游戏行业用户行为分析相关内容

什么是用户行为分析？怎么做用户行为分析？

第一个问题，什么是用户行为分析：
过去的用户行为分析普遍的问题是：分析不聚焦、采集不全面、开发周期长、完全依靠人工埋点、事后分析、维度单一、指标传统。
所以当下可以把用户行为分析定义为：基于用户生命周期管理模型、全面采集所有数据、事中分析、提前预测、实时多维组合、科学维度划分、自定义指标的分析。
第二个问题：怎么做用户行为分析
你提出这个问题，证明你可能暂时没有数据分析团队，或者数据分析团队尚不成熟和完善，所以需要开展数据分析工作的话建议是借助第三方的平台。
这一块业务目前国内已经相对成熟，也有很多不错的合作伙伴可以选择了，硅谷的明星公司可以选择Google Analytics或者Mixpanel等，不过我最推荐的还是国内的数极客。
具体如何开展，我个人的建议是：
选择采用AARRR模型的平台，通过对用户全程行为的跟踪，让我们在经营中运营中，拥有Acquisition(获客)、Activation(激活与活跃)、Retention(留存)、Revenue(收入)、Refer(二次传播) 全程数据分析功能。...

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单机游戏用户痛点分析

我是这么看的：
首先是入门的问题：资源问题
如今很多玩家选择玩盗版，不去选择正版，紧接着面临的就是游戏质量的问题，经常死机卡顿出BUG等等情况，还有就是正版发行，价格有的太贵，舍不得花钱。
联机问题：
很多单机游戏支持联机，但是对于国内玩家来说联机玩单机游戏的局限性很大，很多都需要挂或者进入特定的登陆平台登陆等等，比较繁琐。
电脑配置问题:
现在单机游戏越来越多，配置要求也是越来越高，入门配置的价格越来越贵，所以很多人都被这个配置的门槛挡在了门外。
最后就是互动性的问题：
单机游戏的联网用户量肯定是没有网络游戏多的，所以互动性没有那么高，再加上很多游戏国内没有服务器的原因，从而导致在线玩家量很受限制。...

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为什么要做用户行为分析？如何利用数据分析用户行为

您的这个问题横跨网络营销和大数据分析，不过归根结底都是互联网。
以我们公司举例子，如果我们不做用户行为分析，那么怎么知道用户偏好和市场偏向，就不能及时调整战略方向，不能及时更新课程，结果就是：1.我们卖不出去课，客户被抢走；2.客户买了课，教出的学员也不适应市场最终没办法就业。而这两个最终导致我们，华信智原，死亡，死在社会经济发展的大浪潮中。
但我们做了用户行为分析就不一样了，我们知道社会现在最需要什么样的技术，哪一个行业更能高薪就业，那我们及时调整策略就能促进学员就业率，进而机构得到发展，顺便提高知名度，一举多得。
数据体现着用户偏好，一般一个平台的后台都可以收集用户的一些具体且真实的资料。拿共享单车举例：GPS定位可以确定一个人某一时段出现在哪，早晚上下班时间出现在某一地点的人多等，基于专业人士的分析可以预估单车需求，据此决定投放量。当然每个行业需要的数据不一样但是可以把所有的数据联系在一起，总能分析出自己的需要的用户行为。...

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什么是iptv游戏用户行为分析

1.自由业。就是什么指标都别500朝上，平凡结局。2.嫁贵族。魅力、气质均600或700，其余均500朝下，但别为0（罪孽除外） 详细：课上舞蹈，其余无视，每年圣恩节必须拿钱，打工，只要不减刚才两个，均可，但别去教堂3.士兵。武术500朝上，体力500朝上，自尊500左右。 详细：课上武力的那个，打工先农场再砍柴4.嫁罗宁。自尊、感受、体贴500朝上。且管家关系大于20（看不出的）增加方式：家务，生病时（即疲劳大于体力）让管家照顾。 详细：课上艺术，打工幼儿园这些都是我已经玩出来的。其实你可以参考美少女成长计划 百度百科，我就是这样玩的，注意：要大于的值必须过500...

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游戏行业的大数据分析管理

游戏行业的大数据分析管理
作为国内最大的网页游戏和智能手机游戏的研发、运营和发行商之一，人人游戏的大数据价值发现从结构化数据集起步，逐步向非结构化数据集延伸。
在骄阳似火的七月，人人游戏的“词云”应用火热上线了。所谓“词云”，就是先对人人游戏玩家的在线聊天记录进行分词，汇总之后对玩家行为进行分析和展现。目前，“词云”已经在人人游戏的四款重点游戏中安家落户，随后有关玩家情绪的分析功能（通过关键词对应玩家的情绪指数）也将上线。人人游戏运营平台总监、数据中心负责人王坤表示，“词云”应用的上线是人人游戏对大数据的利用从结构化数据集向非结构化数据集延展的重要一步。
成立于2006年的人人游戏正在努力转型为一家跨PC、平板电脑和手机终端的多平台游戏研发、运营和发行商。从2007年推出第一款网页游戏《猫游记》至今，人人游戏一步步向着这一目标靠近。在此过程中，人人游戏坚持在“跨屏”技术创新领域的研发投入，同时也积极利用大数据技术优化整体业务运营。
目前，王坤所领导的30余人的技术团队正致力于从包括游戏日志、玩家行为数据、日常经营数据等在内的大数据集中寻找更好的数据利用和展现途经，同时他们还是大数据应用在企业内部营销推广的主力军。“我们要做每个员工的大数据分析，而不仅仅是数据中心的大数据分析。要做好游戏行业的大数据分析，构建360°的用户视图非常重要。”她说。
从0°到360°
2009年，人人游戏对于业务数据的利用还停留在汇总游戏日志数据，仅用于简单分析的阶段。而在2013年，人人游戏已经基本上完成了基于IBMCognos的BI系统整体建设。同时，其基于Greenplum社区版的分布式数据仓库也已初具规模。对人人游戏而言，这些都是获得360°用户视图的必要工作。而360°用户视图为其业务运营和决策所带来的价值则是实实在在的。
“BI系统主要是管理结构化的大数据，我们搭建了报表、行动和洞察三位一体的闭环系统，而不仅仅是一个报表系统。”王坤说。新的BI系统将人人游戏的业务模型更加清晰地呈现出来，对游戏业务覆盖用户获取、客户存留、客户付费的核心流程进行了优化，能够更准确地为业务决策提供参考。在报表设计方面，王坤所带领的技术团队坚持遵循MECE（mutually-exclusive and collectively exhaustive，即相互排斥而又集体穷尽）的分析原则，确保每张报表都有清楚的存在意义。同时，BI系统上线后，企业在开发和运维方面的投入也有所降低。
“从结构化大数据到非结构化大数据，数据分析范围和深度的扩展，让我们能够更准确地把握玩家的行为和需求。”王坤说。以“词云”应用为例，“炸金矿”是人人游戏旗下“乱世天下”这款游戏中玩家参与度很高的一个玩法，玩家需要邀请一定数量的友人帮忙炸矿来赢取金币。但在节假日期间，这款游戏的参与度通常都会下降。“通过‘词云’分析后发现，节假日期间‘求炸’成为玩家的聊天热词。我们也因此得知，并不是玩家不爱玩这个游戏，而是玩家在节假日邀请不到足够数量的友人帮忙炸矿。基于这样的分析，我们可以在节假日期间对游戏规则进行调整。”王坤说。
大数据的行业价值
“每个行业都会有自己的大数据故事。在游戏行业，大数据分析可能不会直接带来电商网站那样真金白银的收入，但其价值同样会体现在精准营销、客户体验优化等多个层面。”王坤说。她指出，全面的大数据分析能够有效提升玩家的留存率和转化指标，并且为游戏产品的研发提供指引。而个性化的精准营销同样与大数据分析紧密相关，像是针对不同性别、不同年龄、不同地域人群的广告精准投放，背后都要依靠基于360°用户视图的玩家特征分析。
王坤坦言，对人人游戏乃至整个游戏行业来说，大数据的管理与分析仍然是一件“体力活”。“大数据团队所面临的最大挑战是数据的整合，把多来源的结构化、半结构化和非结构化数据整合在一起，很多企业还没有做到。另外，在企业内部和外部找到大数据的消费者，向他们营销大数据技术，同样是一件艰苦的工作。”她说。...

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怎样做一名游戏数据分析师

数据分析师，主要是两类人，一类是数据挖掘工程师，另一类是业务分析师。前者更偏技术，后者更偏业务。
成为一名合格的数据分析师需要作如下准备：
1、熟知行业与业务
2、理解业务中产生的数据
3、能提取数据
4、分析数据
5、解读数据
6、展示数据
主要还是商业敏感度，数据库及SQL水平，掌握数据分析工具及数据模型的能力，还有数据敏感度，和PPT能力...

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