游戏数据分析维度、方法

游戏数据分析维度、方法

1通过网上，收集关于游戏数据分析方面的资料。对各资料进行整理，并提出对游戏行业有价值的专题分析内容。欢迎拍砖！

2数据分析的维度、方法

2.1常规数据分析（设定指标，定期监测）

2.1.1常规数据分析维度

2.1.1.1宏观方面

对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况

2.1.1.1.1用户数量

注册用户

在线人数（最高在线人数；日、周、月活跃人数；活跃用户平均在线时间、平均在线人数）

2.1.1.1.2 ARPU

每个（平均在线人数、付费用户、活跃用户）每月贡献人民币

运营成本（服务器、带宽、客户服务、推广成本）

产品毛收益

时间卡模式的固定ARPU

增值模式的动态ARPU

时间卡+增值模式的动态ARPU

付费率

2.1.1.1.3 推广力度

推广成本（宣传成本、人力成本、时间成本）

推广效果（各个路径的转化率：看广告人数—目标用户看广告人数—目标用户记住人数—目标用户感兴趣人数—目标用户尝试人数）

2.1.1.1.4 流失率

前期流失率

自然流失率

游戏流失率重要节点分布（初始化页、选线+创建角色、1级、5级、6级、7级、累计）

一般流失率（日、周、月）

2.1.1.1.5 用户自然增长率

2.1.1.1.6病毒性

发送邀请人数、发送率

接受邀请人数、比例接受率

K-Factor=感染率*转化率

2.1.1.2微观方面

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。

2.1.1.2.1 MMORPG游戏:

职业等级分布

任务统计（每个任务参加、完成和取消次数或人数）

经济系统统计

{ 总剩余金钱、背包存放金钱总量、仓库存放金钱总量、邮件存放金钱总量经济产出：任务产出金钱、玩家卖给NPC物品获得金钱、打工获得金钱

经济消耗：（任务消耗、NPC购买消耗、道具合成消耗、道具加工消耗、道具打孔消耗、道具镶嵌消耗、装备升级消耗、装备炼化消耗、兑换家族声望消耗、家族升级消耗、修理装备消耗）

}

活动统计（活动参与人数、活动完成人数、奖励产量、意外预警）

商城统计（销售统计工具，销量排行）

2.1.1.2.2ACG游戏

职业等级分布

资源使用统计

排名统计（增加荣誉感）

2.1.2常规数据分析方法

2.1.2.1对比分析法

各运营核心指标,例如：人气（平均在线人数、高峰在线人数）、收益（每个在线人数的ARPU）

1、与目标对比（例如：在11月30号前，某游戏日活跃用户数运营目标为5万户。目前运营结果，日活跃用户为4万户，完成率为80%）

2、不同时期对比：同比、环比（例如：周末日活跃用户数比工作日日活跃用户数多）

3、行业内对比（QQ平台、当乐网等）

4、活动效果对比（实验组和控制组）

2.1.2.2结构分析法

例如：某道具销售额占所有道具销售额

2.1.2.3平均分析法

例如：每个地区付费用户的ARPU

2.1.2.4交叉分析法

例如：游戏等级和流失率之间的关系

2.1.2.5综合评价分析法

例如：构建综合指标客画用户的忠诚度（月登陆次数、在线时长、付费金额等）

2.1.2.6漏斗图分析法

例如：初始化页，选线+创建角色、1级、5级、6级等关键路径的转化率

2.1.2.7 PEST分析法

P：国家出台那些相关政策？有何影响？相关法律有哪些？有何影响？

E：GDP及增长率、进出口总额及增长率、消费价值指数、失业率、居民可支配收入

S：中国手机游戏用户与中国公民在人口规模、性别比例、年龄结构、人口分布等方面，手机游戏网民与全国是否有区别？

T：技术(手机终端和游戏开发创新)的发明、传播、更新速度如何？国家重点支持项目、投入研发费用、专利个数如何？

2.1.2.8 5W2H分析法

用户购买行为分析

Why：用户购买的目的是什么？产品在哪方面吸引用户？[产品的画面、操作，各方面细节，游戏是否有内涵，客户服务质量，线上活动（开发新任务、策划活动、客服执行活动）]

What：公司提供什么产品或服务？产品与用户需求是否一致？[例如产品：《新三国争霸》是一款三国题材的策略战争网游。独一无二的战斗模式，热血沸腾的万人国战，让人欲罢不能。服务：VIP用户系统、爱问系统、电话、邮件、论坛、传真、即时通讯软件、当面客服等。与用户需求是否一致：对游戏玩家调研、进行试玩，对产品进行反馈，也可以通过网页上对游戏的评分、评价、下载量、用户量进行评估 ]

Who：谁是我们的用户？用户有何特点？[配有手机且手机功能支持游戏运行,用户年龄结构、男女比例、职业类型等]

When：何时购买？多久再次购买？[分时间点卡和增值道具购买]

Where：用户在哪购买？用户在各个地区的构成怎么样？[各大游戏网站(当乐网、九游游戏)、游戏运营平台(QQ平台、UC平台) 每个省份地市用户分布情况]

How：用户购买支付方式是怎样的？[网上银行卡(易宝网银、快钱)、实物卡(盛大卡、征途卡、QQ卡、完美卡)、声讯(固定电话、手机充值)、支付宝(支付宝、财付通)、短信(手机短信)、卡密(神州行)、网吧直充]

How much：用户购买花费时间、交通等成本各是多少？[每个活跃用户每天在线时长、每个活跃用户ARPU]

2.1.2.9逻辑树分析法

2.1.2.9.1从人气角度

2.1.2.9.2从收益角度

2.2专题数据挖掘（更深入了解游戏用户的行为）

基于目前游戏行业快速增长的行业背景，游戏市场远远没有达到饱和状态。而传统电信行业逐步达到饱和状态，而且行业又不相同，所以不能够生搬硬套电信行业的一些成功专题分析经验。但我们可以根据游戏行业目前的业务现状，同

时借鉴电信行业的专题分析经验，从而解决目前游戏业务问题。

2.2.1流失预警

基于某款游戏，如果用户量逐步达到饱和状态，且用户流失率居高不下，严重影响到游戏的利润。并且获取一个新客户的成本远高于挽留一个客户的成本，这时候流失预警就具有重要意义。

可以和目前的游戏业务专家明确以下问题：

Who : 分析哪些用户，流失的定义是什么

When: 时间窗口设置，分析期、挽留期、反应期

What: 明确哪些分析指标(衍生出一些占比、趋势字段)

2.2.2客户细分

目前游戏行业的资费业务较单一（时间卡或道具销售）,随着业务的不断深入，为了达到收益最大化，增加资费业务的种类有较大意义。可以满足更多用户的差异化需求，同时对不同用户提供差异化产品后可以提高利润。

当游戏行业的资费业务到达一定复杂度后，可以对目前现有的客户资源进行细分，根据不同群体营销不同产品，提高客户的响应度。

2.2.3个性化推荐

根据客户曾经玩过的游戏和购买过的道具，向用户推荐感兴趣的游戏和道

具，从而提高用户响应率，进而提升用户的ARPU(价值)

2.2.4种子用户识别

种子用户是手机游戏领域的意见领袖，通过个人的影响力，他们能够带来大量的新用户。如果在推广的时候能一开始找准种子用户，将优秀的游戏推荐给他们，能以最低的成本在最短的时间内拥有大量活跃用户，从而达到病毒式营销的效果。

2.3用户调研（设计问卷、开展调研）

用户调研其实在游戏数据分析工作处在一个边缘的位置，很多玩家不清楚自己想要什么，所以某种程度上我们来做这种调研工作往往会得到错误的玩家信号，所以很少会用调研手段来分析玩家。

游戏数据分析基础知识

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

移动游戏运营必备的数据分析指标

移动游戏运营必备的数据分析指标 用户获取(Acquisition) AARRR模型指出了移动游戏运营两个核心点： 1) 以用户为中心，以完整的用户生命周期为线索 2) 把控产品整体的成本/收入关系，用户生命周期价值(LTV)远大于用户获取成本(CAC)就意味着产品运营的成功 移动游戏的运营会经历如下从投入到产出的循环过程： Acquisition用户获取(投入) Activation & Retention用户活跃及留存 Revenue用户转化(产出) 1．用户获取-Acquisition关键指标 这个阶段是业务的投入期。运营者通过各种推广渠道(Channel)，以各种方式获取目标用户。这个阶段数据分析最重要的就是通过组合各种维度(如时间、地域、渠道)对各种营销渠道的效果进行评估，从而更加优化合理的确定投入策略，最小化用户获取成本(CAC) 关键数据: 1. 用户数量(以时间、地域、版本、推广渠道等不同维度来拆解分析新增、总数及增长率，组合各种维度来分析各种营销渠道的用户获取效果以及目标用户分布)： 点击用户数(Click) 安装用户数(Install)

注册用户数(Sign-Up) 在线用户数(Login): 最高在线(PCU) 平均在线(ACU) 日活跃(DAU) 周活跃(WAU) 月活跃(MAU) 有效用户数：不同类型产品会有不同的定义(可能是注册用户或者登录用户或者付费用户) 2.渠道转化率：点击->安装->注册->登录的转化比率(分渠道) 3．自然增长用户Organic Users：非推广手段获得的用户，如果此数据增长率相对Marketing Users的增长率很高，或者说明产品已经进入成熟稳定期，或者说明营销推广需要加强了。 推广获得用户Marketing Users：推广渠道获得的用户，含有渠道标签，用于宏观的评价渠道推广效果。 4．虚假用户数(One Session/Day User)：顾名思义，一次会话用户。主要用于监控渠道刷量作弊。同时也可反映目标用户的使用习惯，判断渠道获取的用户是否有效，从而评价渠道推广质量 5．渠道增长率：评价渠道长期运转健康度 6．渠道份额：渠道对比 7．最后说说CAC(Consumer Acquisition Cost)

游戏数据分析维度、方法

游戏数据分析维度、方法 1通过网上，收集关于游戏数据分析方面的资料。对各资料进行整理，并提出对游戏行业有价值的专题分析内容。欢迎拍砖！ 2数据分析的维度、方法 2.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 2.1.1常规数据分析维度 2.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况 2.1.1.1.1用户数量 注册用户 在线人数（最高在线人数；日、周、月活跃人数；活跃用户平均在线时间、平均在线人数） 2.1.1.1.2 ARPU 每个（平均在线人数、付费用户、活跃用户）每月贡献人民币

运营成本（服务器、带宽、客户服务、推广成本） 产品毛收益 时间卡模式的固定ARPU 增值模式的动态ARPU 时间卡+增值模式的动态ARPU 付费率 2.1.1.1.3 推广力度 推广成本（宣传成本、人力成本、时间成本） 推广效果（各个路径的转化率：看广告人数—目标用户看广告人数—目标用户记住人数—目标用户感兴趣人数—目标用户尝试人数） 2.1.1.1.4 流失率 前期流失率 自然流失率 游戏流失率重要节点分布（初始化页、选线+创建角色、1级、5级、6级、7级、累计） 一般流失率（日、周、月） 2.1.1.1.5 用户自然增长率

2.1.1.1.6病毒性 发送邀请人数、发送率 接受邀请人数、比例接受率 K-Factor=感染率*转化率 2.1.1.2微观方面 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。 2.1.1.2.1 MMORPG游戏: 职业等级分布 任务统计（每个任务参加、完成和取消次数或人数） 经济系统统计 { 总剩余金钱、背包存放金钱总量、仓库存放金钱总量、邮件存放金钱总量经济产出：任务产出金钱、玩家卖给NPC物品获得金钱、打工获得金钱 经济消耗：（任务消耗、NPC购买消耗、道具合成消耗、道具加工消耗、道具打孔消耗、道具镶嵌消耗、装备升级消耗、装备炼化消耗、兑换家族声望消耗、家族升级消耗、修理装备消耗） }

运营数据分析指标

运营数据分析指标文档 一.流量分析 1.1概览 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最长为365天。选择范围最长为365天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时则可显示每天12:00到13:00（或其他时间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域(表格)：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图：可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。横坐标为时间轴，与1.1和1.2中的时间范畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段，以及选中指标的具体数值,默认选中uv。 ⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息详情页。” 1.1.1概览信息详情页 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7

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。

游戏运营数据分析

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：

常见的18种游戏运营活动优缺点 10月24日

常见的18种游戏运营活动优缺点 平台游戏要成功，运营活动必不可少，各种运营的活动到底有怎样的规律？以下总结常见的18种游戏运营活动的优缺点。其实再多的方法论都需要与实践结合，以下所述，所有的活动类型都有利弊，选择一个最适合你的，才是最好的。 一、征集式活动 优点： 1,易在玩家之剑形成讨论点和话题，可在网站和论坛一定时间内聚集人气 2,玩家的截图和征文可作为软文素材，可提供一定的宣传点 3,讷讷感了解玩家的游戏建议和想法，可作为游戏运营和修改的参考缺点： 需要专门人员对征集的信息进行分类整理，审核周期较长 二、注册式活动 优点： 1,短时间内吸引大量玩家注册帐号，利于游戏人数提升 2,可为市场提供宣传点，增加媒体曝光量 缺点： 实体奖比虚拟奖对新玩家更具有吸引力，但也容易造成活动结束后人气和在线人数的急剧滑落，还容易造成大量小号生成对数据模型产生偏移。 三、评选式活动 优点: 1,利于拉票，曾近玩家间互动，通过玩家和好友间拉票行为，引入潜在用户并能宣传游戏 2,利于美女、帅哥、最强等词眼做噱头，吸引媒体注意，提升关注度 3,通过参赛人员的八卦新闻来延长曝光周期，配合软文达到炒作效果缺点： 投入成本较高，在活动期需要不断制造花边新闻来维持热点 四、充值式活动 优点： 1，能在短期内促使付费玩家充值大量现金，提升营业收入 2，吸引潜在的未付费用户进行付费，提升付费率

3，能促使付费用户在之后较长的期间内驻留不易于流失 缺点： 促销会减少部分收益，同时出现较多的高级道具会间接影响游戏平衡，加剧了付费用户和非付费用户之间的差距。应当注意首次促销给予的奖励数量，避免恶性循环造成盲目送礼。 五、抽奖式活动 优点： 1，以极品道具或者实体奖为诱饵，利用玩家赌博心理，获取高额收入 2，准入门槛低，通过页面抽奖形式让更多的用户浏览官网，利于游戏推广 缺点： 1，活动页面涉及小游戏需要进行开发和测试，策划周期长 2，对于抽奖类的活动玩家会认为有内定中奖嫌疑，公开公平公正是玩家所关心的重点 3，政府监管下对赌博性质的处罚 六、其他式活动 优点： 此类活动基本属于穷吆喝，获奖门槛很高，主要为的是媒体曝光度 缺点: 需要进行量度限制以及活动详细条款的指定，避免产生活动漏洞。 七、比赛式活动 特点： 能激发潜在消费大户的热情，增加此类玩家的付费额并提升游戏兴趣度 缺点： 参与面过窄，普通玩家通常认为此类活动是专门针对特定玩家打造 八、帮派式活动 特点： 利用团队凝聚力为启动要点，人为设置玩家之间纷争，让玩家体验团队对抗乐趣同时增加游戏道具消耗，侧面提高收入 缺点： 程序支持的内置公会对抗活动受网络等因素影响较大 九、冲级式活动 特点：

如何写好一款产品的运营数据分析报告

如何写好一款产品的运营数据分析报告 戏运营期间，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、一周运营数据分析、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，我们做运营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

oltp数据分析方法

数据仓库与OLAP实践 清华大学出版社

第3章多维数据分析基础与方法 v3.1 多维数据分析基础 v3.2 多维数据分析方法 v3.3 维度表与事实表的连接v3.4 多维数据的存储方式 v3.5 小结

3.1 多维数据分析基础 v多维数据分析是以数据库或数据仓库为基础的，其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统，但两者面对的用户不同，数据的特点与处理也不同。 v多维数据分析与OLTP是两类不同的应用，OLTP面对的是操作人员和低层管理人员，多维数据分析面对的是决策人员和高层管理人员。 v OLTP是对基本数据的查询和增删改操作，它以数据库为基础，而多维数据分析更适合以数据仓库为基础的数据分析处理。

1. 多维数据集（Cube） v多维数据集由于其多维的特性通常被形象地称作立方体（Cube）， v多维数据集是一个数据集合，通常从数据仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。 v SQL Server 2000中一个多维数据集最多可包含128个维度和1024个度量值。

2. 度量值（Measure） v度量值是决策者所关心的具有实际意义的数值。v例如，销售量、库存量、银行贷款金额等。 v度量值所在的表称为事实数据表，事实数据表中存放的事实数据通常包含大量的数据行。 v事实数据表的主要特点是包含数值数据（事实），而这些数值数据可以统计汇总以提供有关单位运 作历史的信息。 v度量值是所分析的多维数据集的核心，它是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数值数据。

3. 维度（Dimension） v维度（也简称为维）是人们观察数据的角度。v例如，企业常常关心产品销售数据随时间的变化情况，这是从时间的角度来观察产品的销售，因此时间就是一个维（时间维）。 v例如，银行会给不同经济性质的企业贷款，比如国有、集体等，若通过企业性质的角度来分析贷款数据，那么经济性质也就成为了一个维度。 v包含维度信息的表是维度表，维度表包含描述事实数据表中的事实记录的特性。

手游运营,怎么做一份数据日报

手游运营，怎么做一份数据日报? 文/小白学分析 很多人反映刚刚接手数据分析工作，不知道怎么来做一份数据日报，不知道取哪些数据，关注哪些重点指标，事实上对于新手而言最好的办法就是去参考前辈和看看行业一些日报的形式，但是核心在于你的产品是页游，还是app，还是手游，还是网站，还是开放平台，还是端游，或者是一款互联网应用，产品定位和属性决定了数据分析日报的形式和内容。 今天要说的这些指标和内容，基本可以保证基本的日报数据需求，换句话这是要关注的一些方面，剩下的要根据你的产品来了，不全或者纰漏错误还请各位批评指正。 在开始之前还要明确一点，仔细想清楚你的报告服务于谁，给谁看，怎么做怎么展现，都需要你自己来衡量，下面的一切都是一个基本的思路和例子，曾经看过一个面试题，在这里与各位分享一下，看看大家的答案是什么。如果你是京东商城的DMA，现在要你给刘强东提供三个数据分析指标，你会选择哪几个？ 第一部分 日报摘要信息 基础运营数据 基础运营数据部分首先要把重点摘要写出来，所谓摘要就是重点的数据指标的情况写出来，实际上大家要明白这些数据都是起到了解和预警的作用，其涉及的指标有： 1）人气数据 DAU（每日活跃帐号数：每日登录过游戏的玩家） 新增用户（每日注册的玩家） 新增有效用户（每日注册的玩家并保证登录过游戏的玩家）：建立时间序列的数据源，分宣传期与非宣传期数据，可结合ACU，PCU等数据，观察游戏对用户的黏

PCU（峰值）：建立时间序列的数据源，观察并得出属于自己游戏的波动范围ACU（平均同时在线人数）：建立时间序列的数据源，观察并得出属于自己游戏的波动范围 平均在线时长 平均游戏时长 客户端下载量 官网&论坛PV，独立IP，UV，论坛的浏览次数，发帖量 2）收益数据 每日充值金额 每日充值人数（日充值APA）：建立时间序列的数据源，对比业内平均水准，测试游戏消费引导能力 每日ARPU（可以理解平均充值金额）：建立时间序列的数据源，测试游戏消费点挖掘能力 每日新增充值帐号： 每日购买金额 每日购买人数（日购买APA） 每日ARPU（可以理解平均消费金额） 3）流失率信息 流失率作为单独的一块要重点的进行描述，流失率的变动意味着产品在发生变化，主要要从以下几个流失率指标进行每日预警监控： 日流失帐号：统计日内有登录但统计日后7天都未登录的账号数 日流失率：统计日内有登录但统计日后7天都未登录的账号数 / 统计日的活跃帐号数 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

游戏运营数据分析指标

游戏运营数据分析指标 一.用户数量： 1.注册用户： 数据价值不高因为每个不同项目注册用户的质量完全不同。前两年被用得很广泛，用来宣传我们的游戏拥有了多少多少用户，当然，有几个是真实的呢？连运营商给出来的都不真实的话，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） 2.在线人数： a.最高在线：某个时间能达到的最高在线。 b.活跃人数：此数据也最具欺骗性。如果一个活跃人数不带上时间，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”等。也就是在这段时间内进入游戏的人。 c.每个活跃用户平均在线时间：如果没有本数据，活跃人数是没有意义的。如果每个用户上来2分钟，马上就下去，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吗？平均每个活跃用户上来究竟玩多久？这是网络游戏中一个特别需要注意的数据 d.游戏平均在线人数：非常重要且有价值的参数，但仍然不是唯一的决定因素。

（1）.24小时内平均在线人数：数据采样时间越紧密，越精确。 （2）.不同的游戏，每个平均在线时间是由不同数量的用户造就的。 （3）.平均在线=（每24活跃人*小时） （4）.活跃用户每天活跃5分钟，就必须60/5*24=288个活跃用户，才能达到1个平均在线人数。 二.ARPU值： 每个平均在线，每月贡献的人民币因为对于运营商来说，需要根据多少平均在线，来确定服务器、带宽、客户服务、需要多少推广成本才能累计这些平均在线等运营成本。 1.产品毛收益：产品毛收益=平均在线*ARPU值也就是说，要想创收，要么增加用户的在线数量，要么增加每个人的消费数量。 2.时间点卡模式的ARPU固定值：每小时4毛*24小时*30天=288元/月（或其它点卡定价）一款百万在线的收费网游的大致输入，就是1000000*288，每月2.88亿的毛收入（当然其中还有很多小数字，例如免费试用期的用户比例导致真实值减少、各种因素导致的免费游戏，用户比例导致真实收入减少、用户购买点卡很多人没用完导致真实收入增多，渠道压了货但是最后却没有退的导致收入增多等） 3.增值模式的动态ARPU值：目前由于绝大多数网络游戏都在学习免费模式，利用增值服务、收费道具等来盈利的模式，这种模式下，ARPU值的大小是关系到

浅谈SEM数据分析的意义、维度和结果

浅谈SEM数据分析的意义、维度和结果首先要明确，为什么要做SEM数据分析？SEM数据分析的最大意义在于总结过去，预判未来，改善投放。通过一系列的改善，使账户的投放运作走上良性循环。或许很多人认为，一个好的数据分析能把一个巨亏的烂账户变为巨盈的好账户，但是营销达人弘鸽科技认为，这虽然存在理论可能，但操作性极低。 拿气象学的数据分析来举例，凭借丰富的经验和高科技的仪器，人类已经拥有了预测未来天气变化的能力。但是人类仅仅是分析预测，不能彻底改变未来的天气变化。因为该下雨时还是得下雨，该干旱的还是干旱。我们只是通过数据分析和预测，在下雨前准备好伞，在干旱前储存好足够的水罢了。 SEM的数据分析也是如此，我们只是通过数据分析在行业低谷到来前避免潜在的无效投放，在行业高峰来临之际，做好充足准备。如此进退有度，SEM效果自然也就提升了。 SEM数据分析的维度怎么理解呢？几乎所有SEM推广账户后台都能为用户提供数据统计和下载服务。面对琳琅满目的数据记录，不少SEMER看花了眼——我们该看哪些数据？之所以产生这方面的困扰，是因为一些SEMER缺乏对数据维度筛选的能力。我们需要根据自己投放SEM的目的来筛选需要的维度去看数据，这样不但不会让人头晕，更能提高我们数据分析的效率。 目前SEM的投放目的基本可分为效果投放和品牌宣传两类。其中，效果转化是指以咨询量、订单量等为目的的投放。从结果倒推回去看会发现——要有咨询和订单需要网民访问我们的网站，而让网民访问我们的网站则需要网站有展现，并且

有足够的出价确保其必要的排名，这样才能保证一定的点击量。所以，效果投放的账户往往需要关注点击量、展现量、点击率、消费、平均排名等相关维度的数据。另外，还要根据咨询收益、订单收益计算投入产出。更细化的数据，还可以关注到每一个页面的转化率等。 品牌宣传更注重网站品牌的曝光率。这就需要我们更关注网站的展现量，以及不同关键词和搜索词的具体展现和点击等。如果想进一步了解网民对品牌的认知度，还可以观察每个访客的访问深度，以及各个页面的停留时长等。 此外，要想真正做好SEM数据分析，SEMER还需要根据各自的情况，关注推广账户外的数据。通过其他终端各维度的数据反馈和整合，做好SEM的数据分析。 最后是SEM数据分析的结果。很显然，正如前文中所说，SEM数据分析要能改善投放效果。最终的结果其实可以包含更多。比如，SEM的数据分析可以为SEO 提供帮助。众所周知，SEO的操作是要通过较长的时间来体现效果的。因此，选词、站内布局都必须慎重。因为若一开始就错了，那么后面无论是终止，还是修改，都会造成时间、人力等成本的浪费。可谓“一步走错，全盘皆输”。而SEM的投放只要审核通过后便开始进入数据收集和反馈阶段。通过SEM投放，我们很快就能知道关键词的搜索量如何，转化如何，还有没有其他的相关关键词等。凭借SEM投放得到的数据，加以分析和筛选，再交由SEOER去操作，能更明确操作方向，更能节省不少摸索的时间。

数据分析的五大思维方式

发现很多朋友不会处理数据，这个过程叫做数据清洗，中间可能涉及到编程，分析人员是应该学点编程的，后面抽时间给大家介绍一下，今天不讲这个。那今天讲什么呢？ 今天要讲数据分析的五大思维方式。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么？ 目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。 那么，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的思路，或者称之为思维方式。下面零一给你一一介绍。（本文用到的指标和维度是同一个意思） 第一大思维【对照】 【对照】俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。 图a毫无感觉 图b经过跟昨天的成交量对比，就会发现，今天跟昨天实则差了一大截。

这是最基本的思路，也是最重要的思路。在现实中的应用非常广，比如选款测款丶监控店铺数据等，这些过程就是在做【对照】，分析人员拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。 第二大思维【拆分】 分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。在派代上面也随处可见“拆分”一词，很多作者都会用这样的口吻：经过拆分后，我们就清晰了……。不过，我相信有很多朋友并没有弄清楚，拆分是怎么用的。 我们回到第一个思维【对比】上面来，当某个维度可以对比的时候，我们选择对比。再对比后发现问题需要找出原因的时候？或者根本就没有得对比。这个时候，【拆分】就闪亮登场了。 大家看下面一个场景。 运营小美，经过对比店铺的数据，发现今天的销售额只有昨天的50%，这个时候，我们再怎么对比销售额这个维度，已经没有意义了。这时需要对销售额这个维度做分解，拆分指标。 销售额=成交用户数*客单价，成交用户数又等于访客数*转化率。 详见图c和图d 图c是一个指标公式的拆解

游戏运营数据分析

游戏运营数据分析-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN

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。

网站数据分析的维度和指标

基础维度： UV: 独立访客，每台独立上网的电脑视为一位访客 PV/VV 访问页面/视频的浏览量或者点击 IP 独立ip数 人均PV 选择时间内，每个访客访问网站数=PV/UV IP质量根据人均PV的数值来评价某个来源，某个关键字，摸个访客的质量和价值。人均PV越高，IP质量就越好，该网站访客的忠诚度就越好 在线人数5分钟内在先访问的人数 访问深度在一次完整的站点访问过程中访客所浏览的页面数 停留时间所有访客访问过程中访问持续时间的平均值 最近访客最近一段时间内（5min），访问网站的独立访客 当前访问活跃程度当前访问网站访客的多少 回访人数某个cookie的再次访问记为一个回访客，它的数目即为回访人数 回访率回访访客占所有访客的比例，主要用于判断网站访问者对网站的忠诚度 新增访问某个cookie的首次访问记为一个新访客 回访次数某个cookie除第一次访问之后，又访问的次数 停留时间某个访客访问网站的时间长短 首次进入页面地址访客访问网站的第一个页面 最后访问页面地址访客访问网站的最后一个页面 访问路径每个访问者进入网站开始的访问一直到离开网站，整个过程中先后浏览的页面称为访问路径 访问频度网站访问者每日访问的频度，用于展示网站内容对访问者的吸引度 访问入口每次访问中，用户进入的第一个页面，此页面可以显示网站对外或者搜索引擎的一些链接入口 访问出口每次访问过程中，用户结束访问的最后页面 点击次数用户点击页面上链接的次数 到达PV 是指通过某个关键字到达网站的访客所带来的访问量 UV% 选择实际那范围内，某个类别UV占总UV的比例，UV%=UV/总UV PV% 选择时间范围内，某个类别的PV占总PV的比例 历史网站自开通维度统计系统之日起至今的各项数据量的总和 访问者维度： 流量来源分析 流量效率分析（产生的商业价值，用户动作） 站内数据分析（用户的着陆页和离开页） 用户特征（用户职业，年龄等） 网站分析指标：内容指标，商业指标 内容指标： 1，网站转化率：Take Rate =进行了相应动作的访问者/总访问量；衡量网站内容对网站访问者的吸引程度及网站的宣传效果 2，回访者比率Repeat Visitor Share =回访者数/独立访问者数；内容对访问者吸引程度和网站的实用性 3，积极访问者Heavy User Share=访问超过N页的用户/总访问数；衡量有多少访问者对网站的内容高度的兴趣（N:11-15,电子商务类：7-10） 4，忠实访问者指数Comnitted Visitor Index = 大于N分钟的访问页数/大于N分钟的访问者；每个长时间访问者的平均访问页数 5，忠实访问者比率Comnitted Visitor Share = 访问时间在N分钟以上的用户/总用户数；意义和3相同（N:20分钟左右） 6，忠实访问者Comnitted Visitor Volume = 大于N分钟访问页数/总访问页数 7，访问者参与指数Visitor Engagenent Index =总访问数/独立访问数 8，回弹率（所有页面）Reject Rate/Bounce Rate =单页面访问数/总访问数 9，回弹率（首页）Reject Rate / Bounce Rate =仅仅访问首页的访问数/所有从首

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：TalkingData TalkingData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，使之更适合移动游戏这一新领域。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； *是否存在渠道作弊行为。 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，即新登用户中只有一次会话，且会话时长低于规定阈值。

*推广渠道是否有刷量作弊行为； *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

游戏数据分析留存率分析

【编者注】留存率指：统计时间区间内，新登用户在随后不同时期的登录使用情况，留存通常统计次日留存率、3日留存率、7日留存率以及月留存率。 ?留存率一定意义上代表了新登用户对游戏的满意度； ?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月进行分析，例如上周新登用户在随后的几周的留存情况分析； ?次日留存率代表了游戏满意度，主要反映游戏初期新手对于游戏引导和玩法的适应性。 最近在做留存分析时，遇到了不少的情况，也经常会有人问我，为什么我的游戏突然次日留存率降了一半。如果留存率是单单作为一个简单的指标的话，那对你价值还是蛮有限的，今天就和大家说说一个case，这是不久前解决掉的问题，相信会帮助不少人。OK，这也将作为留存率分析的第一篇文章，后续在和各位分享。 事件描述 统计发现某三日的次日留存率较之前和之后下降了50%，但是在DAU整体趋势上没有显示的变化。

但是通过查看安装量，用户注册量，发现安装量没有明显的波动，但是用户的注册量骤然增加。下图是系统统计的截图 我们再看一下用户注册量 原因分析

由以上的数据表现来看，初步断定是两种情况： 新开服务器 老玩家刷号 针对第一种情况，我做了以下注册和安装的趋势图 由游戏官网得到了游戏开服的时间表 图中除了1月6日的波峰是由于游戏做了软文投放，刺激了游戏用户增长外，其他的红圆圈(除了1月16日)均是在周末开新服刺激新用户增长的，工作日所开的新服并没有出现波峰，比如1月3日，1月7日，1月9日等等。该游戏在1月18日开设新服，根据刚才的经验，1月18日不会出现较大的波峰，但是从1月18日~20日出现一个较大的波峰。即排除了工作日新开服务器造成的影响。 那么也就是剩下了第二种情况，即老玩家存在刷号的可能性。那接下来，我们需要做两方面的工作：

手游运营的指标

手机游戏运营主要的指标是什么 数据采集越细，手段越丰富，所获得的数据也就更加详实，虽然手机游戏没有网游那么复杂，但也需要数据化运营，而且是必要的，是优化游戏收入的关键，大家最主要关心的是下面三类数据的指标 1. 用户数量 首先，在移动设备上，用户获取的路径是有很多步的，尽量缩短获取路径或提高每一步的转化率是降低用户获取成本的关键。 以标准的用户转化路径为例, 渠道->点击->下载->安装->激活 ?渠道：收集数据可以从源头知道用户的数量，后期结合其他数据推算出激活成本，而且后期也需要评估分析渠道用户的质量，来评估是否与推广初期设定的目标相符。 ?点击率：如果是做广告，广告的文案和样式的设计会直接影响。 ?安装：安装方式（PC下载或手机下载），安装包大小（不宜太大），安装环境（Wifi或3G）会影响安装率。 ?激活：安装完成最后打开产品后叫做激活，运营一款产品时通常会综合推广成本和激活数来计算出激活成本，也叫用户获取成本，这是很关键的一个指标，主要通过这个指标来考核各个渠道推广的效果 2. 用户质量 体现用户质量的数据有几个重要指标，分别是 ?活跃用户，日（DAU），周（WAU），月（MAU） ?平均停留时长 ?启动频率 ?留存率（次日留存，7日留存，月留存） 最重要的一个指标是留存率，因为用户来了，能把他们留住才是王道 那么，如何才能提高用户留存率呢？ 想要提高用户的留存率，其实就要发现用户是在哪个环节流失的，并且找到流失的原因，然采取改进的解决方案，最大可能的减少用户流失率才行 以新手玩家的流程为例，新用户流失环节通常就是用户流失严重的地方，所以分析的价值比较高，来看这个转化路径 登陆->注册->创建角色->新手教程->完成前三关

游戏运营的数据分析

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，因为每个不同项目注册用户的质量完全不同。前两年被用得很广泛，用来宣传“我们的游戏拥有了xxx用户”，当然，有几个是真实的呢？连运营商给出来就不真实的话，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，哪怕是真实的，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，上面的那个也是没有意义的。如果每个用户都上来2分钟，马上就下去，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？平均每个活跃用户上来究竟玩多久？这是网络游戏中一个特别需要注意的数据。 iv.游戏平均在线人数—一这是个非常重要、有价值的参数，但仍然不是绝对唯一的决定因素。 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，让玩家长时间舍不得下线。 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，那么你需要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，那么你必须有60/5*24=288个活跃用户，才能达到一个平均在线人数。你要根据你的游戏用户特性，判断推广多一个活跃用户容易，还是增加游戏的粘着度更容易。c)一般来说，平均在线、总注册用户、活跃人数、以及最高在线有一个比例

运营数据

https://www.wendangku.net/doc/0f16542125.html,/p-47366351.html网游运营数据的分析！ 【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 【每周】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；

【计算方式】 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=流失帐号数÷除以总注册帐号数 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=当天所有在线人数的平均值 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU=100000 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC=5%~12% 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU=180~240 当日登录账号数=UV按10万人计算，一天60万~80万 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【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0.5小时至2小时、活跃天数累积0.5天 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时以下、不为其累积活跃天数