游戏数据分析的艺术

　　

　　中国游戏数据分析领域的标杆性著作，由来自国内尖端的数据分析机构和游戏公司的专业数据分析师撰写，西山居CEO作序推荐
　　首次系统地给出了一套完善的游戏数据指标和游戏数据分析方法，涵盖用户、运营、收入、内容、渠道等各个业务层面

　　《游戏数据分析的艺术》是中国游戏产业的开创性著作，具有里程碑意义，它首次系统讲解了如何对游戏行业的数据进行分析，在行业里竖起了一根标杆。作者是来自TalkingData等国内尖端的数据分析机构和西山居这样的知名游戏公司的专业数据分析专家，对游戏数据从不同的业务角度进行了诠释。本书详细剖析了游戏数据分析相关的指标、方法论、内容挖掘、数据挖掘、软件使用、游戏设计、运营策划、渠道推广、收入解读、用户分析和留存分析等。对于产品设计、开发、运营、推广以及游戏行业的人才培养都将带来巨大的推进作用。
　　《游戏数据分析的艺术》一共12章：第1章从宏观上介绍了游戏数据分析的重要意义、方法论、流程，以及游戏数据分析师的定位；
　　第2章详细解读了游戏数据分析的各项数据指标，部分指标在游戏行业里都属于首次提出，为行业建立了规范；
　　第3章详细讲解和示范了各种游戏数据报表的制作方法；
　　第4章讲解了基于统计学的数据分析方法以及它在游戏数据分析中的应用；
　　第5~9章详细地、全方位地讲解了游戏的用户数据分析、运营数据分析、收入数据分析、渠道数据分析、内容数据分析，不仅有方法论和技巧，而且有大量的实际案例，这部分内容是本书的核心；
　　第10~12章讲解了R语言的核心技术以及如何利用R语言对游戏数据进行分析，同时也附有大量案例。

　　于洋，TalkingData高级咨询总监，主导TalkingDataUniversity计划。曾在金山软件公司任职游戏数据分析师，从事游戏及移动应用数据分析、产品数据体验优化、金融机构运营及数据培训。先后服务于多家银行、保险、证券、移动运营商、移动互联网公司。小白学数据分析专栏作者，撰写一本《移动游戏数据运营指标白皮书》和《移动应用数据指标白皮书》。

　　余敏雄，金山软件公司西山居数据中心数据分析专家，从事游戏数据挖掘和数据化运营分析多年，研究领域包括大型端游、页游以及移动游戏，拥有贯穿游戏立项、研发、测试、正式运营和稳定运营整个游戏生命周期各个阶段的丰富经验。主要关注统计分析与数据挖掘在游戏行业的实践应用，如游戏用户行为预测、推荐系统、反作弊、用户研究、社交网络与交易网络分析等，是游戏行业数据化运营的倡导者与践行者，同时是中国统计网数据分析培训师，在企业员工培训中也拥有丰富经验。

　　吴娜，曾服务于久游游戏和中国移动集团等公司，现担任电信集团互联网数据挖掘工程师，因其丰富的市场运营和数据分析工作经验，能准确有效定位业务问题和数据方法论，精通数理统计、常用编程语言、常用数据挖掘工具和Hadoop分布式平台，现于上海交通大学计算机系就读研究生，研究方向互联网金融。

　　师胜柱，就职于中国很大的安卓游戏渠道360手机游戏，担任战略分析师。曾担任TalkingData高级咨询顾问以及上海中软国际Windows技术支持工程师。在TalkingData期间主攻游戏数据分析、游戏运营以及移动游戏市场的分析工作。为多款游戏撰写深度评测分析、产品体验优化报告以及专题数据分析报告等。学分析论坛，爱分析微信公众账号（i-analysis）以及移动数据分析博客的创办者。

序
前言
第1章　了解游戏数据分析
1.1　游戏数据分析的概念
1.2　游戏数据分析的意义
1.3　游戏数据分析的流程
1.3.1　方法论
1.3.2　数据加工
1.3.3　统计分析
1.3.4　提炼演绎
1.3.5　建议方案
1.4　游戏数据分析师的定位
1.4.1　玩家-游戏用户
1.4.2　分析师
1.4.3　策划-游戏设计者
第2章　认识游戏数据指标
2.1　数据运营
2.2　数据收集
2.2.1　游戏运营数据
2.2.2　游戏反馈数据
2.2.3　收集方式
2.3　方法论
2.3.1　AARRR模型
2.3.2　PRAPA模型
2.4　数据指标
2.4.1　用户获取
2.4.2　用户活跃
2.4.3　用户留存
2.4.4　游戏收入
2.4.5　自传播
第3章　游戏数据报表制作
3.1　运营现状
3.1.1　反馈指标
3.1.2　制作报表
3.2　趋势判断
3.2.1　关键要素
3.2.2　制作报表
3.3　衡量表现
3.3.1　关键数据
3.3.2　制作原则
3.4　产品问题
3.4.1　两个问题
3.4.2　分析案例
3.5　一个问题、三个原则和图表的意义
3.5.1　一个问题
3.5.2　三个原则
3.5.3　图表的意义
第4章　基于统计学的基础分析方法
4.1　度量数据
4.1.1　统计描述
4.1.2　分布形状类型及概率应用
4.1.3　常用统计图
4.1.4　概率抽样、样本量估计和实验设计
4.2　分类数据分析
4.2.1　列联表分析
4.2.2　无序资料分析
4.2.3　有序分类资料分析
4.2.4　分类数据分析案例
4.3　定量数据分析
4.3.1　假设检验与t检验
4.3.2　方差分析与协方差分析
4.4　时间序列数据分析
4.4.1　时间序列及分解
4.4.2　时间序列描述统计
4.4.3　时间序列特性的分析
4.4.4　指数平滑
4.5　相关分析
4.5.1　定量资料相关分析
4.5.2　分类资料相关分析
参考文献
第5章用户分析
5.1　两个问题
5.2　分析维度
5.3　新增用户分析
5.3.1　黑色一分钟
5.3.2　激活的用户
5.3.3　分析案例-注册转化率
5.4　活跃用户解读
5.4.1　DAU的定义
5.4.2　DAU分析思路
5.4.3　DAU基本分析
5.4.4　分析案例-箱线图分析DAU
5.5　综合分析
5.5.1　分析案例-DNU/DAU
5.5.2　使用时长分析
5.6　断代分析
5.7　LTV
5.7.1　LTV的定义
5.7.2　LTV算法局限性
5.7.3　用户平均生命周期算法
5.7.4　LTV使用
第6章留存分析
6.1　留存率的概念
6.1.1　留存率的计算
6.1.2　留存率的三个阶段
6.1.3　留存率的三要素
6.2　留存率的分析
6.2.1　留存率的三个普适原则
6.2.2　留存率分析的作用
6.2.3　留存率分析操作
6.3　留存率优化思路
6.4　留存率扩展讨论
第7章收入分析
7.1　收入分析的两个角度
7.1.1　市场推广角度
7.1.2　产品运营角度
7.2　宏观收入分析
7.3　付费转化率
7.3.1　付费转化率的概念
7.3.2　APA和DAU对付费转化率的影响
7.3.3　真假APA
7.3.4　付费转化率的引申
7.3.5　付费转化率的影响因素
7.4　ARPU
7.4.1　ARPDAU
7.4.2　DAU 与 ARPU
7.5　ARPPU
7.5.1　ARPPU的由来
7.5.2　平均惹的祸
7.5.3　首次付费与ARPPU
7.6　APA
7.6.1　APA分析
7.6.2　付费用户的划分
7.6.3　付费频次与收入规模
7.6.4　付费频次与付费间隔
7.7　分析案例-新增用户付费分析
7.7.1　新增用户留存
7.7.2　付费转化率
7.7.3　留存用户中付费用户的收入
7.7.4　ARPU
7.7.5　新增用户的收入计算
第8章渠道分析
8.1　渠道的定义
8.2　渠道的分类
8.3　渠道分析的意义
8.3.1　最佳渠道是运营之外使产品的利益最大化的方式
8.3.2　品牌的力量不容小觑
8.4　建立渠道数据分析体系
8.4.1　建立数据监控体系
8.4.2　渠道推广分析的闭环
8.5　分析案例-游戏渠道分析
第9章内容分析
9.1　营销分析与推送
9.1.1　理解用户
9.1.2　营销方式-推送
9.2　流失预测模型
9.2.1　数据准备
9.2.2　数据建模
9.3购买支付分析
9.3.1场景分析
9.3.2输入法的局限
9.3.3　批量购买的设计
9.3.4　转化率
9.4版本运营分析
9.4.1把握用户的期待
9.4.2地图
9.4.3　武器
9.4.4新道具
9.4.5其他更新
9.5长尾理论实践
9.5.1概念
9.5.2顾尾不顾头
9.5.3长尾与二八法则
9.5.4尾部的挖掘
9.5.5案例-FPS游戏的长尾策略
9.6活动运营分析
9.6.1理解活动运营
9.6.2活动数据分析
第10章R语言游戏分析入门
10.1R语言概述
10.2新手上路
10.3R语言数据结构
10.3.1向量
10.3.2矩阵
10.3.3数组
10.3.4　数据框
10.3.5列表
10.4R语言数据处理
10.4.1类型转换
10.4.2缺失值处理
10.4.3排序
10.4.4去重
10.4.5数据匹配
10.4.6分组统计
10.4.7数据变换
10.4.8创建重复序列rep
10.4.9创建等差序列seq
10.4.10随机抽样sample
10.4.11控制流
10.4.12创建函数
10.4.13字符串处理
10.5基础分析之"数据探索"
10.5.1数据概况理解
10.5.2单指标分析
10.5.3双变量分析
第11章R语言数据可视化与数据库交互
11.1R语言数据可视化
11.2常用参数设置
11.2.1颜色
11.2.2点和线设置
11.2.3文本设置
11.3低级绘图函数
11.3.1标题
11.3.2坐标轴
11.3.3网格线
11.3.4图例
11.3.5点线和文字
11.3.6par函数
11.4高级绘图函数
11.5R语言与数据库交互
第12章R语言游戏数据分析实践
12.1玩家喜好对应分析
12.1.1对应分析的基本思想
12.1.2　玩家购买物品对应分析
12.1.3讨论与总结
12.2玩家物品购买关联分析
12.2.1算法介绍
12.2.2物品购买关联分析
12.2.3讨论与总结
12.3基于密度聚类判断高密度游戏行为
12.3.1案例背景
12.3.2DBSCAN算法基本原理
12.3.3数据探索
12.3.4数据处理
12.3.5模型过程
12.3.6多核并行提高效率
12.3.7讨论与总结
12.4网络关系图分析应用
12.4.1网络图的基本概念
12.4.2创建网络关系图
12.4.3画网络关系图
12.4.4网络关系分析与应用
12.4.5讨论与总结

　　为什么要写这本书
　　无法衡量，就无法改进。
　　每一个产品都是艺术品，游戏是产品，故游戏也是艺术品。然而产品需要用户，用户与产品都需要衡量，深入地分析并解决问题，提升产品，经营用户。
　　游戏伴随互联网的发展逐步成为重要的产业，这其中诞生了像暴雪这样的公司，同时也诞生了像西山居这样的民族品牌。我们的技术越来越好，我们的界面越来越炫，我们的设计策划力量也在不断成长。各种针对这个行业的书籍层出不穷，然而我们却发现，在越来越注重产品运营的今天，当一切走向了数字化后，我们的产品数据分析和数据建设，在大多数的从业者当中，却是极度匮乏和无助的。
　　从当初写“小白学数据分析”开始，就承载了一种使命，一种要将行业数据分析不断完善和发展的使命。迄今为止，这个行业还没有一本书是系统地梳理和讲解游戏数据的概念和运用的。伴随大数据和移动互联网的发展，移动互联网创造了更加公平和廉价的创业机会，大数据给予了大家更多利用数据驱动变革的思考，参与到其中的人越来越多。数据开始得到越来越多人的重视和建设，令人欣喜的是，我们看到很多的渠道、发行商、开发者开始用数据说话，开始注意ROI，开始关注留存率，这是一种好的现象，说明数据开始发挥价值和影响。不过，留存率也好，ARPU也好，被玩坏了，被曲解，存在了多重标准，这使得众多的从业者，尤其是很多新人难以区分这些标准，难以理性和客观地分析这些数据。很多时候，我们都缺少一个像电商中SKU这样一个高度统一认识的指标，也从未有详细的材料或者书籍对游戏数据分析进行全面的阐述。
　　数据分析是以解决问题为先。
　　数据分析注重的是结果转化，理论和知识最终服务于方案和最终的效果。游戏可以看作是一件艺术品，然而这样一件艺术品是需要受众的，要经营受众，我们就需要去衡量，去改进。在这个过程中，所使用的软件不是最关键的，使用的算法也不是最关键的，解决问题的方法才是最关键的，并有切实落地的方案以及对于最终效果的反馈和改进措施。不只是对于游戏数据分析是这样的，对于其他领域的数据分析也是如此。本书除了解决基本认识、方法之外，还有更多对于业务理解的思考，从解决问题入手，以游戏为最佳切入点，辐射整个数据分析领域，并完成大部分理论和基础数据的解读分析。
　　读者对象
　　这是一本关于游戏数据分析的书籍，但是其中所包括的知识、方法、指标、理论是可以服务于整个互联网的，以下人员均可阅读和使用本书。
　　游戏产品运营人员。
　　游戏数据分析人员。
　　移动应用产品运营人员。
　　移动应用数据分析人员。
　　产品营销推广人员。
　　产品体验设计人员。
　　产品数据挖掘及平台建设人员。
　　数据分析爱好者。
　　如何阅读本书
　　本书从组织、策划、收集到创作历经了3年时间，由4位来自不同领域的作者共同完成，其中于洋完成了第1章、第2章、第3章、第5章、第6章、第7章和第9章的创作，余敏雄完成了第10章、第11章和第12章的创作，吴娜完成了第4章的创作，师胜柱完成了第8章的创作。
　　本书分为两大部分：
　　第一部分贯穿了从基本的游戏数据分析概念、分析师的定位、数据指标认识、游戏数据分析方法论、统计学运用、渠道流量经营到具体产品每个阶段的数据运营知识。
　　第二部分则是重点阐述运用R语言和数据挖掘的知识，深入探讨游戏数据分析的高阶知识。
　　勘误和支持
　　除封面署名外，本书在创作过程中得到王巍、姜长嵩的支持，他们提供了大量的内容。由于作者的水平有限，编写时间仓促，书中难免会出现一些错误和不准确的地方，望各位读者批评指正。为方便沟通，我们特意创建了在线网站，读者有任何问题可在该网站进行留言，同时书中未完全阐述之内容，将在该网站上继续为各位读者进行解答。另外我们也将定期更新该网站上的文章。如果您有更多宝贵建议，欢迎发送邮件，或者关注本书微信公共账号，期待能够得到您的真挚反馈。
　　致谢
　　首先感谢西山居CEO邹涛为本书所作的序，作为曾经的金山人，深感荣耀。
　　感谢TalkingDataCEO崔晓波，在我职业生涯中所给予的启迪和平台，作为TalkingData的一员，有幸参与到伟大的数据事业之中，倍感自豪。
　　感谢TalkingData、西山居，他们为行业做了一件非常伟大的事情，从此游戏数据分析也是一个真正落地的方向，TalkingData为行业的数据发展做出了产品和方法的指引，而西山居则将多年的沉淀与积累奉献于公众。同时也感谢所有一直以来支持游戏数据分析发展的众多游戏公司。
　　感谢在本书创作过程中给予我们帮助的金山西山居姜长嵩、畅游王巍、游戏数据挖掘与分析QQ群每一位参与游戏数据分析建设的热心网友，感谢TalkingData闫辉和于海亮，他们的产品设计和研发，使得行业进入了快速发展轨道，还有诸多未提到的朋友，感谢他们长期对游戏数据分析的支持和贡献。感谢所有付出艰辛努力的作者，余敏雄、吴娜、师胜柱，他们的全力支持和参与，使得本书顺利出版。
　　感谢机械工业出版社华章公司杨福川的信任，他陪伴我一同等待了3年时间；感谢辛苦改稿的编辑姜影。因为有了他们的支持、鼓励和帮助，本书才能得以顺利出版。
　　最后感谢家人，感谢你们一直以来的理解、陪伴和支持。
　　谨以此书献给亲爱的家人。
　　于洋