遊戲數據分析的藝術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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於洋等著 著

圖書標籤:

• 遊戲數據分析
• 數據挖掘
• 遊戲開發
• 商業智能
• 數據可視化
• 用戶行為
• 遊戲運營
• 統計分析
• 機器學習
• 數據科學

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111507802

商品編碼：1685412223

齣版時間：2015-07-01

作  者:於洋 等 著 著作 定  價:79 齣 版 社:機械工業齣版社 齣版日期:2015年07月01日 頁  數:409 裝  幀:平裝 ISBN:9787111507802 ●序
●前言
●第1章瞭解遊戲數據分析1
●1.1遊戲數據分析的概念1
●1.2遊戲數據分析的意義2
●1.3遊戲數據分析的流程4
●1.3.1方法論5
●1.3.2數據加工6
●1.3.3統計分析9
●1.3.4提煉演繹9
●1.3.5建議方案12
●1.4遊戲數據分析師的定位13
●1.4.1玩傢—遊戲用戶14
●1.4.2分析師17
●1.4.3策劃—遊戲設計者22
●第2章認識遊戲數據指標24
●2.1數據運營24
●2.2數據收集25
●2.2.1遊戲運營數據25
●2.2.2遊戲反饋數據26
●部分目錄

內容簡介

本書在著重解決遊戲分析的基本認識、方法之外，還有更多對於業務理解的思考，從解決問題入手，以遊戲為很好切入點，輻射整個數據分析領域，並完成大部分理論和基礎數據的解讀分析。本書分為兩大部分：靠前部分貫穿瞭從基本的遊戲數據分析概念、分析師的定位、數據指標認識、遊戲數據分析方法論、統計學運用、渠道流量經營到具體的産品每個階段用戶的數據運營知識。第二部分則重點闡述運用R語言和數據挖掘的知識，深入探討遊戲數據分析的高階知識。 於洋 等 著 著作 於洋，TalkingData不錯谘詢總監，TalkingDataUniversity計劃。曾在金山軟件公司任職遊戲數據分析師，從事遊戲及移動應用數據分析、産品數據體驗優化、金融機構運營及數據培訓。先後服務於多傢銀行、保險、證券、移動運營商、移動互聯網公司。小白學數據分析專欄作者，撰寫靠前本《移動遊戲數據運營指標白皮書》和《移動應用數據指標白皮書》，運營學分析及網站。 為什麼要寫這本書
    無法衡量，就無法改進。
    每一個産品都是藝術品，遊戲是産品，故遊戲也是藝術品。然而産品需要用戶，用戶與産品都需要衡量，深入地分析並解決問題，提升産品，經營用戶。
    遊戲伴隨互聯網的發展逐步成為重要的産業，這其中誕生瞭像暴雪這樣的公司，同時也誕生瞭像西山居這樣的民族品牌。我們的技術越來越好，我們的界麵越來越炫，我們的設計策劃力量也在不斷成長。各種針對這個行業的書籍層齣不窮，然而我們卻發現，在越來越注重産品運營的今天，當一切走嚮瞭數字化後，我們的産品數據分析和數據建設，在大多數的從業者當中，卻是極度匱乏和無助的。
    從當初寫“小白學數據分析”開始，就承載瞭一種使等

《遊戲數據分析的藝術》 書籍簡介 在瞬息萬變的數字娛樂時代，遊戲已不再僅僅是消遣，而是承載著無數玩傢情感、社交互動乃至商業價值的龐大生態係統。而在這個生態係統的核心，數據是揭示玩傢行為、優化遊戲體驗、驅動商業增長的關鍵。《遊戲數據分析的藝術》並非一本關於如何進行遊戲開發或設計技巧的書籍，它深入探討的是如何運用數據這把“鑰匙”，去理解、去洞察、去塑造一個更成功的遊戲。 本書的核心在於“藝術”，這並非指空泛的感性描述，而是強調一種高度提煉、精準運用、並最終能轉化為卓越成果的科學與技藝的結閤。我們不教你如何寫代碼，也不深入講解復雜的算法模型（盡管我們會提及它們的重要性），而是聚焦於數據分析在遊戲領域應用的思維方式、核心方法論、以及實際落地時的關鍵考量。它是一本指導你如何從海量的數據海洋中，撈取到最有價值的“珍珠”的書。 誰適閤閱讀本書？ 這本書是為那些對遊戲行業充滿熱情，並希望在數據驅動的環境中做齣更大貢獻的專業人士設計的。這包括但不限於： 遊戲策劃師與設計師： 瞭解玩傢為何喜歡或不喜歡某個設計，如何根據數據迭代和優化遊戲機製，提升玩傢留存和付費。 遊戲運營人員： 掌握如何通過數據分析來製定更有效的運營策略，如活動設計、用戶激勵、內容推廣等，最大化運營效果。 市場營銷人員： 理解用戶獲取渠道的ROI，如何精準定位目標用戶，優化廣告投放，以及分析市場趨勢。 數據分析師（初學者或希望深入遊戲領域者）： 學習遊戲行業特有的數據指標、分析維度以及解讀方法，將通用數據分析技能應用於遊戲場景。 産品經理： 利用數據洞察産品問題，驅動産品迭代，確保産品在市場中的競爭力。 遊戲公司管理者： 建立數據驅動的決策文化，理解如何通過數據分析為公司戰略提供支持。 本書的內容涵蓋哪些核心領域？ 本書將帶領讀者係統性地探索遊戲數據分析的方方麵麵，我們不羅列技術棧，而是關注“做什麼”、“為什麼做”、“怎麼做（概念層麵）”： 1. 遊戲數據的本質與采集： 我們首先會探討遊戲數據的分類：用戶行為數據、付費數據、社交數據、技術性能數據、市場數據等。理解每種數據的獨特性及其價值。 關鍵在於建立“數據采集意識”：理解為什麼某些數據必須被準確、及時地采集，以及采集的粒度如何影響後續分析的深度。 我們將討論常見的遊戲事件埋點設計原則，如何確保采集到的數據是可用、可信、可溯源的。這包括區分關鍵用戶行為、業務流程節點，以及如何避免信息丟失或失真。 對數據質量的重視：從源頭保證數據準確性，瞭解髒數據、缺失數據對分析結果的潛在影響，以及基本的質量檢查思路。 2. 核心遊戲數據指標的解讀與應用： 用戶增長類指標： 新增用戶、活躍用戶（DAU/MAU）、用戶獲取成本（CAC）、生命周期價值（LTV）。我們將深入分析這些指標的計算邏輯、影響因素，以及如何通過數據分析來驅動用戶增長。例如，分析不同渠道的用戶質量，優化推廣策略。 用戶留存類指標： 次日留存、七日留存、月留存。這是衡量遊戲健康度的生命綫。我們會探討影響留存的常見因素，如何通過分析用戶在遊戲中的早期體驗、關鍵節點行為來找齣流失原因，並提齣針對性的留存提升方案。 用戶活躍與參與類指標： 平均在綫時長、會話次數、功能使用頻率、遊戲內行為深度。理解玩傢在遊戲中“做什麼”是至關重要的。我們會教你如何通過這些指標洞察玩傢的遊戲偏好、遊戲粘性，以及是否存在某些內容或玩法未能吸引玩傢。 付費轉化與變現類指標： 付費率、ARPU（每用戶平均收入）、ARPPU（每付費用戶平均收入）、付費渠道分析、付費節點轉化率。我們將詳細闡述如何分析玩傢的付費意願和能力，優化付費設計，提高整體營收。這包括分析付費用戶的畫像、付費行為路徑，以及如何通過激勵措施提升付費轉化。 遊戲體驗與滿意度指標： 遊戲卡頓率、崩潰率、玩傢反饋（情感分析）、任務完成率、社交互動指標。這些指標直接反映瞭遊戲的品質和玩傢的滿意度。我們會探討如何通過技術數據和用戶反饋數據來發現遊戲中的痛點，並驅動産品優化。 3. 玩傢行為分析的進階： 用戶分群（Segmentation）： 將海量玩傢按照不同的維度（如付費習慣、遊戲時長、活躍度、遊戲風格等）進行分組。理解不同用戶群體的特點，是實現精細化運營和個性化推薦的基礎。我們將講解常用的分群方法和應用場景。 漏鬥分析（Funnel Analysis）： 識彆玩傢在完成特定目標（如新手引導、完成某個關卡、購買道具）過程中的流失點。通過構建不同場景的轉化漏鬥，找齣瓶頸，從而進行針對性優化。 路徑分析（Path Analysis）： 追蹤玩傢在遊戲中的行動軌跡，理解玩傢是如何在遊戲世界中移動和互動的。這有助於發現隱藏的玩傢行為模式，優化關卡設計、引導流程。 留存分析的深度挖掘： 不僅關注整體留存率，更要深入分析不同用戶群體、不同時間段、不同行為用戶的留存錶現。理解“為什麼”玩傢會留下來，或“為什麼”玩傢會離開。 A/B測試的原則與應用： 在遊戲開發和運營過程中，通過科學的A/B測試來驗證不同設計、策略的效果。本書將闡述A/B測試的原理、設計要素以及如何解讀測試結果，確保數據驅動的決策。 4. 數據分析在遊戲生命周期中的應用： 立項與原型階段： 如何通過競品分析和市場數據來輔助立項決策，驗證遊戲概念的可行性。 開發與測試階段： 利用早期數據反饋來指導開發方嚮，發現並修復BUG，優化核心玩法。 上綫與增長階段： 核心的數據分析應用期。通過數據驅動用戶增長、留存提升、付費優化、活動設計等。 成熟與衰退階段： 關注用戶生命周期管理，挖掘長尾用戶價值，通過創新內容或活動來延長遊戲生命周期。 5. 數據分析的思維與溝通： 提齣正確的問題： 數據分析的起點是清晰的問題。本書會引導讀者如何將模糊的業務需求轉化為可量化的分析問題。 結果的解讀與可視化： 如何清晰、準確地嚮不同受眾（包括非技術人員）傳達數據分析結果。強調圖錶選擇、信息優先級和故事性。 建立數據驅動的文化： 數據分析不是數據團隊的專利，而是整個團隊的共同語言。本書會探討如何將數據思維融入日常工作流程。 倫理與隱私考量： 在數據分析中，我們始終要關注用戶隱私和數據安全，並遵守相關法律法規。 本書的獨特之處？ 聚焦“藝術”而非“工具”： 我們不詳述具體軟件的使用方法，而是強調分析背後的邏輯、思維模式和解決問題的能力。這使得本書的內容更具普適性和長久價值。 以遊戲行業為中心： 所有案例、指標和方法論都緊密圍繞遊戲行業特有的挑戰和機遇展開，避免瞭泛泛而談。 強調落地與實操： 盡管不講具體代碼，但本書提供的分析框架和思路，可以直接應用於實際工作，幫助讀者解決實際問題。 通俗易懂的語言： 復雜的數據概念將被轉化為清晰、易於理解的語言，即使非數據背景的讀者也能有所收獲。 注重“為什麼”和“怎麼做”： 我們不僅告訴你“是什麼”，更會深入解釋“為什麼”要這樣做，以及“怎麼做”（在概念層麵）纔能做得更好。 《遊戲數據分析的藝術》是一次關於如何“聆聽”遊戲數據之聲的旅程。它將教會你如何從冰冷的數據中，讀懂玩傢的心，洞察商業的脈搏，最終將數據轉化為遊戲的成功基石。這本書不是一個終點，而是一個起點，幫助你在這個精彩的遊戲世界裏，用數據描繪齣更美好的未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值遠超我的預期，它為我打開瞭一扇通往遊戲行業核心運作機製的大門。作者的文筆流暢，邏輯清晰，將遊戲數據分析的整個流程，從數據采集、清洗、處理，到可視化呈現和最終的決策支持，都講得明明白白。我特彆欣賞書中關於“A/B測試”的詳細講解，這是我一直以來都覺得十分神奇但又不得其法的地方。通過書中大量的實例，我理解瞭如何設計科學的A/B測試，如何有效地收集和分析測試結果，以及如何根據測試數據做齣最有利於遊戲發展的決策。這不僅僅是技術層麵的知識，更是一種思維方式的訓練，教會我如何以一種更加客觀、嚴謹的態度來麵對復雜的問題。這本書讓我意識到，遊戲開發不再是純粹的藝術創作，它是一門融閤瞭科學、藝術和商業的綜閤性學科，而數據分析，正是連接這些領域的關鍵橋梁。

評分☆☆☆☆☆

如果你曾經玩過某款讓你廢寢忘食的遊戲，並且好奇它是如何做到這一點的，那麼這本書就是為你量身打造的。它不像市麵上很多數據分析的書籍那樣枯燥乏味，而是充滿瞭趣味性和啓發性。作者巧妙地將復雜的統計學概念融入到生動有趣的遊戲場景中，讓我覺得學習數據分析不再是一項艱巨的任務，而是一次智力探險。書中關於“用戶畫像”的構建，更是讓我大開眼界。我從來沒有想過，通過對玩傢的遊戲時長、道具購買記錄、社交互動頻率等零散數據進行整閤分析，竟然可以勾勒齣如此生動、立體的人物畫像。這讓我開始思考，作為一個玩傢，我的每一個操作、每一次選擇，都在被“記錄”和“分析”，而這些分析的結果，又反過來影響著遊戲的內容更新和運營策略。這本書讓我從一個被動的遊戲體驗者，轉變為一個主動的“理解者”，我開始更深入地思考遊戲開發者們在設計一款遊戲時所麵臨的挑戰，以及他們是如何利用數據來剋服這些挑戰的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對遊戲行業充滿熱情的從業者，我一直在尋找能夠真正幫助我提升專業技能的書籍。這本書的齣現，無疑是我的一個幸運的發現。它提供瞭一個係統性的框架，讓我能夠理解從宏觀的遊戲經濟係統到微觀的玩傢行為模式，一切都可以被量化和分析。書中對於“用戶生命周期價值”的探討，尤其令我受益匪淺。我開始認識到，不僅僅是吸引新玩傢，如何延長現有玩傢的生命周期，以及如何最大化他們的價值，纔是遊戲能否長久盈利的關鍵。作者還分享瞭許多關於如何利用數據來發現遊戲中的“痛點”和“機會點”的方法，這對於優化遊戲體驗，提升用戶滿意度，有著直接的指導意義。我將這本書中的很多方法論都應用到瞭我的日常工作中，效果顯著。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是一場思維的盛宴！我一直對遊戲行業充滿瞭好奇，尤其是那些能讓遊戲體驗如此吸引人的幕後原因。讀完這本書，我纔真正明白瞭“數據”在遊戲設計和運營中扮演的至關重要角色。作者用一種非常接地氣的方式，將那些看似冰冷的數字，描繪成瞭充滿生命力的故事。書中有很多關於用戶行為模式的深度剖析，比如玩傢在遊戲中的決策路徑，他們是如何與遊戲機製互動的，以及是什麼因素驅使他們持續投入。我尤其喜歡書中關於“留存率”和“付費轉化率”的章節，它不再是簡單的統計學公式，而是結閤瞭心理學和行為經濟學的洞察，讓我從全新的角度理解瞭為什麼有些遊戲能留住玩傢，而有些卻曇花一現。作者還舉瞭大量真實的遊戲案例，從策劃階段的數據預測，到上綫後的實時監控和調整，每個環節都銜接得天衣無縫。這不僅僅是一本教你如何看懂數據的書，更是一本教你如何運用數據去“創造”卓越遊戲體驗的書。讀完之後，我感覺自己對遊戲的理解層次瞬間提升瞭不少，也對未來遊戲行業的發展有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，遊戲之所以能夠吸引人，在於它構建瞭一個獨特的虛擬世界，能夠讓玩傢沉浸其中。但這本書讓我看到瞭隱藏在這些世界背後的精妙設計和嚴謹邏輯。它不僅僅是一本關於數據分析的書，更是一本關於“用戶洞察”的書。作者通過數據，讓我們看到瞭玩傢內心深處的渴望、偏好和行為習慣。我從未想到，通過對遊戲內事件的記錄和分析，竟然可以如此精準地預測玩傢的下一步行為，甚至引導他們的決策。書中關於“預測性分析”和“個性化推薦”的章節，讓我對未來的遊戲體驗充滿瞭期待。它讓我明白，未來的遊戲，將不再是韆篇一律的體驗，而是能夠根據每個玩傢的特點，提供量身定製的精彩旅程。這本書為我打開瞭新的視野，讓我對遊戲行業和數據分析的未來充滿瞭無限的遐想。

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還沒看，感覺內容還不錯

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是是是收拾收拾

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