游戏数据分析实战 9787121327872 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黎湘艳 著

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• 游戏行业
• 数据建模

店铺： 韵读图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121327872

商品编码：29906944742

包装：平装-胶订

出版时间：2018-01-01

图书基本信息
图书名称	游戏数据分析实战	作者	黎湘艳
定价	79.00元	出版社	电子工业出版社
ISBN	9787121327872	出版日期	2018-01-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装-胶订
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

《游戏数据分析实战》主要针对游戏策划、游戏运营、游戏数据分析、产品数据分析挖掘、数据平台开发维护人员 及对数据分析感兴趣的读者，介绍怎样利用数据分析游戏生命周期中各阶段遇到的问题。 《游戏数据分析实战》主要分为三部分：*部分主要介绍游戏数据分析相关指标体系，通过这套体系，可以初步 监控游戏整体运营情况；第二部分主要介绍游戏正式发行前期的市场调研、渠道用户质量分析、竞品 分析及投资收益预测，对游戏品质进行定位，评估正式上线后的效果；第三部分主要对游戏正式发行 后的用户流失、活跃用户分类、付费习惯、版本迭代效果、区服合并等主要问题进行深入探讨，实现 游戏的精益化运营。 《游戏数据分析实战》的特色是以详细案例为主，通过 SPSS、Excel 等工具逐步展示实施步骤。通过手把手的方式 让读者快速掌握游戏数据分析方法。

作者简介

作者简介黎湘艳 盛大游戏数据分析专家，9年游戏行业数据分析挖掘工作经验。2008年开始，在盛大游戏从事数据分析工作，先后主持或参与50多款游戏的数据分析工作，主要产品有：龙之谷、永恒之塔、终幻想14、传奇永恒、血族、传奇手游、沙巴克传奇及超级地城之光等。其研究方向贯穿游戏整个生命周期，在定位游戏品质、市场投放和运营活动效果评估、用户游戏行为、用户画像、流失预警和收入预测模型等方面的分析对运营效果有显著提升，撰写各类专题分析报告超过100篇，其报告能紧密贴合业务，是游戏运营和发行的重要参考信息，在程度上驱动了业务开展，提升了运营收入。叶洋 游卡桌游数据分析师，7年游戏行业数据分析数据挖掘工作经验。

目录

第 1 章 “数羊”与数据化运营 1 1.1 “数羊”的故事1 1.2 数据分析的定义及步骤2 1.2.1 什么是数据分析2 1.2.2 数据分析的6个步骤2 1.2.3 常用的数据分析方法3 1.3 数据分析的价值6 1.4 一份好的分析报告应具备的要点7 1.5 图表制作的要点7 1.5.1 常用数据图表7 1.5.2 Excel 绘图技巧8 1.6 怎样成为一名的数据分析师12 1.7 游戏业务相关数据15 1.8 案例：不同写法的分析报告分享16 1.8.1 《游戏 A》：春节对其收入和活跃人数影响分析16 1.8.2 《游戏 B》：新版本效果分析17 1.8.3 《游戏 C》： VIP 玩家和客服聊天分析19 第 2 章 游戏关键数据指标21 2.1 转化率21 2.1.1 激活率21 2.1.2 转化率漏斗22 2.2 留存率232 2.1 日留存率 23 2.2.2 周留存率24 2.2.3 月留存率24 2.2.4 加权留存率24 2.2.5 留存率和游戏质量的关系25 2.3 用户付费指标26 2.3.1 付费率26 2.3.2 ARPPU26 2.3.3 ARPU 26 2.4 导入用户成本27 2.4.1 CPC、CPA、CPR、CPL27 2.4.2 近几年CPL的变化27 2.5 LTV28 2.5.1 LTV的定义28 2.5.2 LTV与CPA的关系28 2.6 ROI29 2.6.1 ROI的定义29 2.6.2 ROI的价值29 2.7 手游和端游的区别30 第 3 章 游戏发行预热期 32 3.1 案例：预订用户分析32 3.1.1 预订用户调研32 3.1.2 分析方法概述34 3.1.3 数据来源35 3.1.4 分析案例36 3.1.5 小结44 3.2 案例：预订用户转化率预估45 3.2.1 分析方法概述45 3.2.2 数据来源 45 3.2.3 分析案例 463.2.4 小结 51 3.3 案例：竞品分析51 3.3.1 市场宣传、预热活动51 3.3.2 开测表现52 3.3.3 运营活动与版本计划52 3.3.4 数据表现好的原因52 3.3.5 畅销榜前50名的MOBA类手游数据对比53 3.3.6 详细分析 53 第 4 章 游戏封测期 57 4.1 案例：封测用户调查分析58 4.1.1 调查目的 58 4.1.2 问卷设计思路58 4.1.3 分析方法概述63 4.1.4 数据来源63 4.1.5 详细的调查结果分析64 4.1.6 分析结论81 4.1.7 小结83 4.2 案例：渠道用户质量分析83 4.2.1 渠道分类 83 4.2.2 分析方法概述84 4.2.3 数据来源85 4.2.4 分析案例86 4.2.5 小结92 4.3 案例：客户端大小对用户转化率的影响92 4.3.1 分析方法概述92 4.3.2 数据来源92 4.3.3 客户端大小对用户“下载→激活→注册→进入游戏→充值”的影响93 4.3.4 客户端大小对用户“广告曝光→点击→下载→注册”的转化率影响94 4.3.5 分析结论95 4.3.6 小结95 4.4 游戏公测前期收入、活跃预测96

编辑推荐

《游戏数据分析实战》贯穿整个游戏生命周期，提供了丰富的数据分析案例，从预热到封测，再到公测， 均为作者在实际工作中经历的真实案例。案例分析包含数据来源、分析方法、分析过程、分析结论及小结。通过学习本书不但能较深入地学习数据分析方法，还能了解到运营和市场的相关知识。

文摘

序言

好的，这是一份围绕“游戏数据分析实战”主题，但不包含特定书目内容的详细图书简介。 --- 《洞察先机：现代游戏产业的数据驱动决策指南》 书籍简介 在瞬息万变的数字娱乐领域，游戏已不再仅仅是技术与创意的结晶，更是海量数据汇聚的熔炉。从概念设计到上线运营，再到长期的生命周期管理，每一个环节都蕴含着可被量化的信息，这些信息是驱动产品迭代、提升用户体验和实现商业成功的关键钥匙。本书《洞察先机：现代游戏产业的数据驱动决策指南》旨在为游戏开发者、产品经理、数据分析师以及决策层领导者提供一套全面、系统且极具实操性的数据分析框架与方法论。 本书深度聚焦于如何有效地采集、清洗、解读并应用游戏运行过程中产生的各类数据，从而将原始数据转化为具有战略价值的商业洞察。我们摒弃了晦涩难懂的纯理论阐述，而是通过大量贴近行业现状的案例分析与实战步骤，指导读者构建起一个从指标定义到模型构建，再再到效果验证的完整数据闭环。 第一部分：数据基础与分析哲学 本部分为后续高级分析打下坚实的基础，核心在于建立正确的“数据观”和“指标体系”。 1. 游戏数据生命周期管理： 我们将详细剖析游戏数据从埋点设计、实时采集、存储架构（如OLAP与数据仓库的构建选择）、到最终报表呈现的完整流程。重点讨论如何在保证数据准确性与一致性的前提下，设计高效的埋点方案，确保核心业务逻辑与关键事件被完整记录。 2. 核心业务指标（KPIs）的构建与解读： 游戏运营的核心在于“留存”与“变现”。本书将深入探讨用户生命周期价值（LTV）、付费转化率（CVR）、平均用户收入（ARPU）、日活跃用户（DAU）/月活跃用户（MAU）的比率、以及新用户获取成本（CAC）等关键指标的计算模型、常见陷阱以及如何根据不同类型的游戏（如F2P、买断制）定制指标体系。强调指标的“层级化”管理，确保一线团队与高层决策者关注的焦点保持一致。 3. 数据质量与伦理规范： 数据偏差是导致错误决策的元凶。本章将教授如何进行异常值检测、数据清洗的最佳实践，并探讨在GDPR、CCPA等法规日益严格的背景下，如何进行匿名化处理和保护用户隐私，确保分析的合规性与可靠性。 第二部分：用户行为深度分析与体验优化 游戏设计的成功与否，最终体现在玩家的行为上。本部分将重点指导读者如何通过数据洞察玩家心理与行为模式。 4. 漏斗分析与流程优化： 无论是新手引导（Tutorial）、核心玩法循环还是付费路径，每一个转化节点都对应一个分析漏斗。本书提供了一套多维度漏斗分析工具箱，教你识别“流失热点”和“卡点”，并结合A/B测试框架，验证优化方案的有效性。特别关注“AARRR”模型在游戏产品不同阶段的应用差异。 5. 用户分群（Segmentation）与个性化体验： “一刀切”的运营策略早已过时。我们将详述RFM模型（最近消费时间、消费频率、消费金额）在游戏中的进阶应用，教授如何利用聚类算法（如K-Means）对玩家进行行为、付费、社交等多个维度上的精准分群。重点讲解如何基于不同用户群体的特征，推送定制化的活动、内容或激励，实现千人千面的运营效果。 6. 社交网络与社群行为分析： 对于多人在线游戏而言，社交关系是留存的基石。本章介绍如何利用图数据库和网络分析技术，可视化玩家间的连接强度、影响力传播路径，识别关键意见领袖（KOL）和潜在的负面社交行为，从而优化公会系统、组队机制和反作弊策略。 第三部分：经济系统与变现策略的数据化 游戏内的经济平衡与变现效率是维持长期运营的生命线。本部分专注于虚拟经济系统的量化管理。 7. 虚拟经济系统平衡性分析： 从道具产出、消耗速率到货币的内循环（金币、钻石等）与外循环（充值、付费）。本书提供了一套动态平衡模型，指导分析师如何通过监控关键的经济指标（如通胀率、稀有道具产出效率），预测系统失衡风险，并设计合理的衰减机制或回收措施。 8. 深度付费行为建模与预测： 超越基础的CVR分析，我们将探讨如何构建更精细的付费预测模型。这包括对“鲸鱼用户”、“海豚用户”的画像构建，分析其首次付费（FTUE）触发因素，以及如何利用时间序列分析预测未来付费收入，指导资源分配和定价策略。 9. 促销活动效果的因果推断： 如何判断一次限时折扣活动带来的收入增长，究竟是活动本身的功劳，还是由市场投放增加带来的“自然流量”？本书将引入倾向得分匹配（PSM）等因果推断方法，帮助分析师剥离干扰变量，精准评估每一个运营动作带来的真实增量价值。 第四部分：工具栈与实战部署 理论指导必须落地。最后一部分侧重于如何选择合适的工具栈并将其融入实际工作流。 10. 数据可视化与报告自动化： 介绍行业内主流的BI工具（如Tableau, Power BI, Superset等）在游戏数据看板构建中的应用技巧。强调“讲故事”的重要性——如何将复杂的数据转化为决策者易于理解的图形化报告，并建立自动化的异常预警系统，实现“数据驱动的自动化运营”。 11. 机器学习在游戏分析中的应用前沿： 简要介绍如何利用更高级的分析技术。例如，利用回归模型预测玩家流失时间点，利用自然语言处理（NLP）分析客服工单和社区评论，以捕捉用户情绪的细微变化。 --- 本书面向对象： 有一定基础，希望系统化提升数据分析能力的游戏产品经理与运营人员。 致力于将工作重心从“报表制作”转向“业务驱动”的初中级数据分析师。 需要理解数据如何影响产品路线图的研发团队领导者与项目总监。 通过阅读本书，读者将不再是被动地整理数据，而是能主动地利用数据语言与业务部门进行高效沟通，真正将数据转化为游戏产品成功的核心驱动力。 （预计篇幅：约1500字）

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透着一股子专业劲儿，深邃的蓝色背景，配上闪烁着数据光芒的几何图形，还有那行醒目的中文标题——《游戏数据分析实战》，光是看一眼就让人充满了期待。作为一名游戏爱好者，同时也是一个对数据背后故事的好奇者，我一直想深入了解游戏是如何通过数据来迭代优化，如何通过分析来提升玩家体验的。市面上关于游戏开发的书籍很多，但真正聚焦于“数据分析实战”的却相对较少。这本书的出现，就像在茫茫书海中找到了一座灯塔，指引着我探索游戏世界的奥秘。我迫不及待地想知道，作者会从哪些角度切入，是侧重于宏观的数据指标，还是微观的玩家行为分析？是会介绍一些常用的分析工具和技术，还是会分享一些真实的案例研究？我尤其希望看到书中能够包含一些实际操作的指导，比如如何从零开始搭建一个数据分析框架，如何通过数据挖掘出玩家流失的关键原因，或者如何利用A/B测试来验证游戏设计的有效性。如果这本书能够教会我如何用数据说话，如何让数据成为游戏设计的“指南针”，那我将觉得不虚此行。

评分☆☆☆☆☆

我是一名有着一定游戏开发经验的资深玩家，虽然不是专业的数据分析师，但我对游戏中的一些数值设计和玩家行为模式一直有着浓厚的兴趣。我发现许多游戏的乐趣往往隐藏在那些精心设计的数值背后，而数据分析正是揭示这些奥秘的钥匙。这本书的出现，让我看到了一个深入了解游戏“内在运作机制”的机会。我希望能在这本书中找到关于如何理解游戏生态、如何衡量游戏平衡性、如何通过数据来优化用户体验的解答。我尤其好奇书中会如何讨论一些更具挑战性的议题，比如如何设计一套有效的激励系统来延长玩家的活跃度，或者如何通过数据来预测一款新游戏是否会成功。我希望这本书能够提供一些启发性的思考，让我能够从一个更广阔的视角来审视游戏，不再仅仅是玩家，而是能更深入地理解游戏设计和运营的逻辑。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚踏入游戏行业的初学者，对数据分析领域充满了热情，但又感到有些无从下手。在寻找相关学习资料的过程中，我发现了这本《游戏数据分析实战》，它给我带来了一种豁然开朗的感觉。书名中的“实战”二字，让我觉得它并非空中楼阁，而是能够真正应用于实际工作中的。我非常好奇书中会如何将理论知识与实际操作相结合。是会从基础的数据统计概念讲起，然后逐步深入到更复杂的模型和算法吗？还是会直接切入一些游戏行业特有的分析场景，比如用户留存分析、付费分析、活动效果评估等等？我特别期待书中能够提供一些高质量的案例，能够让我看到真实的游戏项目是如何运用数据分析来解决问题的，以及这些分析结果对游戏产生的影响。如果书中能够分享一些实用的分析模板或者代码示例，那对我来说将是巨大的财富。我希望这本书能够帮助我建立起一套扎实的数据分析思维体系，并能够运用这些知识来为我未来的游戏项目贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对于游戏数据分析的理解还停留在比较浅显的层面，比如知道一些基础的KPI，但对于如何深入挖掘数据背后的价值，却感到力不从心。在读这本书之前，我一直希望能找到一本能够真正帮助我提升数据分析能力的教材。我希望这本书能够提供一些关于游戏数据埋点设计的原则和方法，因为我深知高质量的数据是有效分析的基础。同时，我也非常关注书中对于数据可视化呈现的建议，因为如何将复杂的数据以直观易懂的方式传达给团队，是数据分析师的一项重要能力。更重要的是，我希望这本书能够教会我如何从数据中发现规律，如何预测趋势，甚至是如何通过数据来驱动游戏的设计决策。如果书中能够包含一些关于机器学习在游戏数据分析中的应用，比如用户画像构建、个性化推荐等方面的内容，那将是锦上添花。我期望通过这本书，能够真正成为一个能够用数据赋能游戏的产品经理。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据科学充满热情的学习者，我一直希望能找到一本能够将理论知识与实际应用紧密结合的书籍，而《游戏数据分析实战》恰好满足了我的需求。我希望这本书能够不仅仅停留在概念的讲解，而是能够带领我深入到游戏的真实数据世界中，去体验数据分析的魅力。我非常期待书中能够详细介绍一些常用的游戏数据分析流程，包括数据采集、清洗、处理、建模、分析和可视化等各个环节。同时，我也希望书中能够分享一些行业内通用的数据指标体系，以及如何根据不同的游戏类型和产品阶段来选择和定义这些指标。更重要的是，我希望能在这本书中找到关于如何将数据分析结果转化为 actionable insights，从而指导游戏产品迭代和运营策略制定的具体方法。如果书中能够包含一些关于数据仓库、数据挖掘以及机器学习等前沿技术的介绍，并且能够结合游戏行业的实际案例进行说明，那将对我极具启发意义。