主编推荐语
中国游戏产业的开创性著作，具有里程碑意义，它首次系统讲解了如何对游戏行业的数据进行分析，在行业里竖起了一根标杆。
内容简介
本书在着重解决游戏分析的基本认识、方法之外，还有更多对于业务理解的思考，从解决问题入手，以游戏为最佳切入点，辐射整个数据分析领域，并完成大部分理论和基础数据的解读分析。
本书分为两大部分：第一部分贯穿了从基本的游戏数据分析概念、分析师的定位、数据指标认识、游戏数据分析方法论、统计学运用、渠道流量经营到具体的产品每个阶段用户的数据运营知识。第二部分则重点阐述运用R语言和数据挖掘的知识，深入探讨游戏数据分析的高阶知识。
目录
- 版权信息
- 序
- 前言
- 为什么要写这本书
- 读者对象
- 如何阅读本书
- 勘误和支持
- 致谢
- 第1章 了解游戏数据分析
- 1.1 游戏数据分析的概念
- 1.2 游戏数据分析的意义
- 1.3 游戏数据分析的流程
- 1.3.1 方法论
- 1.3.2 数据加工
- 1.3.3 统计分析
- 1.3.4 提炼演绎
- 1.3.5 建议方案
- 1.4 游戏数据分析师的定位
- 1.4.1 玩家——游戏用户
- 1.4.2 分析师
- 1.4.3 策划——游戏设计者
- 第2章 认识游戏数据指标
- 2.1 数据运营
- 2.2 数据收集
- 2.2.1 游戏运营数据
- 2.2.2 游戏反馈数据
- 2.2.3 收集方式
- 2.3 方法论
- 2.3.1 AARRR模型
- 2.3.2 PRAPA模型
- 2.4 数据指标
- 2.4.1 用户获取
- 2.4.2 用户活跃
- 2.4.3 用户留存
- 2.4.4 游戏收入
- 2.4.5 自传播
- 第3章 游戏数据报表制作
- 3.1 运营现状
- 3.1.1 反馈指标
- 3.1.2 制作报表
- 3.2 趋势判断
- 3.2.1 关键要素
- 3.2.2 制作报表
- 3.3 衡量表现
- 3.3.1 关键数据
- 3.3.2 制作原则
- 3.4 产品问题
- 3.4.1 两个问题
- 3.4.2 分析案例
- 3.5 一个问题、三个原则和图表的意义
- 3.5.1 一个问题
- 3.5.2 三个原则
- 3.5.3 图表的意义
- 第4章 基于统计学的基础分析方法
- 4.1 度量数据
- 4.1.1 统计描述
- 4.1.2 分布形状类型及概率应用
- 4.1.3 常用统计图
- 4.1.4 概率抽样、样本量估计和实验设计
- 4.2 分类数据分析
- 4.2.1 列联表分析
- 4.2.2 无序资料分析
- 4.2.3 有序分类资料分析
- 4.2.4 分类数据分析案例
- 4.3 定量数据分析
- 4.3.1 假设检验与t检验
- 4.3.2 方差分析与协方差分析
- 4.4 时间序列数据分析
- 4.4.1 时间序列及分解
- 4.4.2 时间序列描述统计
- 4.4.3 时间序列特性的分析
- 4.4.4 指数平滑
- 4.5 相关分析
- 4.5.1 定量资料相关分析
- 4.5.2 分类资料相关分析
- 参考文献
- 第5章 用户分析
- 5.1 两个问题
- 5.2 分析维度
- 5.3 新增用户分析
- 5.3.1 黑色一分钟
- 5.3.2 激活的用户
- 5.3.3 分析案例——注册转化率
- 5.4 活跃用户解读
- 5.4.1 DAU的定义
- 5.4.2 DAU分析思路
- 5.4.3 DAU基本分析
- 5.4.4 分析案例——箱线图分析DAU
- 5.5 综合分析
- 5.5.1 分析案例——DNU/DAU
- 5.5.2 使用时长分析
- 5.6 断代分析
- 5.7 LTV
- 5.7.1 LTV的定义
- 5.7.2 LTV算法局限性
- 5.7.3 用户平均生命周期算法
- 5.7.4 LTV使用
- 第6章 留存分析
- 6.1 留存率的概念
- 6.1.1 留存率的计算
- 6.1.2 留存率的三个阶段
- 6.1.3 留存率的三要素
- 6.2 留存率的分析
- 6.2.1 留存率的三个普适原则
- 6.2.2 留存率分析的作用
- 6.2.3 留存率分析操作
- 6.3 留存率优化思路
- 6.4 留存率扩展讨论
- 第7章 收入分析
- 7.1 收入分析的两个角度
- 7.1.1 市场推广角度
- 7.1.2 产品运营角度
- 7.2 宏观收入分析
- 7.3 付费转化率
- 7.3.1 付费转化率的概念
- 7.3.2 APA和DAU对付费转化率的影响
- 7.3.3 真假APA
- 7.3.4 付费转化率的引申
- 7.3.5 付费转化率的影响因素
- 7.4 ARPU
- 7.4.1 ARPDAU
- 7.4.2 DAU与ARPU
- 7.5 ARPPU
- 7.5.1 ARPPU的由来
- 7.5.2 平均惹的祸
- 7.5.3 首次付费与ARPPU
- 7.6 APA
- 7.6.1 APA分析
- 7.6.2 付费用户的划分
- 7.6.3 付费频次与收入规模
- 7.6.4 付费频次与付费间隔
- 7.7 分析案例——新增用户付费分析
- 7.7.1 新增用户留存
- 7.7.2 付费转化率
- 7.7.3 留存用户中付费用户的收入
- 7.7.4 ARPU
- 7.7.5 新增用户的收入计算
- 第8章 渠道分析
- 8.1 渠道的定义
- 8.2 渠道的分类
- 8.3 渠道分析的意义
- 8.3.1 最佳渠道是运营之外使产品的利益最大化的方式
- 8.3.2 品牌的力量不容小觑
- 8.4 建立渠道数据分析体系
- 8.4.1 建立数据监控体系
- 8.4.2 渠道推广分析的闭环
- 8.5 分析案例——游戏渠道分析
- 第9章 内容分析
- 9.1 营销分析与推送
- 9.1.1 理解用户
- 9.1.2 营销方式——推送
- 9.2 流失预测模型
- 9.2.1 数据准备
- 9.2.2 数据建模
- 9.3 购买支付分析
- 9.3.1 场景分析
- 9.3.2 输入法的局限
- 9.3.3 批量购买的设计
- 9.3.4 转化率
- 9.4 版本运营分析
- 9.4.1 把握用户的期待
- 9.4.2 地图
- 9.4.3 武器
- 9.4.4 新道具
- 9.4.5 其他更新
- 9.5 长尾理论实践
- 9.5.1 概念
- 9.5.2 顾尾不顾头
- 9.5.3 长尾与二八法则
- 9.5.4 尾部的挖掘
- 9.5.5 案例——FPS游戏的长尾策略
- 9.6 活动运营分析
- 9.6.1 理解活动运营
- 9.6.2 活动数据分析
- 第10章 R语言游戏分析入门
- 10.1 R语言概述
- 10.2 新手上路
- 10.3 R语言数据结构
- 10.3.1 向量
- 10.3.2 矩阵
- 10.3.3 数组
- 10.3.4 数据框
- 10.3.5 列表
- 10.4 R语言数据处理
- 10.4.1 类型转换
- 10.4.2 缺失值处理
- 10.4.3 排序
- 10.4.4 去重
- 10.4.5 数据匹配
- 10.4.6 分组统计
- 10.4.7 数据变换
- 10.4.8 创建重复序列rep
- 10.4.9 创建等差序列seq
- 10.4.10 随机抽样sample
- 10.4.11 控制流
- 10.4.12 创建函数
- 10.4.13 字符串处理
- 10.5 基础分析之“数据探索”
- 10.5.1 数据概况理解
- 10.5.2 单指标分析
- 10.5.3 双变量分析
- 第11章 R语言数据可视化与数据库交互
- 11.1 R语言数据可视化
- 11.2 常用参数设置
- 11.2.1 颜色
- 11.2.2 点和线设置
- 11.2.3 文本设置
- 11.3 低级绘图函数
- 11.3.1 标题
- 11.3.2 坐标轴
- 11.3.3 网格线
- 11.3.4 图例
- 11.3.5 点线和文字
- 11.3.6 par函数
- 11.4 高级绘图函数
- 11.5 R语言与数据库交互
- 第12章 R语言游戏数据分析实践
- 12.1 玩家喜好对应分析
- 12.1.1 对应分析的基本思想
- 12.1.2 玩家购买物品对应分析
- 12.1.3 讨论与总结
- 12.2 玩家物品购买关联分析
- 12.2.1 算法介绍
- 12.2.2 物品购买关联分析
- 12.2.3 讨论与总结
- 12.3 基于密度聚类判断高密度游戏行为
- 12.3.1 案例背景
- 12.3.2 DBSCAN算法基本原理
- 12.3.3 数据探索
- 12.3.4 数据处理
- 12.3.5 模型过程
- 12.3.6 多核并行提高效率
- 12.3.7 讨论与总结
- 12.4 网络关系图分析应用
- 12.4.1 网络图的基本概念
- 12.4.2 创建网络关系图
- 12.4.3 画网络关系图
- 12.4.4 网络关系分析与应用
- 12.4.5 讨论与总结
评分及书评
- 给这本书评了3.0移动游戏行业的数据分析
作者想解决的问题是 “如何通过数据分析真正提升移动游戏产品的价值？”，通读过后发现这个问题并没有得到那么好的解决，有一种点到为止的感觉。叙说上比较抽象，要是结合更多的例子可能更有说服力。作者想提供了一些移动游戏数据分析的知识，经验和解决方案，但还是感觉知识点占比太高了，实际的经验和解决方案偏少。2.4 节还不错，列举了常用的游戏数据指标的分析价值。
给这本书评了4.0科普游戏数据分析之道的书籍R 语言游戏数据分析与挖掘是讲 “术”，这本讲的是数据分析背后的思路逻辑～
给这本书评了5.0详细解释了游戏过程中的各种数据指标，同时还说明了在不同的阶段哪些数据指标比较重要还有针对该数据指标的数据提升和改善需要做哪些方向和方面的努力和优化。同时要做好数据采集的工作，最常见的就是数据埋点，就是在某一个阶段都由服务端或者客户端记录下当前的情况或者玩家做过哪些操作，这些数据都可以为以后的数据分析和数据挖掘提供帮助。比如哪个阶段玩家流失快
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出版方
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