支持逾50个游戏项目的实战总结，盛大游戏数据分析专家，深刻讲解了游戏数据分析的理论、方法、工具及与业务深度结合的特性
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：第一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。
目录
序1
序2
前言
第1章 “数羊”与数据化运营
1.1 “数羊”的故事
1.2 数据分析的定义及步骤
1.2.1 什么是数据分析
1.2.2 数据分析的6个步骤
1.2.3 常用的数据分析方法
1.3 数据分析的价值
1.4 一份好的分析报告应具备的要点
1.5 图表制作的要点
1.5.1 常用数据图表
1.5.2 Excel绘图技巧
1.6 怎样成为一名优秀的数据分析师
1.7 游戏业务相关数据
1.8 案例：不同写法的分析报告分享
1.8.1 《游戏A》：春节对其收入和活跃人数影响分析
1.8.2 《游戏B》：新版本效果分析
1.8.3 《游戏C》：VIP玩家和客服聊天分析
第2章 游戏关键数据指标
2.1 转化率
2.1.1 激活率
2.1.2 转化率漏斗
2.2 留存率
2.2.1 日留存率
2.2.2 周留存率
2.2.3 月留存率
2.2.4 加权留存率
2.2.5 留存率和游戏质量的关系
2.3 用户付费指标
2.3.1 付费率
2.3.2 ARPPU
2.3.3 ARPU
2.4 导入用户成本
2.4.1 CPC、CPA、CPR、CPL
2.4.2 近几年CPL的变化
2.5 LTV
2.5.1 LTV的定义
2.5.2 LTV与CPA的关系
2.6 ROI
2.6.1 ROI的定义
2.6.2 ROI的价值
2.7 手游和端游的区别
第3章 游戏发行预热期
3.1 案例：预订用户分析
3.1.1 预订用户调研
3.1.2 分析方法概述
3.1.3 数据来源
3.1.4 分析案例
3.1.5 小结
3.2 案例：预订用户转化率预估
3.2.1 分析方法概述
3.2.2 数据来源
3.2.3 分析案例
3.2.4 小结
3.3 案例：竞品分析
3.3.1 市场宣传、预热活动
3.3.2 开测表现
3.3.3 运营活动与版本计划
3.3.4 数据表现好的原因
3.3.5 畅销榜前50名的MOBA类手游数据对比
3.3.6 详细分析
第4章 游戏封测期
4.1 案例：封测用户调查分析
4.1.1 调查目的
4.1.2 问卷设计思路
4.1.3 分析方法概述
4.1.4 数据来源
4.1.5 详细的调查结果分析
4.1.6 分析结论
4.1.7 小结
4.2 案例：渠道用户质量分析
4.2.1 渠道分类
4.2.2 分析方法概述
4.2.3 数据来源
4.2.4 分析案例
4.2.5 小结
4.3 案例：客户端大小对用户转化率的影响
4.3.1 分析方法概述
4.3.2 数据来源
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
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
4.3.5 分析结论
4.3.6 小结
4.4 游戏公测前期收入、活跃预测
4.4.1 收入、活跃预测框架
4.4.2 留存率预估模型
4.4.3 案例：《全民×××》游戏实例分析
4.4.4 项目成功要素和需要面临问题
4.5 最优市场费投放预估
4.5.1 公测最优市场费测算原理
4.5.2 案例：《游戏A》的最优市场费投放预估
4.6 案例：用户流失原因分析
4.6.1 分析方法概述
4.6.2 数据来源
4.6.3 分析案例
4.6.4 分析结论
4.6.5 小结
第5章 公测期市场分析
5.1 案例：预热期的竞品调研
5.1.1 基本信息调研
5.1.2 各竞品数据
5.1.3 竞品调研内容摘要
5.1.4 分析结论
5.2 案例：游戏服务器数量确定
5.3 案例：广告投放效果分析
5.3.1 市场投放媒体分类
5.3.2 分析方法概述
5.3.3 数据来源
5.3.4 分析过程和结论
5.3.5 小结
5.4 案例：用户手机机型分布分析
5.4.1 分析方法概述
5.4.2 数据来源
5.4.3 分析过程和结论
5.4.4 小结
第6章 公测期用户分析
6.1 用户流失原因分析
6.1.1 案例1：合理定义流失用户
6.1.2 案例2：玩家等级副本流失分析
6.1.3 案例3：流失率与当前等级流失率分析
6.1.4 案例4：等级付费转化率分析
6.1.5 案例5：卸载客户端的用户流失分析
6.1.6 案例6：应用5W1H分析法分析流失用户
6.2 活跃用户细分
6.2.1 聚类分析——快速聚类
6.2.2 案例：《全民×××》聚类分析SPSS实现
6.3 案例：预订且登录用户分析
第7章 公测期付费分析
7.1 案例：用户付费习惯分析
7.1.1 分析方法概述
7.1.2 数据来源
7.1.3 各个付费模块的用户消耗情况
7.1.4 不同类型玩家单一消耗分布
7.1.5 不同类型玩家的消耗分布
7.1.6 分析结论
7.1.7 小结
7.2 案例：高端用户预流失模型
7.3 案例：装备定价策略分析
7.4 案例：游戏收入下降原因分析
7.5 案例：分析游戏的收入指标完成情况及数据预警
7.5.1 分析方法概述
7.5.2 分析结论
7.5.3 小结
第8章 公测期版本分析
8.1 案例版本更新效果分析
8.1.1 分析方法概述
8.1.2 《游戏A》更新版本后的效果分析
8.1.3 分析结论
8.1.4 小结
8.2 案例：活动效果分析
8.2.1 分析方法概述
8.2.2 某游戏全年活动效果对比分析
8.2.4 小结
8.3 案例：开新服效果分析
8.3.1 分析方法概述
8.3.2 《游戏A》开新服后新用户和收入大涨原因分析
8.3.3 小结
8.4 案例：区服合并分析
8.4.1 区服合并后的平均在线人数、消耗ARPPU值
8.4.2 平均在线及平均在线消耗相关性关系
8.4.3 合服前后等级分布、人均PVP以及敌对势力均衡情况
8.4.4 《全民×××》区服合并玩家问卷调查
8.4.5 主要结论
8.5 聊天内容分析
8.5.1 案例1：《游戏A》游戏内聊天记录分析
8.5.2 案例2：《游戏B》QQ群聊天记录分析
8.5.3 案例3：《游戏C》贴吧发帖记录分析
序2
前言
第1章 “数羊”与数据化运营
1.1 “数羊”的故事
1.2 数据分析的定义及步骤
1.2.1 什么是数据分析
1.2.2 数据分析的6个步骤
1.2.3 常用的数据分析方法
1.3 数据分析的价值
1.4 一份好的分析报告应具备的要点
1.5 图表制作的要点
1.5.1 常用数据图表
1.5.2 Excel绘图技巧
1.6 怎样成为一名优秀的数据分析师
1.7 游戏业务相关数据
1.8 案例：不同写法的分析报告分享
1.8.1 《游戏A》：春节对其收入和活跃人数影响分析
1.8.2 《游戏B》：新版本效果分析
1.8.3 《游戏C》：VIP玩家和客服聊天分析
第2章 游戏关键数据指标
2.1 转化率
2.1.1 激活率
2.1.2 转化率漏斗
2.2 留存率
2.2.1 日留存率
2.2.2 周留存率
2.2.3 月留存率
2.2.4 加权留存率
2.2.5 留存率和游戏质量的关系
2.3 用户付费指标
2.3.1 付费率
2.3.2 ARPPU
2.3.3 ARPU
2.4 导入用户成本
2.4.1 CPC、CPA、CPR、CPL
2.4.2 近几年CPL的变化
2.5 LTV
2.5.1 LTV的定义
2.5.2 LTV与CPA的关系
2.6 ROI
2.6.1 ROI的定义
2.6.2 ROI的价值
2.7 手游和端游的区别
第3章 游戏发行预热期
3.1 案例：预订用户分析
3.1.1 预订用户调研
3.1.2 分析方法概述
3.1.3 数据来源
3.1.4 分析案例
3.1.5 小结
3.2 案例：预订用户转化率预估
3.2.1 分析方法概述
3.2.2 数据来源
3.2.3 分析案例
3.2.4 小结
3.3 案例：竞品分析
3.3.1 市场宣传、预热活动
3.3.2 开测表现
3.3.3 运营活动与版本计划
3.3.4 数据表现好的原因
3.3.5 畅销榜前50名的MOBA类手游数据对比
3.3.6 详细分析
第4章 游戏封测期
4.1 案例：封测用户调查分析
4.1.1 调查目的
4.1.2 问卷设计思路
4.1.3 分析方法概述
4.1.4 数据来源
4.1.5 详细的调查结果分析
4.1.6 分析结论
4.1.7 小结
4.2 案例：渠道用户质量分析
4.2.1 渠道分类
4.2.2 分析方法概述
4.2.3 数据来源
4.2.4 分析案例
4.2.5 小结
4.3 案例：客户端大小对用户转化率的影响
4.3.1 分析方法概述
4.3.2 数据来源
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
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
4.3.5 分析结论
4.3.6 小结
4.4 游戏公测前期收入、活跃预测
4.4.1 收入、活跃预测框架
4.4.2 留存率预估模型
4.4.3 案例：《全民×××》游戏实例分析
4.4.4 项目成功要素和需要面临问题
4.5 最优市场费投放预估
4.5.1 公测最优市场费测算原理
4.5.2 案例：《游戏A》的最优市场费投放预估
4.6 案例：用户流失原因分析
4.6.1 分析方法概述
4.6.2 数据来源
4.6.3 分析案例
4.6.4 分析结论
4.6.5 小结
第5章 公测期市场分析
5.1 案例：预热期的竞品调研
5.1.1 基本信息调研
5.1.2 各竞品数据
5.1.3 竞品调研内容摘要
5.1.4 分析结论
5.2 案例：游戏服务器数量确定
5.3 案例：广告投放效果分析
5.3.1 市场投放媒体分类
5.3.2 分析方法概述
5.3.3 数据来源
5.3.4 分析过程和结论
5.3.5 小结
5.4 案例：用户手机机型分布分析
5.4.1 分析方法概述
5.4.2 数据来源
5.4.3 分析过程和结论
5.4.4 小结
第6章 公测期用户分析
6.1 用户流失原因分析
6.1.1 案例1：合理定义流失用户
6.1.2 案例2：玩家等级副本流失分析
6.1.3 案例3：流失率与当前等级流失率分析
6.1.4 案例4：等级付费转化率分析
6.1.5 案例5：卸载客户端的用户流失分析
6.1.6 案例6：应用5W1H分析法分析流失用户
6.2 活跃用户细分
6.2.1 聚类分析——快速聚类
6.2.2 案例：《全民×××》聚类分析SPSS实现
6.3 案例：预订且登录用户分析
第7章 公测期付费分析
7.1 案例：用户付费习惯分析
7.1.1 分析方法概述
7.1.2 数据来源
7.1.3 各个付费模块的用户消耗情况
7.1.4 不同类型玩家单一消耗分布
7.1.5 不同类型玩家的消耗分布
7.1.6 分析结论
7.1.7 小结
7.2 案例：高端用户预流失模型
7.3 案例：装备定价策略分析
7.4 案例：游戏收入下降原因分析
7.5 案例：分析游戏的收入指标完成情况及数据预警
7.5.1 分析方法概述
7.5.2 分析结论
7.5.3 小结
第8章 公测期版本分析
8.1 案例版本更新效果分析
8.1.1 分析方法概述
8.1.2 《游戏A》更新版本后的效果分析
8.1.3 分析结论
8.1.4 小结
8.2 案例：活动效果分析
8.2.1 分析方法概述
8.2.2 某游戏全年活动效果对比分析
8.2.4 小结
8.3 案例：开新服效果分析
8.3.1 分析方法概述
8.3.2 《游戏A》开新服后新用户和收入大涨原因分析
8.3.3 小结
8.4 案例：区服合并分析
8.4.1 区服合并后的平均在线人数、消耗ARPPU值
8.4.2 平均在线及平均在线消耗相关性关系
8.4.3 合服前后等级分布、人均PVP以及敌对势力均衡情况
8.4.4 《全民×××》区服合并玩家问卷调查
8.4.5 主要结论
8.5 聊天内容分析
8.5.1 案例1：《游戏A》游戏内聊天记录分析
8.5.2 案例2：《游戏B》QQ群聊天记录分析
8.5.3 案例3：《游戏C》贴吧发帖记录分析
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