手游运营的指标

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游戏运营数据指标

1.总则1.1.概述本文档主要介绍移动游戏运营数据指标的定义、作用、交叉关系以及各种可能引起相关数据波动的因素。

所有数据指标的定义按照国际规范梳理，并且对传统游戏运营数据分析方法中的常用指标进行调整，使之更适合移动游戏这一领域。

数据指标的作用、交叉关系以及各种可能引起数据波动的因素会从数据统计与分析技术和业务需求的分析设计两方面入手，进行经验的提炼和沉淀，并且逐步完善。

1.2.目的希望通过本文档，能让运营人员熟悉各项数据指标的准确含义，同时了解相关数据指标作用与联系，从而有助于运营人员理解、分析用户行为，改进产品，制定运营策略，让数据化运营更有效率。

1.3.整体框架本文档涉及数据指标分为基础性指标和游戏内容指标两大类。

基础性指标是从游戏产品中整体用户特性出发，从用户状态和用户行为等方面中发掘出来，典型的、全局的游戏分析指标，分为在线类、用户类和收入类；而游戏内容指标则是从游戏产品中各种游戏内容系统体系出发，进行相关联元素的整体和专题分析，根据游戏内容的PVE/PVP设计模式，我们分别对玩家(P)，游戏元素(E)以及游戏交互(V)进行了分类分析。

对于这两大类指标，框架分别从观察角度与指标度量、应用场景分析以及典型菜单应用三个层次上进行分析和阐述，最终形成整体框架体系。

2.基础性指标2.1.在线类本部分包括实时在线和历史在线。

其中实时在线即同时在线人数,以最小时间刻度(例如分钟)对当天24小时所有用户在线情况进行监控；历史在线包含以日为单位对过往时间的游戏PCU、ACU及平高比。

2.1.1CCU(Concurrent user)同时在线人数观察角度与指标区服在线用户数作用与影响因素1)作用●反映玩家游戏在线时间分布●结合整体用户在线趋势图，能指导配置游戏内活动开放时间，提高活动参与率高●与历史实时在线曲线对比，发现运营中存在的问题2)影响因素●服务器故障(停服、更新以及登录困难等)●游戏外挂●游戏内Bug●特殊(在线)活动刺激●多倍产出副本或者活动时间设置●竞品活动影响●节假日，尤其寒暑假3)备注2.1.2历史在线观察角度与指标区服PCU作用与影响因素1)作用●反映的游戏版本对用户的黏性情况●与历史实时在线曲线对比，发现运营中存在的问题2)影响因素●PCU和活动时间设置有关●PCU在节假日、寒暑假会有浮动●ACU/PCU与版本更新迭代有关●ACU/PCU过低会反映存在刷小号现象●事件营销3)备注●平高比=ACU/PCU，行业存在benchmark值，一般认为超过50%为正常，过低则反映游戏进入生命末期2.2.用户类总视图时间段总注册用户数2.2.1DNU(Daily New Users)新增用户数观察角度与指标时间段新增用户数作用与影响因素1)作用●反映渠道贡献新用户份额情况●宏观走势，是否需要继续进行投放●推广渠道是否存在刷量作弊行为●渠道推广质量是否合格●用户导入是否存在阻碍点，如：网络问题、加载时间等2)影响因素●活动刺激●是否在推广期3)备注●结合DOSU（Daily One Session Users日一次会话用户数）进行分析●DOSU指新登录用户中只有一次会话，且会话时长低于规定阈值的用户2.2.2AU(Active Users)活跃用户数观察角度与指标时间段活跃用户总数DAU的作用与影响因素1)作用●游戏的核心用户规模是多少●游戏产品周期变化趋势衡量●游戏产品老用户流失与活跃情况●渠道活跃用户生存周期●游戏产品的粘性如何[ 与MAU 结合]2)影响因素●DAU=DNU+DOU+回流用户，判断哪一项数据增幅比重影响较大●版本更新（停服时间、更新资源大小、服务器登录困难等）●活动刺激（活动时间、活动引导等）●竞品影响（新品上线推广、新品活动等）3)备注●DAU 对于核心用户规模的衡量需要谨慎对待新登用户和回流用户在DAU 中的变化情况，具体需要依据详细的DAU 细分才能够了解用户规模和质量●结合MAU，用户粘度=DAU/MAU2.2.3APA(Active Payment Account) 活跃付费用户数观察角度与指标时间段成功付费用户数作用与影响因素1)作用●游戏产品的付费用户规模如何；●APA 如何构成？如鲸鱼用户、海豚、小鱼用户的比例；●付费用户的整体稳定性如何。

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。

网游运营数据指标大全

DAU 日活跃用户(Day Active User)：在当天登录过游戏的用户。

有效网游运营数据指标分类指标含义备注反映和衡量一款游戏核心用户数•新用户：当天注册的用户DAU分类•7天活跃用户：7天内登录过的用户。

如7月10日DAU中的7天活跃用户是指7月10日登录过游戏，并且在7月3日至7月9日曾经登录过游戏的用户。

•回归僵尸用户：7天前没有登录过游戏的用户（不包括新用户）。

如7月10日DAU中的回归僵尸用户指的是7月10日登录过游戏，但是在7月3日至7月9日没有登录过游戏的用户。

此分类视具体产品而定，但对DAU细分是为了看用户群体大体情况DAUDAU/MAU比例是社交游戏的重要参数，DAU/MAU每日流失用户日活跃用户和月活跃用户进行比较来看用户每月访问游戏的平均天数是多少。

如果游戏拥有50万DAU，100万MAU，其DAU/MAU比值就是0.5，也就是说玩家每月平均体验游戏的时间是15天，说明游戏粘度比较强。

•当天登录，后续7天内不登录游戏。

如7月10的DAU中，在7月11日至7月17日不登录游戏的用户。

[可分为新用户，有效活跃用户和回归僵尸用户来求]同社交游戏成败息息相关。

一般最低极限是0.2。

这保证游戏能够达到临界规模的病毒式传播和用户粘性。

次日留存（率）三日留存•注册后第二天登录游戏的用户。

如7月10日的新用户中，在7月11日登录游戏的人数。

两种方式：•点三日留存：注册后第三天登录游戏的用户。

如7月10日的新用（率）户在7月12日登录游戏的用户。

•区间三日留存：注册后三天内登录过的用户。

如7月10号的新用新用户7日留存户在7月11号-13号登录过的用户两种方式：•点7日留存：注册后第七天登录游戏的用户。

如7月10日的新用（率）户在7月16日登录游戏的人数。

•区间7日留存：注册后七天内登录过游戏的用户。

如7月10号的新用户在7月11号-7月17号登录过的用户。

流失（率）•留存的反义词。

即不登录游戏的人数。

游戏运营数据分析 (2)

游戏运营数据分析游戏运营数据分析是指通过收集、整理、分析游戏运营过程中产生的各类数据，以获取有关游戏业务、用户行为和市场趋势等方面的有价值信息，从而为游戏运营决策提供科学依据和参考。

一、数据收集1.用户数据：包括注册用户数、活跃用户数、付费用户数、留存用户数、用户流失率等。

2.游戏数据：包括游戏时长、游戏次数、关卡通过率、道具使用情况等。

3.收入数据：包括游戏内购买金额、广告收入、充值渠道分析等。

4.市场数据：包括竞品分析、用户画像、用户反馈等。

二、数据分析1.用户行为分析：通过用户数据和游戏数据分析用户行为习惯、游戏偏好、用户转化率等，以了解用户需求和行为动向。

2.用户留存分析：通过留存用户数和留存率分析用户粘性，发现用户流失原因，制定留存策略。

3.收入分析：通过收入数据和用户数据分析用户付费习惯、付费转化率、ARPU（每用户平均收入）等，为提高收入和用户价值提供依据。

4.市场分析：通过市场数据和用户数据分析竞品优劣势、用户需求变化、市场趋势等，为产品策划和推广提供参考。

三、数据可视化1.制作数据报表：将分析结果以表格、图表等形式呈现，清晰展示游戏运营情况和趋势。

2.制作数据仪表盘：将多个指标整合在一个仪表盘中，方便管理层和决策者实时监控和评估游戏运营状况。

3.制作数据图表：通过折线图、柱状图、饼图等形式展示数据，帮助快速理解和比较数据。

四、数据应用1.运营决策：根据数据分析结果，制定游戏运营策略、用户增长策略、留存策略等，提高用户活跃度和收入。

2.产品改进：通过用户行为分析和用户反馈，优化游戏体验、调整游戏内容，提高用户满意度。

3.市场推广：通过市场分析，确定目标用户群体、推广渠道和推广策略，提高游戏知名度和用户获取效率。

4.运营监控：通过数据可视化，实时监控游戏运营情况，及时发现问题并采取措施解决。

综上所述，游戏运营数据分析是通过收集、分析游戏运营过程中产生的各类数据，以获取有关游戏业务、用户行为和市场趋势等方面的有价值信息，为游戏运营决策提供科学依据。

网游运营数据指标大全

网游运营数据指标网游运营活动中有：活跃付费账户（APA），平均同时在线人数（ACU），最高同时在线人数（PCU）活跃付费账户（APA) Active Paid Account平均同时在线人数（ACU）Average concurrent users最高同时在线人数（PCU) Peak concurrent usersARPU值是指一个消费群体消费总额除以群体总人数ARPU就是每用户平均收入(ARPU-Average Revenue Per User)游戏数据分析指标解析之一DAU/MAU之前总结了SNS游戏行业的一些基本分析指标，当时说要对每一个指标进行细细分析以及案解释的，但一直忙着新公司的组建BI团队工作，估计这是借口吧。

以后要严格规范自己，对过去的分析工作进行总结，不断进步才行了。

社交游戏的分析指标大部分跟大型网游数据分析基本是一致的，只是在思考的角度上有所差距。

今天就来探讨一下业界内一般比较肯定的指标：DAU/MAU。

DAU：日活跃用户(Day Active User)，在当天登录过游戏的用户，有效反映和衡量一款游戏核心用户数。

关于这个指标，存在一定的争议，有的把每日重复登陆的用户也记录在内（user_id不去重）,这种情况一般很难说明一款游戏的真实数据，个人感觉不宜用。

另外一种方式是不计算重复登陆的用户（user_id要去重），即计算当天曾经登陆过的用户，登陆两次也只算1,这个可以清晰地分析到每日用户的变化情况，可表现这款游戏的衰退速度。

大部分情况下业界均使用这种方式，个人也更倾向于这种，因而此处我们还是选择第一种。

MAU：月活跃用户(Monthly Active User)，在一个月之内登录过游戏的用户，自统计之日起在30天内登陆过游戏的用户数（类如DAU，也有两种解释，依然以去重为取法）DAU/MAU:一般可叫做当前用户留存率，两者相比主要比较来看用户每月访问游戏的平均天数是多少（举例：如果游戏拥有50万DAU，100万MAU，其DAU/MAU比值就是0.5，也就是说玩家每月平均体验游戏的时间是15天，说明游戏粘度比较强。

移动游戏运营数据分析指标白皮书

移动游戏运营数据分析指标白皮书移动游戏的运营数据分析是整个游戏运营过程中的一个关键环节，而移动游戏的运营数据指标就是在此基础上展开的具体工作。

随着市场竞争的加剧和用户需求的不断变化，移动游戏的运营数据分析也需要不断地更新，才能够更好地发现游戏运营中存在的问题，提高用户留存率和收入增长。

在本文中，我们将会分析当前流行的移动游戏运营数据分析指标，并探讨它们的相关应用。

一、DAU（日活跃用户）DAU是指每日活跃用户的数量，是游戏运营数据分析中最常用的指标之一。

通过DAU，我们可以了解游戏的日活跃情况，通过对每日的DAU数据进行对比，可以得出游戏受欢迎的时间段和季节，为游戏的运营决策提供基础数据。

二、MAU（月活跃用户）MAU是指每月活跃用户的数量，与DAU类似，是衡量游戏受欢迎程度的重要指标。

与DAU不同的是，MAU可以更全面地了解整个月内的游戏用户活跃情况，通过对MAU数据的分析，我们可以更好地掌握用户的留存情况。

三、ARPU（每用户平均收入）ARPU是指每个用户的平均收入，是移动游戏收入情况的重要指标之一。

通过ARPU，我们可以了解不同游戏之间用户的消费情况，从而针对不同游戏类型和用户群体，优化游戏的运营策略。

四、ARPDAU（每日活跃用户平均收入）ARPDAU是指每日活跃用户的平均收入，是ARPU与DAU的结合指标，常被用于分析游戏的具体收入情况。

ARPDAU的分析可以指导运营人员积极推广付费活动，提高游戏收入。

五、LTV（用户生命周期价值）LTV是指用户生命周期价值，是指用户在游戏中的价值总和。

通过对LTV的分析，我们可以了解游戏每个用户对游戏收入的贡献情况，从而开展更具针对性的用户运营活动，提升用户留存率和游戏收入。

六、留存率留存率是指用户在游戏中持续参与活跃的比例，是衡量游戏用户留存状况的重要指标之一。

通过对不同游戏环节的留存情况进行分析，我们可以了解用户对游戏的喜好程度，对游戏内容进行不断优化，提高用户的游戏体验和留存率。

手游运营基本指标定义

日新增用户数：DNU；每日注册并登陆游戏用户数，主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。

一次会话用户：DOSU;新登用户中只有一次会话的用户，主要衡量渠道推广质量如何，产品初始转化情况,用户导入障碍点检查。

日活跃用户：DAU；每日登陆过游戏的用户数，主要衡量核心用户规模，用户整体趋势随产品周期阶段变化，细分可概括新用户转化、老用户活跃与流失情况。

周/月活跃用户：WAU、MAU；截止统计日，周/月登陆游戏用户数，主要衡量周期用户规模,产品粘性,以及产品生命周期性的数据趋势表现。

用户活跃度：DAU/MAU;主要衡量用户粘度，通过公式计算用户游戏参与度,人气发展趋势，以及用户活跃天数统计。

留存：次日、三日、七日、双周、月留存;表现不同时期，用户对游戏的适应性，评估渠道用户质量；衡量用户对游戏黏性。

付费率:PUR，统计时间内，付费用户占活跃用户比例；主要衡量产品付费引导是否合理，付费点是否吸引人；付费活动是否引导用户付费倾向，付费转化是否达到预期。

活跃付费用户数：APA;统计时间内，成功付费用户数，主要衡量产品付费用户规模，付费用户构成，付费体系稳定性如何.每活跃用户平均收益：ARPU;统计时间内，活跃用户对游戏产生的人均收入，主要衡量不同渠道的用户质量，游戏收益，以及活跃用户与人均贡献关系.每付费用户平均收益:ARPPU;统计时间内，付费用户对游戏产生的平均收入，主要衡量游戏付费用户的付费水平,整体付费趋势,以及不同付费用户有何特征.平均生命周期：TV；统计周期内，用户平均游戏会话时长，主要衡量产品粘性，用户活跃度情况。

生命周期价值：LTV；用户在生命周期内,为游戏贡献价值；主要衡量用户群与渠道的利润贡献，用户在游戏中的价值表现.用户获取成本：CAC;用户获取成本，主要衡量获取有效用户的成本，便于渠道选择，市场投放。

投入产出比：ROI；投入与产出关系对比，主要衡量产品推广盈利/亏损状态，筛选推广渠道，分析每个渠道的流量变现能力，实时分析，衡量渠道付费流量获取的边际效应，拿捏投入力度，结合其他数据(新增、流失、留存、付费等)调整游戏，进行流量转化与梳理。

App 运营的指标具体都有哪些？

App运营的指标具体都有哪些？在和大量挪移应用开辟者接触的过程中，我们注意到有一个现象是：不少开辟者只注意应用的下载量和激活量，他们把这些指标看成是一款应用成功与否的标志。

于是不少应用浮现了重推广、轻运营，甚至是有推广、无运营的情况。

但是，一个人真正成为某款应用的用户是在哪个时刻呢？是他决定下载这款应用的时候吗？还是他安装了这款应用的时候？事实上，都不是。

甚至当他启动并进入了这款应用的时候，也还没有真正成为这款应用的用户——通常这时他还带着怀疑的态度。

惟独当他觉得这款应用符合(也可能是超出)他的期望值、或者至少还有兴趣再次进入应用体验时，他才真正成为这款应用的用户。

为了匡助那些挪移应用开辟者认清这一点，我们通常用以下这个AARRR 模型向他们解释一个挪移应用暗地里的运营模式。

什么是AARRR模型AARRR是Acquisition、Activation 、Retention 、Revenue 、Refer，这个五个单词的所写，分别对应这一款挪移应用生命周期中的5个重要环节。

下面我们来简单讲解一下AARRR模型中每一个项目的意义。

获取用户(Acquisition)运营一款挪移应用的第一步，毫无疑问是获取用户，也就是大家通常所说的推广。

如果没实用户，就谈不上运营。

提高活跃度(Activation)不少用户可能是通过终端预置(刷机)、广告等不同的渠道进入应用的，这些用户是被动地进入应用的。

如何把他们转化为活跃用户，是运营者面临的第一个问题。

固然，这里面一个重要的因素是推广渠道的质量。

差的推广渠道带来的是大量的一次性用户，也就是那种启动一次，但是再也不会使用的那种用户。

严格意义上说，这种不能算是真正的用户。

好的推广渠道往往是有针对性地圈定了目标人群，他们带来的用户和应用设计时设定的目标人群有很大吻合度，这样的用户通常比较容易成为活跃用户。

此外，挑选推广渠道的时候一定要先分析自己应用的特性(例如是否小众应用) 以及目标人群。

手游运营数据有哪些

手游运营数据有哪些手游运营数据是指对于一款手游在运营过程中所产生的各种数据进行分析和统计，包括用户留存率、活跃用户数、付费用户比例、收入数据、游戏时长、用户留存、用户流失等。

这些数据可以帮助手游开发者和运营者了解游戏的运营情况，制定合理的运营策略和改进方案。

下面将详细介绍手游运营数据的内容。

首先是用户留存率。

用户留存率是指在一段时间内，用户能够持续使用游戏的比例。

这是一个核心指标，能够反映游戏的吸引力和用户粘性。

通常用日留存率、周留存率和月留存率来衡量，其中日留存率是指玩家在安装游戏当天后继续登录游戏的比例，周留存率是指安装游戏后一周内继续登录游戏的比例，月留存率是指安装游戏后一个月内继续登录游戏的比例。

通过留存率的数据分析，可以判断游戏的用户粘性，从而优化游戏内容和关卡设计，提高用户留存率。

其次是活跃用户数。

活跃用户数是指在一段时间内，游戏中有实际操作的用户数量。

通过对活跃用户数的统计和分析，可以了解游戏的受欢迎程度和用户活跃度。

通过对活跃用户数的变化趋势进行分析，可以判断出游戏内容的吸引力和对用户需求的满足程度。

同时，还可以通过分析活跃用户中的分类、地域、兴趣等信息，制定有针对性的活动和推广策略，提高用户活跃度和留存率。

第三是付费用户比例。

付费用户比例是指在一段时间内，付费用户的数量占总用户数量的比例。

这可以看作是衡量游戏盈利能力的重要指标。

付费用户比例的提高意味着游戏的付费门槛相对较低、付费激励策略相对有效，能够更好地吸引用户购买游戏内的虚拟物品或提供的增值服务。

通过对付费用户比例的数据分析，可以优化游戏内购系统，提高用户付费意愿和消费金额，增加游戏收入。

然后是收入数据。

收入数据是指游戏在一段时间内产生的收入金额。

可以通过游戏内购系统和广告投放等手段收取收入。

通过收入数据的统计和分析，可以了解游戏的盈利能力和收入来源。

同时，还可以通过对用户消费行为和付费习惯的挖掘，对游戏内购商品的定价、推广和促销策略进行调整和优化，提高游戏的收入水平。

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种数据进行收集、整理、分析和解读，以了解游戏的运营状况、用户行为、市场趋势等，为游戏运营决策提供依据和指导。

本文将从数据收集、数据整理、数据分析和数据解读四个方面详细介绍游戏运营数据分析的标准格式。

二、数据收集1. 数据来源游戏运营数据的来源主要包括游戏服务器、用户设备、第三方平台等。

游戏服务器可以获取游戏内部产生的各类数据，如用户行为数据、游戏交易数据等；用户设备可以获取用户的设备信息、操作习惯等；第三方平台可以获取用户的社交数据、广告数据等。

2. 数据收集方式数据的收集方式可以通过游戏内部埋点、SDK接入、日志分析等多种途径进行。

游戏内部埋点是指在游戏内部添加代码，记录用户行为和游戏状态等数据；SDK接入是指通过第三方提供的软件开发工具包，收集用户数据；日志分析是指通过分析游戏产生的日志文件，提取有用的数据。

三、数据整理1. 数据清洗数据清洗是指对收集到的原始数据进行筛选、去重、过滤等操作，以确保数据的准确性和一致性。

在数据清洗过程中，可以使用数据清洗工具或编写程序进行自动化处理。

2. 数据转换数据转换是指将原始数据转换为可分析的格式，如将时间戳转换为日期时间格式，将用户ID转换为用户昵称等。

数据转换可以通过数据库操作、数据处理工具或编写程序来实现。

3. 数据归类数据归类是指将数据按照不同的维度进行分类整理，如按照用户、时间、地域等维度进行归类。

数据归类可以通过数据库操作、数据处理工具或编写程序来实现。

四、数据分析1. 数据指标数据指标是衡量游戏运营状况的重要依据，常见的数据指标包括日活跃用户数（DAU）、月活跃用户数（MAU）、付费用户比例、用户留存率、用户流失率、收入、成本等。

通过对这些指标的分析，可以了解游戏的用户规模、用户付费情况、用户留存情况等。

2. 数据分析方法数据分析方法包括描述性统计分析、趋势分析、关联分析、群体分析等。

移动游戏运营数据分析指标白皮书

数据分析指标白皮书作者：TalkingDataTalkingData本次推出的《数据分析指标白皮书》，旨在规范行业数据指标定义。

所有数据指标的定义按照国际规范重新梳理，并对传统游戏运营数据分析方法中的常用指标进行调整，使之更适合挪移游戏这一新领域。

统一的数据分析指标，有助于运营人员理解、分析用户行为，改进产品，制定运营策略，让数据化运营更有效率。

一、用户获取（Acquistion）日新登用户数（Daily New Users，DNU）：每日注册并登录游戏的用户数。

解决问题：*渠道贡献的新用户份额情况；*宏观走势，是否需要进行投放；*是否存在渠道做弊行为。

备注：*周新登用户数为本周7天日新登用户数累计之和；*月新登用户数计算同上；*根据需要，可细分为自然增长用户（非推广期）和推广用户（推广期）。

日一次会话用户数（Daily One Session Users，DOSU）：一次会话用户，即新登用户中惟独一次会话，且会话时长低于规定阈值。

*推广渠道是否有刷量做弊行为；*渠道推广质量是否合格；*用户导入是否存在障碍点，如：网络状况、加载时间等。

备注：*周一次会话用户数为本周7天日一次会话用户数累计之和；*月一次会话用户数计算同上；*游戏引导设计分析点之一；*DOSU有助于评估新登用户质量，进一步分析则需要定义活跃用户的月一次会话用户数。

用户获取成本（Customer Acquisition Cost，CAC）=推广成本/有效新登用户解决问题：*获取有效新登用户的成本是多少；*如何选择正确的渠道优化投放；*渠道推广成本是多少。

备注：*CAC计算要根据渠道来进行细分。

二、用户活跃（Activation）日活跃用户数（Daily Active Users，DAU）：每日登录过游戏的用户数*游戏的核心用户规模是多少；*游戏产品周期变化趋势衡量；*游戏产品老用户流失与活跃情况；*渠道活跃用户生存周期；*游戏产品的粘性如何（与MAU结合）。

运营需要获得的数据

运营需要获得的数据（一）基础数据名词1. 展示数：广告展示给用户的终端数（手机的IMEI号一个代表一个终端）2. 点击数：广告展示给用户后，用户感兴趣，点击此广告的终端数3. 下载数：广告点击后，用户点击内容内的“下载”，进行下载的终端数4. 激活数：用户下载安装游戏后，打开游戏，但未进行注册前，记录的终端数5. 注册数：用户激活后，进行了自动或者手动注册有ID信息或者账户信息的账户数（不是终端数）6. 日活跃登陆数（每日登陆用户数DAU）：用户输入完身份信息后，进入到游戏内的账户数。

7. 日活跃登陆数中含有“新增登陆”用户数（DNU）：指当日新增加注册账户登陆进入游戏的账户数。

8. 付费用户数：在游戏里进行付费的账户数（不是付费次数）9. 充值金额：游戏在一个周期统计的用户充值金额总和10. 注册ARPU：游戏在一个周期统计的“充值金额”/这个周期的新增“注册数”11. 次日登陆留存：一个目标记录日的新增登陆DNU数，再第2天继续登陆的数量/目标日新增登陆DNU数12. 3日7日登陆留存：一个目标记录日的新增登陆DNU数，再从这个目标日起第3日和第7日继续登陆的账户数/目标日新增登陆DNU数13. 月登陆数MAU：一个月（30天）内，DAU总和，需要“去重”。

14. ACU平均在线账户数：日有24小时，共24个时间段，在每个时间段里，游戏内在运行中的用户账户数之和（去重）/24；还可以适当的分割更多，如每15分钟记录一次，96个点。

15. PCU在线峰值：当日每个时间点上，在线账户数最大的值。

16. 付费率：周期内付费率=周期内累计充值账户数（去重）/周期内累计DAU（去重）17. ARPPU每个充值账户充值平均金额：周期内累计充值金额/周期内累计充值账户数（去重）18. ROI收支平衡：注册ARPU/注册推广成本；注册推广成本，指在CPA模式中，如果按一个注册账户结算费用，则CPA一个的单价就是成本。

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、用户数量a) 某游戏用户数量–注册用户。

这个数据其实相当无用的，因为每一个不同项目注册用户的质量彻底不同。

前两年被用得很广泛，用来宣传“我们的游戏拥有了xxx 用户” ，固然，有几个是真正的呢？连运营商给出来就不真正的话，那些数据调查报告的真实性呢？(“你们用户多少啦？”“13 万注册用户” ，“才这么点，我们有个网站500 万”。

他根本没有明白用户质量的意义)b) 在线人数i. 最高在线—－在某个时间能达到的最高在线，想到这个词，就想到了a3，强大的市场宣传能力，和推广能力，让他们敢在公测第一天说15 万人在线，然而几个月时间，游戏中的玩家走光了。

ii. 活跃人数—－这个数据也是最具欺骗性的数字，如果一个活跃人数不带上时间，哪怕是真正的，都没有任何参考意义。

必须是“每日活跃用户”、“每周活跃用户”“每月活跃用户”“每季活跃用户” 、“最近多少天内活跃用户”等等。

也就是在这段时间内进入游戏的人。

iii. 每一个活跃用户的平均在线时间—－上面说了活跃用户数，如果没有本数据，上面的那个也是没故意义的。

如果每一个用户都上来2 分钟，即将就下去，这样的活跃用户的价值是多少呢？能和一上来就十几个小时在线的玩家等值么？平均每一个活跃用户上来究竟玩多久？这是网络游戏中一个特殊需要注意的数据。

iv. 游戏平均在线人数—一这是个非常重要、有价值的参数，但仍然不是绝对惟一的决定因素。

1) 24 小时内平均的在线人数，数据采样时间越密集，越精确。

2) 不同的游戏，每一个平均在线是由不同数量的用户造就的。

例如一个好的游戏，可以大量的粘住玩家的时间，让玩家长期舍不得下线。

3) (每24 人*小时)等于一个平均在线4) 如果你能让每次上来的活跃用户，每次平均在线6 小时，那末你需要4 个活跃用户，就能多一个平均在线了，如果你的游戏每次只让用户玩5 分钟，他就走了，哪怕你的游戏非常好，他每天都上来 5 分钟，那末你必须有60/5*24=288 个活跃用户，才干达到一个平均在线人数。

网游运营数据指标大全

DAU 日活跃用户(Day Active User)：在当天登录过游戏的用户。

有效网游运营数据指标分类指标含义备注反映和衡量一款游戏核心用户数•新用户：当天注册的用户DAU分类•7天活跃用户：7天内登录过的用户。

如7月10日DAU中的7天活跃用户是指7月10日登录过游戏，并且在7月3日至7月9日曾经登录过游戏的用户。

•回归僵尸用户：7天前没有登录过游戏的用户（不包括新用户）。

如7月10日DAU中的回归僵尸用户指的是7月10日登录过游戏，但是在7月3日至7月9日没有登录过游戏的用户。

如果游戏拥有50万DAU，100万MAU，其DAU/MAU比值就是0.5，也就是说玩家每月平均体验游戏的时间是15天，说明游戏粘度比较强。

•当天登录，后续7天内不登录游戏。

如7月10的DAU中，在7月11日至7月17日不登录游戏的用户。

[可分为新用户，有效活跃用户和回归僵尸用户来求]同社交游戏成败息息相关。

一般最低极限是0.2。

这保证游戏能够达到临界规模的病毒式传播和用户粘性。

次日留存（率）三日留存•注册后第二天登录游戏的用户。

如7月10日的新用户中，在7月11日登录游戏的人数。

两种方式：•点三日留存：注册后第三天登录游戏的用户。

如7月10日的新用（率）户在7月12日登录游戏的用户。

•区间三日留存：注册后三天内登录过的用户。

如7月10号的新用新用户7日留存户在7月11号-13号登录过的用户两种方式：•点7日留存：注册后第七天登录游戏的用户。

如7月10日的新用（率）户在7月16日登录游戏的人数。

•区间7日留存：注册后七天内登录过游戏的用户。

如7月10号的新用户在7月11号-7月17号登录过的用户。

流失（率）•留存的反义词。

即不登录游戏的人数。