A. 游戲包數據分析
沒圖也沒具體的？
B. 如何對游戲的數據進行分析
游戲後台會自動根據你在游戲中的表現如造成傷害，承受傷害，所佔經濟，參團比例等進行分析，從而給出你的局內表現
C. 游戲行業的大數據分析管理
游戲行業的大數據分析管理
作為國內最大的網頁游戲和智能手機游戲的研發、運營和發行商之一，人人游戲的大數據價值發現從結構化數據集起步，逐步向非結構化數據集延伸。
在驕陽似火的七月，人人游戲的「詞雲」應用火熱上線了。所謂「詞雲」，就是先對人人游戲玩家的在線聊天記錄進行分詞，匯總之後對玩家行為進行分析和展現。目前，「詞雲」已經在人人游戲的四款重點游戲中安家落戶，隨後有關玩家情緒的分析功能（通過關鍵詞對應玩家的情緒指數）也將上線。人人游戲運營平台總監、數據中心負責人王坤表示，「詞雲」應用的上線是人人游戲對大數據的利用從結構化數據集向非結構化數據集延展的重要一步。
成立於2006年的人人游戲正在努力轉型為一家跨PC、平板電腦和手機終端的多平台游戲研發、運營和發行商。從2007年推出第一款網頁游戲《貓游記》至今，人人游戲一步步向著這一目標靠近。在此過程中，人人游戲堅持在「跨屏」技術創新領域的研發投入，同時也積極利用大數據技術優化整體業務運營。
目前，王坤所領導的30餘人的技術團隊正致力於從包括游戲日誌、玩家行為數據、日常經營數據等在內的大數據集中尋找更好的數據利用和展現途經，同時他們還是大數據應用在企業內部營銷推廣的主力軍。「我們要做每個員工的大數據分析，而不僅僅是數據中心的大數據分析。要做好游戲行業的大數據分析，構建360°的用戶視圖非常重要。」她說。
從0°到360°
2009年，人人游戲對於業務數據的利用還停留在匯總游戲日誌數據，僅用於簡單分析的階段。而在2013年，人人游戲已經基本上完成了基於IBMCognos的BI系統整體建設。同時，其基於Greenplum社區版的分布式數據倉庫也已初具規模。對人人游戲而言，這些都是獲得360°用戶視圖的必要工作。而360°用戶視圖為其業務運營和決策所帶來的價值則是實實在在的。
「BI系統主要是管理結構化的大數據，我們搭建了報表、行動和洞察三位一體的閉環系統，而不僅僅是一個報表系統。」王坤說。新的BI系統將人人游戲的業務模型更加清晰地呈現出來，對游戲業務覆蓋用戶獲取、客戶存留、客戶付費的核心流程進行了優化，能夠更准確地為業務決策提供參考。在報表設計方面，王坤所帶領的技術團隊堅持遵循MECE（mutually-exclusive and collectively exhaustive，即相互排斥而又集體窮盡）的分析原則，確保每張報表都有清楚的存在意義。同時，BI系統上線後，企業在開發和運維方面的投入也有所降低。
「從結構化大數據到非結構化大數據，數據分析范圍和深度的擴展，讓我們能夠更准確地把握玩家的行為和需求。」王坤說。以「詞雲」應用為例，「炸金礦」是人人游戲旗下「亂世天下」這款游戲中玩家參與度很高的一個玩法，玩家需要邀請一定數量的友人幫忙炸礦來贏取金幣。但在節假日期間，這款游戲的參與度通常都會下降。「通過『詞雲』分析後發現，節假日期間『求炸』成為玩家的聊天熱詞。我們也因此得知，並不是玩家不愛玩這個游戲，而是玩家在節假日邀請不到足夠數量的友人幫忙炸礦。基於這樣的分析，我們可以在節假日期間對游戲規則進行調整。」王坤說。
大數據的行業價值
「每個行業都會有自己的大數據故事。在游戲行業，大數據分析可能不會直接帶來電商網站那樣真金白銀的收入，但其價值同樣會體現在精準營銷、客戶體驗優化等多個層面。」王坤說。她指出，全面的大數據分析能夠有效提升玩家的留存率和轉化指標，並且為游戲產品的研發提供指引。而個性化的精準營銷同樣與大數據分析緊密相關，像是針對不同性別、不同年齡、不同地域人群的廣告精準投放，背後都要依靠基於360°用戶視圖的玩家特徵分析。
王坤坦言，對人人游戲乃至整個游戲行業來說，大數據的管理與分析仍然是一件「體力活」。「大數據團隊所面臨的最大挑戰是數據的整合，把多來源的結構化、半結構化和非結構化數據整合在一起，很多企業還沒有做到。另外，在企業內部和外部找到大數據的消費者，向他們營銷大數據技術，同樣是一件艱苦的工作。」她說。
D. 求一個網頁游戲數據分析的網站，比如在線人數，回頭率什麼的，在線等！
51.la 自動分析
E. 7步提高游戲數據分析效率的方法
1、提前收集數據
人們往往不會把執行分析學的數據標注當作優先任務。這是錯誤的，因為數據收集一般要貫穿整個開發過程，需要的時間是執行的三到五倍。
2、盡早收集事件數據
當事件及其參數定義好時，開發者就可以確定什麼時候需要什麼數據了。一開始就把這樣的數據結構結合到代碼中，可以保證當代碼需要這些數據時就能有現成的數據。
3、統一視角
復雜的游戲通常涉及多個系統。例如，登錄系統可能不同於支付系統，這意味著數據來源通常有兩個：伺服器和游戲客戶端。所以，有必要統一視角，即使戶ID與登錄活動保持一致。這樣，分析時就可以忽略數據來源，把所有信息放在一起。
4、同步時間標記
類似地，因為事件數據來自多個來源、時區和應用商店，有必要使用同步時間標記，以確保觀察玩家行為的視角能夠保持一致。發送客戶端數據時通常使用本地時間標記，而伺服器數據記錄的通常是保存數據的時間。如果兩個時間標記不一樣，就會很難知道真正的事件順序，從而不利於建立玩家行為檔案。
5、創建單一登錄ID
將這個獨特的ID與一次登錄中發生的所有事件聯系在一起，對高效分析特別重要。如果事件發生後才關聯數據，必然會導致誤差和錯誤。考慮到大量初次玩家留存分析學專注於第一次游戲，統一而准確地定義你的登錄活動是很重要的。
6、總是記錄結果
事件的目標應該是記錄結果而不是變化。換句話說，記錄任務的結果比記錄任務中的各種變化更好。例如，記錄當玩家完成任務時獲得了什麼，即得到多少經驗點或殺敵數，比記錄每一次射擊更實用。
7、數據完整性 vs.數據優先順序
開發者總是要考慮數據收集的深度問題。留存率通常是反映免費游戲成功的最重要指標，所以考慮應該把與留存率相關的分析學放在最前面，以保證迅速而充分地利用分析學，指導制定提高留存率的策略。
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F. 怎樣做一名游戲數據分析師
數據分析師，主要是兩類人，一類是數據挖掘工程師，另一類是業務分析師。前者更偏技術，後者更偏業務。
成為一名合格的數據分析師需要作如下准備：
1、熟知行業與業務
2、理解業務中產生的數據
3、能提取數據
4、分析數據
5、解讀數據
6、展示數據
主要還是商業敏感度，資料庫及SQL水平，掌握數據分析工具及數據模型的能力，還有數據敏感度，和PPT能力