月内较高，但随着时间推移逐渐下降。
这可能是由于游戏内容缺乏新鲜感或竞争对手的影响。
4. 游戏运营分析4.1 游戏收入分析通过对游戏内购买记录的分析，我们可以了解到游戏的收入情况。
据数据显示，游戏内购买的收入主要来自于虚拟道具、游戏装备以及VIP会员等。
我们还可以根据用户消费行为分析，进一步了解用户购买的偏好和消费力度。
4.2 游戏社交分析游戏社交是现代网络游戏的重要特征之一。
通过对游戏社交数据的分析，我们可以了解到用户之间的互动程度，例如好友数量、社交圈活跃度等。
据数据显示，大部分用户在游戏中都拥有一定数量的好友，并且通过社交活动来增强游戏的互动性。
4.3 用户流失分析用户流失是游戏运营商最不愿看到的情况之一。
游戏运营数据分析
游戏运营数据分析游戏运营数据分析是指通过对游戏内各项数据进行收集、整理和分析，以获取对游戏运营情况的深入了解和洞察。
通过对游戏运营数据的分析，可以帮助游戏运营团队做出更明智的决策，优化游戏玩法和功能，提升用户体验，提高游戏的盈利能力。
一、用户数据分析1. 用户留存率分析通过统计用户的留存情况，可以了解用户的忠诚度和游戏吸引力。
可以分析不同时间段的留存率，找出用户流失的原因，并采取相应的措施提高留存率。
2. 用户活跃度分析通过分析用户的活跃度，可以了解用户对游戏的兴趣程度和参与度。
可以统计每日、每周、每月的活跃用户数，分析用户活跃时间段和活跃地区，为游戏的运营策略提供依据。
3. 用户付费率分析通过统计用户的付费情况，可以了解游戏的盈利能力和用户的消费习惯。
可以分析不同用户群体的付费率，找出付费用户的特征和行为习惯，为游戏的商业模式和营销策略提供参考。
二、游戏内容分析1. 关卡难度分析通过分析用户在游戏关卡中的通关情况，可以了解关卡的难度是否合理，是否需要进行调整。
可以统计不同关卡的通关率和失败率，找出用户普遍遇到的问题，并提供相应的解决方案。
2. 游戏道具分析通过统计用户对游戏道具的使用情况，可以了解道具的受欢迎程度和使用频率。
可以分析不同道具的购买率和使用率，找出用户对道具的需求和偏好，为游戏的道具设计和销售策略提供指导。
3. 游戏活动分析通过统计用户参与游戏活动的情况，可以了解活动的吸引力和效果。
可以分析不同活动的参与人数和参与率，找出用户对活动的反馈和建议，为游戏的活动策划和运营提供改进方向。
三、市场竞争分析1. 游戏市场份额分析通过对游戏市场的竞争对手进行分析，可以了解游戏在市场中的地位和竞争力。
可以统计不同游戏的下载量和收入情况，找出游戏的优势和劣势，为游戏的市场定位和推广策略提供依据。
2. 游戏评价分析通过分析用户对游戏的评价和反馈，可以了解游戏的口碑和用户满意度。
可以统计用户给出的评分和评论，找出游戏的优点和不足，为游戏的改进和优化提供参考。
游戏数据分析教程
游戏数据分析教程游戏数据分析是指通过收集、处理和分析游戏产生的各种数据，以便从中获取有关游戏性能、用户行为和市场趋势等方面的洞察和知识的过程。
它在游戏开发和运营过程中起着至关重要的作用，可以帮助开发者和运营商做出更明智的决策，提高游戏质量和用户体验。
游戏数据分析的步骤可以分为三个阶段：收集数据、处理数据和分析数据。
首先，收集数据是游戏数据分析的基础。
开发者和运营商可以通过在游戏中添加特定的数据采集代码，来收集游戏过程中产生的各种数据，如游戏事件、玩家行为和游戏性能等。
此外，还可以利用各种分析工具或平台来收集数据，如Google Analytics、Flurry和Unity Analytics等。
收集到的数据可以包括玩家数量、游戏时长、关卡完成率、付费情况和游戏崩溃报告等。
接下来，处理数据是为了将收集到的数据转化为可用于分析的形式。
这一步骤包括数据清洗、数据整合和数据转化等。
数据清洗是指对收集到的数据进行清理和修复，确保数据的准确性和一致性。
数据整合是将来自不同数据源的数据进行合并和关联，以便后续分析使用。
数据转化是将原始数据转化为可描述游戏特性和玩家行为的指标，如ARPU（每用户平均收入）、DAU（日活跃用户数）和LTV（用户生命周期价值）等。
最后，分析数据是根据收集和处理后的数据，通过运用统计学和数据分析方法，来发现游戏存在的问题和机会，为决策提供依据。
常用的数据分析方法包括描述性分析、趋势分析、关联分析和预测分析等。
通过这些方法，可以了解用户行为模式、热门游戏特性、用户留存率等关键指标，从而优化游戏设计、改进营销策略和提高用户留存率。
游戏数据分析不仅对游戏公司和开发者有益，也对玩家有益。
通过对玩家行为数据的分析，游戏公司可以根据玩家的需求和偏好来改进游戏内容和体验，为玩家提供更好的游戏环境和服务。
总之，游戏数据分析是一门重要的技术和方法，对于游戏开发和运营来说至关重要。
通过收集、处理和分析游戏数据，可以获得有关游戏性能、用户行为和市场趋势等方面的洞察和知识，从而提高游戏质量和用户体验。
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任何一款游戏运营，都是以UED、数据分析为导向，如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏，是每个社交游戏产品经理头等大事。
用数据说话，是一个简单明快的操作方式，但社交游戏的数据如何分类海内外关注点有何区别相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题，那么我们就从基础知识入手，逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节，抛弃冗长复杂的多类数据，为自己的成功打下扎实的基础。
付费率=付费用户÷活跃用户x100
活跃率=登陆人次÷平均在线人数
ARPU值=收入÷付费用户
用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量
同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数
平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时
中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】
采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC
活跃付费账户=APA
付费用户平均贡献收入=ARPU
当日登录账号数=UV
用户平均在线时长=TS
最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】
同时在线人数=CCU
付费人数一般是在线人数2～4倍。
活跃用户（玩家）：是指通过你的推广代码注册，不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。
您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间，您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。
且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家！
活跃付费账户=APA。
每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。
【活跃天数计算定义】
活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。
当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。
当天0：00-23：59登陆游戏时间小时至2小时、活跃天数累积天。
当天0：00-23：59登陆游戏时间小时以下、不为其累积活跃天数。
每日：
－－－－－－－－－用户数量描述
在线人数：（取的当日某个时刻最高在线，一般发生在9:30左右）
新进入用户数量：（单日登录的新用户数量）
当日登录用户数量：
每日登录/在线：
－－－－－－－－－盈利状况描述
每日消耗构成：（根据金额和数量做构成的饼状图）
每日消耗金额：
每日消费用户数量：
每日充值金额：
每日充值用户数量：
每日充值途径：
－－－－－－－－－产品受关注程度描述
官网首页访问量：
客户端安装量：（根据安装完成弹出的页面）
客户端下载量：
客户端下载点击量：
安装率：下载安装/下载量
－－－－－－－－－游戏系统描述
每日金钱增量、消耗和净增值：
等级分布：
忠诚用户等级分布：
特征物品市场价格（如联众游戏豆）：
每周：
－－－－－－－－－用户群体描述
活跃用户数量：当周登录过游戏的用户数量
忠诚用户数量：本周登陆3次以上（当天重复登陆算1次），最高角色等级超过15级，在线时长超过14小时的帐号
流失用户数量：上周登录但本周没有登录的用户数量
流失率：流失用户/上周活跃数量
忠诚流失率：上周忠诚用户当周没有登录用户的数量/上周忠诚用户数量
忠诚度：忠诚用户数量/活跃用户数量*修正值（新进人数的变化比例）
转化率：上周登录的用户在本周转化为忠诚用户的比例
－－－－－－－－－盈利变化描述
ARPU值（周）：当周充值总额/当周付费用户数量；当周充值总额/当周平均最高在线
付费用户：该周有过付费行为的玩家数量
新增付费用户数量：本周新增的付费用户
付费率：该周付费用户数量/该周登录用户
付费用户流失数量：上周付费用户本周未登录数量
付费流失率：上周付费用户本周未登录的比例
注册转付费：某一天注册的用户在一周后付费的用户数量及比例
每月：
ARPU值：该月充值总额/当月付费用户数量；当月充值总额/当月平均最高在线
付费用户：该月有过付费行为的玩家数量
新增付费用户数量：
付费用户流失数量：
付费流失率：
活跃用户数量：该月登录过的用户；
针对道具：
每日购买量：
每日使用量：
转卖数量：购买然后在手里出售给其他玩家的数量
转卖价格：
流通速度：转卖总次数/参与转卖的道具数量
购买者等级分布：
使用者等级分布：
产品分析为游戏包装、盈利设计提供非常必要的支持，也是指导日常运营的重要参考。
是运营工作中的核心内容之一。
但和其他行业一样，即便做了非常多的数据分析和其他信息收集，我们往往依然很难获得足够的信息来得到一个非常清晰的结论，经验和直觉在决策中还是扮演重要的地位。
产品分析分为：
一、从信息收集渠道上来看：
（一）数据分析（通过数据库或后台查询的数据）
1.例行数据分析（每日、每周、每半月、每月，每季度……）
2.项目数据分析（非例行/重复，如开区效果评估，游戏修改评估等）
项目数据调查一般遵循这样的过程：
1.确定调查分析目的（证实、探索、预测）
2.达到这个调查分析目的你需要哪些结论来支撑
3.获得原始数据后如何分析（分析模型）
4.如何获取原始数据
（二）客服问题反馈（流程）
（三）自身游戏体验
（四）玩家直接交流（游戏交互、日常沟通、QQ群、小型见面会等）
二、从内容上来看：(例行的)
（一）产品现状描述：通过参数来反应目前游戏系统和运维平台的情况
1.游戏世界描述（高峰/均在线，金钱监控，等级分布，特征怪物/物品/道具价格等）
2.运维平台及其它（下载量、下载完成率、注册量、硬件使用率、客服相关数据等）（二）玩家游戏行为分析：物理特征+外部行为+游戏行为+群体描述
1.用户物理特征（性别、年龄等）
2.外部行为特征（登陆频率、时长、时间段等）
3.游戏行为特征（流失等级及变化）
4.群体行为描述（峰值、活跃用户/忠诚用户及相关比例、新进用户、活跃度、忠诚度、流失率、转化率等）
（三）玩家消费行为分析：修正盈利设计，捕捉用户需求，新增道具设计
1.付费用户描述（付费用户数量、ARPU、付费用户游戏行为分析等）
2.盈利描述（盈利状况、消耗构成及变化趋势等）
3.道具分析（使用范围、使用深度、使用/放弃原因等）
4.付费意愿分析
（1）消费偏好分析（换金/个性/增强（经验、装备、技能）/方便互动/其它）
（2）消费与游戏设置的联系（道具对应等级、玩家习惯行为（如某种技能）、游戏任务、场景的开放等）
5.付费行为分析
（1）单位玩家道具数量情况分析（拥有量、拥有的道具之间的联系）
（2）付费等级分布（首次购买等级、当前购买道具的等级分布）
（3）付费数额分布（首次付费数额、续费数额）
（4）付费用户分类（根据一段时间内的付费额）
（5）续费行为分析（未流失的玩家中，中止消费、消费转移的分析）
（6）重点用户的跟踪
【名词解释和计算方式】
平均同时在线用户 = ACU
游戏活跃付费用户 = APC
活跃付费账户 = APA
付费用户平均贡献收入 = ARPU
当日登录账号数 = UV
用户平均在线时长 = TS
最高同时在线人数 = PCU
累积注册用户 = AccRu
收入 / 付费用户 = ARPU
游戏当前活跃用户规模 / 历史注册总量 = 用户流失率
付费用户 / 活跃用户 * 100 = 付费率
登陆人次 / 平均在线人数 = 活跃率
24小时内同时在线最高达到人数 = 同时在线峰值(PCU)
24小时每小时同时在线相加总和 / 24小时=平均在线(ACU)
【活跃天数计算定义】
活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天
当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天
当天0：00-23：59登陆游戏时间小时至2小时、活跃天数累积天当天0：00-23：59登陆游戏时间小时以下、不为其累积活跃天数。