游戏数据分析认识
游戏数据分析核心数据和算法公式详解.pdf
游戏数据分析核心数据和算法公式详解一、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。
游戏数据分析方法
前言在交流数据分析之前，我们首先要理解什么情况下需要进行收据分析。
当游戏的数据发生波动的时候，尤其是变化比较大的时候需要进行数据分析。
一般而言会有以下几个场景：1.版本测试2.版本更新3.活动发布4.版本调优......所以对于数据分析师而言，掌握好分析方法则至关重要。
当然笔者不是全能，职能根据自己所学所想所悟给予一些经验，希望这些经验可以帮助到大家。
为什么进行数据分析游戏数据是玩家对游戏内容的反馈，因此游戏数据分析从实体层面来说，主要分为游戏用户变动和游戏内容变动。
大致会导致数据变动原因如下：1.游戏内容有较大变动导致数据变动差异较大，如版本更新、活动发布等。
2.用户群体发生变化，如游戏测试期和正式上线之后数据差异性。
一般游戏测试期面对的是核心用户，正式上线后面对的是泛用户，上线后的泛用户与版测用户人群画像变动较大，会导致相同游戏内容因为玩家层面问题导致数据差异。
3.统计学意义上与平均值的偏差超过两倍标准差的场景下，游戏部分数据出现一定差异性，比如留存超过5pp等（PP：过程性能指数（Process Performance Index）反映了当前过程的性能满足标准与规范的程度，是对瞬时或实时过程性能的描述，一般是统计学里面的概念）游戏数据指标在进行数据分析前，一定要了解游戏数据有哪些指标。
此处大概列了一些游戏数据的指标，一般也是根据这些指标做数据评估，但是并不算完整，大家可以去网上再查找一些其他数据指标作为参考。
常用的数据分析方法目标拆解法这一方法大多时候用于做KPI的拆解，每个游戏公司都会针对一款游戏上线前进行数据预估，当然我也有一张预估表，来自大厂哦，有兴趣可以交流，或许后续我也可以在新的文章中进行说明。
目标拆解的核心思想：对事物的层级式解析，在拆解时，对因素层层分解，找到可以落地的方向。
这里以游戏收入为导向做目标拆解举例：5W1H分析法以游戏游戏DAU下降为例进行说明：漏斗分析法漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。
游戏数据分析（充值分析）
游戏数据分析（充值分析）在I B(道具消费)游戏中玩家的充值的额度，直接关系到最终的运营收入的。
老板关心的数据是月充值量，充值账号数，这两个指标的月度变化趋势，还会做同比，环比的。
而作为分析人员就需要做更细化的分析了，列了一些常规分析内容，见图：按地域维度划分充值额度与账号数，就可以看出哪些地方的人对这个款游戏的投入有多少，那位做地推时提供了一定的依据。
充值段月度变化趋势，是对账号充值量的变化的监控，可以看出有多少的账号数月度充值上的变化是增加的还是减少，如果是原来有1k的账号充值段是处于500~1000元这个区间内，下月时这1000的账号中有800个账号充值额变为1k~2k这段了，其中100个变为200~400这段了，剩下的100个账号还是处于500~1000这个充值段中，就可以看出这些绝大部分的玩家对玩游戏的投入是增加的。
1.指标解释日回流充值统计日前30天无充值行为，但历史有充值且统计日有充值;月回流充值帐号数上月无充值行为，但历史有充值，且本月有充值的帐号数;日帐号回流充值收入统计日前30天无充值行为，但历史有充值且统计日有充值的账号的充值总和;月用户回流充值收入上月无充值行为，但历史有充值，且本月有充值的用户的充值总和;日用户回流充值收入统计日前30天无充值行为，但历史有充值且统计日有充值的用户的充值总和;月回流充值帐号ARP U值月帐号回流充值收入/ 月回流充值帐号数;日回流充值帐号ARP U值日帐号回流充值收入/ 日回流充值帐号数;月回流充值用户ARP U值月用户回流充值收入/ 月回流充值用户数;日回流充值用户ARP U值日用户回流充值收入/ 日回流充值用户数;持续充值月持续充值上月有充值行为，且本月也有充值行为;日持续充值统计日前30天有充值行为，且统计日也有充值行为;月持续充值帐号数上月有充值行为，且本月也有充值行为的帐号数;日持续充值帐号数统计日前30天有充值行为，且统计日也有充值的帐号数;月持续充值用户数上月有充值行为，且本月也有充值行为的用户数;日持续充值用户数统计日前30天有充值行为，且统计日也有充值的用户数;月帐号持续充值收入上月有充值行为，且本月也有充值的帐号的充值总和;日帐号持续充值收入统计日前30天有充值行为，且统计日也有充值的账号的充值总和;月用户持续充值收入上月有充值行为，且本月也有充值的用户的充值总和;日用户持续充值收入统计日前30天有充值行为，且统计日也有充值的用户的充值总和;月持续充值帐号ARP U值月帐号持续充值收入/ 月持续充值帐号数;日持续充值帐号ARP U值日帐号持续充值收入/ 日持续充值帐号数;月持续充值用户ARP U值月用户持续充值收入/ 月持续充值用户数;日持续充值用户ARP U值日用户持续充值收入/ 日持续充值用户数;沉默充值月沉默充值上月有充值行为，本月有登录，却无充值行为;日沉默充值统计日前30天有充值行为，统计日内登录，却无充值行为;月沉默充值帐号数上月有充值行为，本月有登录，却无充值行为的帐号数;日沉默充值帐号数统计日前30天有充值行为，统计日内登录，却无充值行为的帐号数;月沉默充值用户数上月有充值行为，本月有登录，却无充值行为的用户数;日沉默充值用户数统计日前30天有充值行为，统计日内登录，却无充值行为的用户数;月帐号沉默充值收入上月有充值行为，本月有登录却无充值行为的帐号的上月充值总和;月用户沉默充值收入上月有充值行为，本月有登录却无充值行为的用户的上月充值总和;月沉默充值帐号ARP U值上月帐号沉默充值收入/当月沉默充值帐号数;月沉默充值用户ARP U值上月用户沉默充值收入/当月沉默充值用户数;流失充值月流失充值上月有充值行为，本月无登录，且无充值行为;日流失充值统计日前30天有充值行为，但统计日内无登录，且无充值行为;月流失充值帐号数上月有充值行为，本月无登录，且无充值行为的帐号数;日流失充值帐号数统计日前30天有充值行为，但统计日内无登录，且无充值行为的帐号数;月流失充值用户数上月有充值行为，本月无登录，且无充值行为的用户数;日流失充值用户数统计日前30天有充值行为，但统计日内无登录，且无充值行为的用户数月帐号流失充值收入上月有充值行为，本月无登录且无充值行为的帐号的上月充值总和;月用户流失充值收入上月有充值行为，本月无登录且无充值行为的用户的上月充值总和;月流失充值帐号ARP U值上月帐号流失充值收入/当月流失充值帐号数;月流失充值用户ARP U值上月用户流失充值收入/当月流失充值用户数;月新增充值当月首次发生充值行为;日新增充值当日首次发生充值行为;月新增充值帐号数当月首次发生充值行为的帐号数;日新增充值帐号数当日首次发生充值行为的帐号数;月新增充值用户数当月首次发生充值行为的用户数;日新增充值用户数当日首次发生充值行为的用户数;月帐号新增充值收入当月首次发生充值行为的帐号的当月充值总和;日帐号新增充值收入当日首次发生充值行为的帐号的当日充值总和;月用户新增充值收入当月首次发生充值行为的用户的当月充值总和;日用户新增充值收入当日首次发生充值行为的用户的当日充值总和;月新增充值帐号ARP U值月帐号新增充值收入/ 月新增充值帐号数;日新增充值帐号ARP U值日帐号新增充值收入/ 日新增充值帐号数;月新增充值用户ARP U值月用户新增充值收入/ 月新增充值用户数;日新增充值用户ARP U值日用户新增充值收入/ 日新增充值用户数;新增充值(全新) 首登帐号且第一次充值月新增充值(全新)当月首登且当月第一次充值;月新增充值帐号数(全新)当月首登且当月第一次充值的账号数;新增充值用户数(全新)月新增充值用户数(全新)当月首登且当月第一次充值的用户数;帐号新增充值收入(全新)月帐号新增充值收入(全新)当月首登且当月第一次充值的账号的充值总和;用户新增充值收入(全新)月用户新增充值收入(全新)当月首登且当月第一次充值的用户的充值总和;新增充值帐号ARP U值(全新)月新增充值帐号ARP U值(全新)月帐号新增充值收入(全新) / 月新增充值帐号数(全新);新增充值用户ARP U值(全新)月新增充值用户ARP U值(全新)月用户新增充值收入(全新) / 月新增充值用户数(全新);新增充值(老转新) 非首登帐号第一次充值月新增充值(老转新)非当月首登但当月第一次充值;新增充值帐号数(老转新)月新增充值帐号数(老转新)非当月首登但当月第一次充值的账号数;新增充值用户数(老转新)月新增充值用户数(老转新)非当月首登但当月第一次充值的用户数;帐号新增充值收入(老转新)月帐号新增充值收入(老转新)非当月首登但当月第一次充值的账号的充值总和;用户新增充值收入(老转新)月用户新增充值收入(老转新)非当月首登但当月第一次充值的用户的充值总和;新增充值帐号ARP U值(老转新)月新增充值帐号ARP U值(老转新)月帐号新增充值收入(老转新) /月新增充值帐号数(老转新);新增充值用户ARP U值(老转新)月新增充值用户ARP U值(老转新)月用户新增充值收入(老转新) /月新增充值用户数(老转新);新增充值(老用户) 新增充值帐号中，其注册身份证在此之前有过其他的充值帐号月新增充值(老用户)历史充值用户的新开帐号在当月有第一次充值;新增充值帐号(老用户)月新增充值帐号(老用户)历史充值用户在当月新开有充值行为的帐号数;新增充值用户(老用户)月新增充值用户(老用户)历史充值用户在当月新开有充值帐号的用户数;帐号新增充值收入(老用户)月帐号新增充值收入(老用户)历史充值用户在当月新开有充值行为的帐号的充值总和;用户新增充值收入(老用户)月用户新增充值收入(老用户)历史充值用户在当月新开有充值帐号的用户的充值总和;新增充值帐号ARP U值(老用户)月新增充值帐号ARP U值(老用户)月帐号新增充值收入(老用户) / 月新增充值帐号数(老用户);真金不怕火炼，患难考验友谊。
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。
啤酒游戏的数据分析
啤酒游戏的数据分析啤酒游戏主要模拟制造商、批发商、零售商和顾客之间的供应链关系，发现供应链管理过程中的若干问题，通过相邻环节之间存在物流、信息流，上游环节根据下游相邻环节发来的订单信息来安排生产或者订货，且信息不共享。
一、啤酒游戏的数据分析：图1订货量图2收货量图3库存量通过以上的数据可以得知：1.需求、库存和订货量沿供应链逐级放大；2.沿供应链上游节点波动延迟约2周；3.波动导致成本明显增加。
二、需求变异放大现象的原因：1)需求预测修正：当供应链的成员采用其直接的下游订货数据作为市场需求信号时，即会产生需求变异加速放大现象。
2)产品定价策略导致订单规模的变动性：一是批量折扣，批量折扣极有可能扩大供应链内订单的批量规模，进而引起供应链上各阶段库存尤其是安全库存的增加；二是由于批发、预购、促进等因素引起的价格波动。
3)短期博弈：当需求大于供应量时，理性的决策是按照用户的订货量比例分配现有的库存供应量，此时，用户就是为了获得更大份额的配给量，故意夸大其订货需求。
当需求下降时，订货又突然消失。
这种由于个体参与的组织的完全理性经济决策导致的需求信息的扭曲最终使需求变异加速放大。
4)订货批量决策订货批量决策指两种现象，一种是周期性订货决策，另一种是订单推动。
三、减少牛鞭效应的方法：1)信息共享：从信息共享的角度来讲，需求扭曲的原因来源于多级供应链需求信息的传递，每一个节点企业的预测需求均成为了上游企业订货决策的放大因子，并具有积累效应。
消除需求信息扭曲的方法是供应链上的每个节点企业只能根据最终产品市场的实际需求进行自身的需求预测，所以消费者市场的实际需求信息必须被供应链的每一个环节所共享。
2)减少运输时间：所谓减少运输时间也就是提高运营管理水品，缩短提前期。
一是要求需求方通过增加订货次数，以最低的订货成本快速地将需求传递给供应商；二是将小批量的企业可以通过低成本来完成，所以只有通过第三方物流的配送优化系统。
啤酒游戏数据分析与心得
啤酒游戏一分析：第一次的啤酒游戏，在在途货物有两周延后的情况下，零售商存货量的平均值为23箱，在第3、6、8、9、11、14周出现缺货情况，而累积缺货直到第15周都未补齐。
在第6周出现5箱的缺货后，累积缺货量逐渐增加，第10周和第13周各补给下游1箱拖欠的啤酒， 第15周补出5箱使得累积缺货从10箱的最大量下降到5箱。
若卖出一箱啤酒的收益是3元，库存成本是0.05元/箱/周，缺货成本0.1元/箱/周，累积缺货成本0.8元/箱/周，通过计算得出总收益为324元，存货成本17.25元，累积缺货成本64.8元，缺货成本14元，最终利润为227.95。
成本比例图中，累积缺货成本占总成本的67%，缺货成本占总成本的15%。
由此可知，缺货造成的成本是利润低的主要原因。
反之，若能找出降低缺货成本的方法则能为企业增加利润。
从表1图中能看出缺货后补货速度慢造成了累积缺货居高不下，延误两周的在途货物可能是其根本原因；而表2图中的零售商采购数量从始至终维持在8箱则又很大程度上恶化了累积缺货的情况。
所以，累积缺货的数量受内外两个方面的影响：（1）零售商对市场感知的能力。
当零售商第一次缺货以后，维持原本的采购数量一方面使上游批发商无法感知消费者已增加的需求而做出错误的短期博弈决策，另一方面自己也无法在短期内得到更多的货以补足缺货。
所以，零售商的订货量要在充分反映市场需求变动的基础上保持相对稳定的状态，这样才能使处于这条供应链上的其他上游企业根据正确的市场需求调整库存。
（2）在途货物周期。
由于运输延迟的存在，下游企业对上游企业下了采购订单后并不能即刻得到货物，此周期越长，整个供应链的灵敏度越低，越无法适应市场需求的变化。
这两个原因中，零售商的决策需要根据多次市场经验来找出各种需求下最适合的采购数量，而缩短在途货物的运输周期则需要物流管理技术的提高。
啤酒游戏二分析：在在途库存由两周延误改至一周延误后，缺货成本为0，存货量均值也由原来的23箱降至17箱。
游戏玩家行为数据分析报告游戏时间和付费习惯分析
游戏玩家行为数据分析报告游戏时间和付费习惯分析游戏玩家行为数据分析报告一、游戏时间分析根据所收集的游戏玩家行为数据，对游戏时间分析可以得出以下结论：1. 游戏时间段分布游戏玩家的游戏时间段主要集中在晚上8点至10点之间，占总游戏时间的30%。
其次是下午2点至4点和晚上6点至8点，分别占总游戏时间的20%。
2. 游戏时间段与游戏类型的关系在不同游戏类型中，不同时间段的游戏时间存在一定的差异。
例如，射击类游戏的高峰游戏时间段主要集中在晚上8点至10点，而策略类游戏则呈现出一个较为均衡的游戏时间分布。
3. 地域与游戏时间的关系不同地域的游戏玩家在游戏时间上也有所差异。
例如，在南方地区，游戏玩家的游戏时间段相比北方地区更倾向于集中在晚上8点至10点。
二、付费习惯分析根据所收集的游戏玩家行为数据，对付费习惯分析可以得出以下结论：1. 付费用户比例在游戏玩家中，付费用户占比为40%。
其中，超过一半的付费用户为高频付费用户，他们每月的付费次数超过10次。
2. 付费金额分布付费金额主要集中在10元至50元之间，占总付费金额的60%。
少量付费玩家会进行高额付费，但总体占比较小。
3. 付费行为与游戏类型的关系不同游戏类型的付费习惯也存在差异。
策略类游戏的付费用户占比相对较高，而射击类游戏的付费用户占比相对较低。
4. 付费行为与游戏等级的关系游戏玩家的付费行为与游戏等级之间存在一定的相关性。
高等级的游戏玩家更倾向于进行付费，以获取更多游戏优势。
结论通过对游戏玩家行为数据的分析，我们可以得出以下结论：1. 游戏玩家的游戏时间主要集中在晚上8点至10点之间，不同游戏类型的游戏时间段存在一定的差异，地域也对游戏时间有一定影响。
2. 付费用户占比为40%，付费金额主要集中在10元至50元之间，不同游戏类型和游戏等级的付费习惯有所差异。
根据以上分析结果，我们可以根据不同游戏类型和地域的特点，针对游戏玩家的游戏时间和付费习惯进行有针对性的推广和运营策略，以提升游戏的用户留存和盈利水平。
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。
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。
电子竞技游戏内数据统计与分析应用
电子竞技游戏内数据统计与分析的应用电子竞技游戏内数据统计与分析在当今的电子竞技行业中扮演着至关重要的角色。
通过对游戏内数据的收集、整理和分析，我们可以更好地理解游戏机制、玩家行为以及竞技趋势，从而为电竞团队提供关键的决策支持。
一、数据收集数据收集是电子竞技游戏内数据统计与分析的第一步。
游戏开发者会提供各种数据接口，电竞团队可以利用这些接口获取游戏内的各种数据，如玩家得分、击杀次数、死亡次数、游戏时长等。
此外，还可以通过监控游戏客户端、比赛录像、玩家社交媒体等途径收集数据。
二、数据整理收集到的数据往往杂乱无章，需要进行整理和分析。
数据分析师通过清洗重复、错误的数据，将它们转化为有用的信息。
这些信息可能包括每个选手的击杀率、死亡次数、助攻次数等指标，以及战队整体的游戏表现和胜率等。
三、数据分析数据分析是电子竞技游戏内数据统计与分析的核心环节。
通过对数据的深入分析，可以揭示出许多重要的信息。
例如，通过分析不同选手的游戏表现，可以找出队伍中的核心选手，并制定针对性的训练计划；通过分析战队整体的游戏表现，可以找出战队的优势和劣势，制定相应的战术策略。
此外，数据分析还可以帮助电竞团队预测比赛结果和趋势，从而做出更明智的决策。
四、应用场景电子竞技游戏内数据统计与分析的应用场景非常广泛。
首先，它可以帮助电竞团队制定训练计划和战术策略。
其次，它可以帮助电竞团队评估选手的表现和潜力，为选手的选拔和培养提供依据。
此外，数据分析还可以为电竞赞助商、投资者和媒体提供有价值的信息，帮助他们做出更明智的决策。
最后，数据分析还可以帮助电竞组织了解玩家需求和偏好，从而优化游戏内容和用户体验。
总之，电子竞技游戏内数据统计与分析的应用在电子竞技行业中具有重要意义。
通过深入分析游戏内数据，我们可以更好地理解游戏机制、玩家行为和竞技趋势，为电竞团队提供关键的决策支持。
这些数据分析结果可以帮助电竞团队提高训练效果、优化战术策略、选拔优秀选手，并吸引更多赞助商、投资者和媒体关注。
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。
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。
游戏运营数据分析
游戏运营数据分析1. 引言游戏运营数据分析是指通过收集、整理和分析游戏相关数据，以获取有关游戏运营情况的洞察和见解。
这些数据可以包括用户行为、游戏收入、用户留存率、付费转化率等方面的数据。
通过深入分析这些数据，游戏运营者可以了解游戏的运营状况，为游戏的改进和优化提供依据，从而提高游戏的用户体验和盈利能力。
2. 数据收集游戏运营数据的收集是数据分析的基础。
为了获取准确的数据，游戏运营者可以通过以下途径进行数据收集：2.1 游戏内部数据收集：通过游戏内部的数据采集工具，收集用户行为数据、游戏收入数据等。
这些数据可以包括用户登录次数、游戏时长、付费金额、付费次数等。
2.2 外部数据收集：通过与第三方数据提供商合作或使用数据采集工具，收集与游戏相关的外部数据。
这些数据可以包括市场数据、竞品数据、用户调研数据等。
3. 数据整理与清洗在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行整理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
数据整理与清洗的步骤包括：3.1 数据清洗：对收集到的数据进行筛选和过滤，去除重复数据、异常数据和缺失数据，确保数据的质量。
3.2 数据整理：对清洗后的数据进行归类、整合和转换，以便后续的数据分析。
4. 数据分析方法游戏运营数据分析可以采用多种方法和技术，以获取有关游戏运营情况的见解。
以下是常用的数据分析方法：4.1 描述性分析：通过统计和描述数据的基本特征，如平均值、中位数、标准差等，以了解游戏的整体情况。
4.2 比较分析：通过比较不同时间段、不同用户群体或不同游戏版本的数据，分析其差异和变化趋势，以确定游戏的优势和改进空间。
4.3 关联分析：通过分析不同变量之间的相关性，如用户行为与游戏收入之间的关系，以发现潜在的关联规律。
4.4 预测分析：通过建立模型和算法，对未来的游戏运营情况进行预测和模拟，以指导游戏运营策略的制定。
5. 数据分析指标在游戏运营数据分析中，常用的指标可以帮助评估游戏的运营状况和效果。
游戏数据统计解析游戏玩家留存率的因素
游戏数据统计解析游戏玩家留存率的因素游戏产业在过去几年中持续高速发展，吸引了越来越多的玩家投身其中。
然而，随着游戏市场竞争的加剧，游戏开发商和运营商们开始更加重视玩家留存率的问题。
玩家留存率是衡量一个游戏的核心指标之一，能够直接反映出游戏的吸引力和玩家体验。
本文将通过游戏数据统计解析游戏玩家留存率的因素，并提供一些提升留存率的建议。
一、游戏内容质量游戏的内容质量是玩家留存率的关键因素之一。
优质的游戏内容能够吸引玩家并维持他们的兴趣。
内容的创新性、趣味性和可玩性是吸引玩家的重要因素。
游戏开发商应该不断地进行内容更新和扩充，提供充实丰富的游戏环境，以保持玩家的长期参与。
二、社交互动功能社交互动是当今游戏中的热门趋势之一，有助于增强玩家对游戏的参与感和归属感。
多人在线游戏和社交媒体平台的整合，能够让玩家与其他玩家建立联系、分享游戏经验以及进行合作或竞争。
这种社交互动能够增加游戏的乐趣和挑战性，促进玩家留存。
三、游戏运营策略游戏运营策略是对游戏留存率产生直接影响的另一个重要因素。
游戏开发商和运营商应该密切关注游戏数据，通过数据分析来了解玩家的需求和行为习惯。
根据数据分析结果，制定出针对性的运营策略，如推出限时活动、发放奖励、举办线上赛事等，以提高玩家的参与度和活跃度。
四、用户体验优化良好的用户体验能够增加游戏的粘性和留存率，提高玩家的满意度和忠诚度。
游戏开发商应该注重游戏界面设计的美观性和易用性，简化游戏操作步骤，提供清晰明了的指导和提示，避免过于复杂或繁琐的游戏流程。
此外，及时解决游戏中出现的bug和故障，提供快速、高效的客户服务，也是提升用户体验的重要措施。
五、市场推广和用户获取游戏的知名度和用户获取渠道是影响留存率的重要因素之一。
游戏开发商应该进行有效的市场推广，通过广告投放、社交媒体营销、合作推广等方式，提高游戏的曝光度和用户获取量。
同时，需要加强对用户获取渠道的评估和选择，选择适合游戏受众的用户获取渠道，以增加用户的黏性和留存率。
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。
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某一天注册的用户在一周后 注册转付费 付费的用户数量及比例(其
实就是7天LTV)
活跃付费用 户
视游戏情况而定
用户终生价 值
Kontegent公式：用户终生 价值=1/（1-K）X日ARPU X用户寿命（用户平均生命 周期：累计，非连续）。
流失
前期流失率
自然流失率 用户自然增
长率 一般流失率 用户自然增
同比增长46.4%。
中国游戏细分市场实际销售收入：端游255.7亿元。
据游戏市场分析报告显示，2014年1-6月，中国游戏市场
实际销售收入构成如下：客户端游戏市场实际销售收入255.7
亿元，网页游戏市场实际销售收入91.8亿元，移动游戏市场实
际销售收入125.2亿元，社交游戏市场实际销售收入0万DAU，100万 MAU，其DAU/MAU比值
败息息相关。 一般最低极限
就是0.5，也就是说玩家每 是0.2。这保证
月平均体验游戏的时间是15 游戏能够达到
天，说明游戏粘度比较强。 临界规模的病
毒式传播和用
户粘性。
每日流失用 户
• 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。
三、游戏数据分析指标
分类 DAU
游戏数据分析里的基本指标
指标
含义
备注
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。
DAU分类
•新用户：当天注册的用户 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 •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。
1KFactor表示 平均1个用户带 来1个新用户。 KFactor越高， 社交游戏发行 商越受益，因 为这是个获取 新用户的有效 工具。
被邀请用户 每天新用户中，被邀请来的 比例 用户占新用户的比例
APA：付费 时间段内有过付费行为的用 用户 户数量
付费额 时间段内付费用户消费总额
ARPU值
时间段内，消费额除以活跃 用户数。日ARPU值：日消 费额除以DAU；月ARPU 值：月消费额除以MAU
微观方面指对微观指标进行监控（小时、天、周、月、季 度、年等），发现异常（道具销量异常等），并指导开发团队 修正游戏版本，为新版本和新功能提供决策依据。
网游的常规数据的把握和检测更多的是针对人气（总登， 峰值，APA，注册，流失，在线时长），消费（ARPU，充值， 消耗，渗透率）。
二、数据分类
游戏数据分为整体游戏界的大数据和单款游戏的运营数 据。
单机游戏）用户数量约3.3亿人，同比增长89.5%。市场占有率
达到25.2%，比去年同期上升17.7%。
2014年第3季度中国网页游戏市场数据。
2014年第3季度中国网页游戏市场规模达到56.60亿元人民
币，较上季度环比增长5.1%，较2013年第3季度同比增长
24.2%。中国网页游戏市场增长已进入平稳期，连续五个季度
WAU细分
•忠实用户：连续三周登录 的用户 •回归僵尸用户：本周登录 过，上周没有登录过的用户 •留存僵尸用户：WAU-回 归僵尸用户-新用户-本周新 用户
这个分类只能 据具体情况而 定，且结果仅 为了查看用户 的类型结构。 具体情况依不
•新用户：本周注册的用户 •留存新用户：上周注册且 本周登录的用户
次日留存 （率）
•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。
三日留存 （率）
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号的新用户在7月11 号-13号登录过的用户。
付费/
新用户后续付费能力指标。
充值
LTV
例如：14日LTV是指今天注 册的新用户在后续14天内付
费额除以注册的新用户数
新增付费用 户
日新增；周新增；月新增
付费用户流 失数量
本周付费用户下周未登陆的 用户;依次，可算月付费流 失用户数量
本周付费用户下周未登陆的 付费流失率 用户比例；依次，可算月付
费流失率
日峰值）
病毒 性
发送邀请人 时间段内，成功发送邀请的
数
用户数
接受邀请人 时间段内，收到邀请信的用
数
户，点击了接受邀请
发送率 发送邀请人数/活跃用户数
接受率
接受邀请的用户/收到邀请 的用户；点击接受的信数/ 接受到邀请的信数
K-Factor
K-Factor=（感染率） X（转化率）。用于衡量产 品的病毒传播率。感染率是 形容某个用户向其他用户传 播游戏的程度。转化率是指 将感染用户转化成新注册用 户的比例。
同产品而定。
WAU
WAU细分 （登录频
次）
•轻度用户：每周登录1~2 次的用户。 •中度用户：每周登录3~5 次的用户。 •重度用户：每周登录6~7 次的用户。 **注：登录次数是1次/天
这个只能是对 周用户的一般 结构解释
周流失率
本周登陆下周不再继续登陆 的用户
各级别周流 本周各级别用户在下周不再 失率 继续登陆的用户
用来衡量每一 用户 带来的平均收 益
时间段内，消费额除以付费 用户衡量已转 用户数。日ARPPU值：日 化成付费用户
ARPPU值 消费额除以日付费用户；月 的那部分用
ARPU值：月消费额除以月 户，带来的平
付费用户。
均收益
付费率
时间段内，付费用户数除以 活跃用户数。日付费率：日 付费用户除以DAU；月付 费率：月付费用户除以 MAU
流失用户级 本周登陆下周不在继续登陆 别分布 的用户在本周的级别分布
忠诚用户数 量
本周登陆3次以上（当天重 复登陆算一次），最高角色 等级超过15级，在线时长超 过14小时的用户
视具体游戏情 况而 定
忠诚度
忠诚用户数量/WAU*修正 值（新进人数的变化比例）
忠诚流失率
本周忠诚用户下周未继续登 陆的用户/本周忠诚用户
长率
用户从进入游戏到消费阶段 之时间内，流失的用户站全 体用户的比率。 用户在进入付费期后，流失 的比率
可用等级来度量
每日流失用户、周流失率， 月流失率（前面有）
可用等级来度量
这是指社交游 戏活跃用户的 更换率。社交 游戏的活跃程 度很高，其用 户基础变幻莫 测，这是因为 玩家时常放弃 体验某款游戏 或删除游戏。 用户流失指的 就是用户持续 增损
•点7日留存：注册后第七天
新用 户
7日留存 （率） 两种方式：
登录游戏的用户。如7月10 日的新用户在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。
新手引导转 化率
新手引导每一步的转化率= 进行本步的用户除以进行上 一步的用户
新手无操作 （率）
•新手无操作率=无操作的新 用户数/总的新用户数。 •各平台的定义都不同。一 般情况下，指的是没有完成 加载过程，或者是无任何操 作的新用户。(具体定义方 法由各平台确定)
WAU
•周活跃用户(Weekly Active User)： 周活跃用户，在一周之内登 录过游戏的
的环比增长率低于10%，同比增长率也降至30%以下。宇博智业
市场研究中心了解到，在经历了前三年的高速增长之后，网页
游戏市场已进入成熟期，商业模式、竞争格局基本稳定下来。
未来随着整体市场规模增长继续放缓，厂商间的竞争将继续加
剧。
2014年第3季度中国页游行业依然面临着游戏质量不高，
产品生命周期短，用户获取成本高、流失严重等问题。在当前
整体游戏界的数据来源于网络统计，比如说2014年中国游 戏市场数据分析为：
上半年中国游戏用户规模4亿人，同比增长9.5%。 2014年1-6月，中国游戏（包括网络游戏市场、移动游戏 市场、单机游戏市场）用户数量4亿人，同比增长9.5%。 中国游戏市场实际销售收入496.2亿元 同比增长46.4%。 2014年1~6月，中国游戏市场（包括网络游戏市场、移动 游戏市场、单机游戏市场等）实际销售收入达到496.2亿元，
•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。
DAU/MAU比
日活跃用户和月活跃用户进 例是社交游戏
行比较来看用户每月访问游 的重要参数，
戏的平均天数是多少。如果 同社交游戏成
元，单机游戏市场实际销售收入0.1亿元。
网页游戏行业发展概况：用户数量3亿
市场占有率
18.5%。
2014年1-6月，中国网页游戏用户数量约3以人，同比增长
6.5%；市场占有率达到18.5%，比去年同期上升2.7%。
移动游戏行业发展概况：用户数量3.3亿
市场占有率
25.2%。
2014年1-6月，中国移动游戏（包括移动网络游戏与移动
转化率
本周登陆的用户在下周转化 为忠诚用户的比例