A. 游戏包数据分析
没图也没具体的？
B. 如何对游戏的数据进行分析
游戏后台会自动根据你在游戏中的表现如造成伤害，承受伤害，所占经济，参团比例等进行分析，从而给出你的局内表现
C. 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。
D. 求一个网页游戏数据分析的网站，比如在线人数，回头率什么的，在线等！
51.la 自动分析
E. 7步提高游戏数据分析效率的方法
1、提前收集数据
人们往往不会把执行分析学的数据标注当作优先任务。这是错误的，因为数据收集一般要贯穿整个开发过程，需要的时间是执行的三到五倍。
2、尽早收集事件数据
当事件及其参数定义好时，开发者就可以确定什么时候需要什么数据了。一开始就把这样的数据结构结合到代码中，可以保证当代码需要这些数据时就能有现成的数据。
3、统一视角
复杂的游戏通常涉及多个系统。例如，登录系统可能不同于支付系统，这意味着数据来源通常有两个：服务器和游戏客户端。所以，有必要统一视角，即使户ID与登录活动保持一致。这样，分析时就可以忽略数据来源，把所有信息放在一起。
4、同步时间标记
类似地，因为事件数据来自多个来源、时区和应用商店，有必要使用同步时间标记，以确保观察玩家行为的视角能够保持一致。发送客户端数据时通常使用本地时间标记，而服务器数据记录的通常是保存数据的时间。如果两个时间标记不一样，就会很难知道真正的事件顺序，从而不利于建立玩家行为档案。
5、创建单一登录ID
将这个独特的ID与一次登录中发生的所有事件联系在一起，对高效分析特别重要。如果事件发生后才关联数据，必然会导致误差和错误。考虑到大量初次玩家留存分析学专注于第一次游戏，统一而准确地定义你的登录活动是很重要的。
6、总是记录结果
事件的目标应该是记录结果而不是变化。换句话说，记录任务的结果比记录任务中的各种变化更好。例如，记录当玩家完成任务时获得了什么，即得到多少经验点或杀敌数，比记录每一次射击更实用。
7、数据完整性 vs.数据优先级
开发者总是要考虑数据收集的深度问题。留存率通常是反映免费游戏成功的最重要指标，所以考虑应该把与留存率相关的分析学放在最前面，以保证迅速而充分地利用分析学，指导制定提高留存率的策略。
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F. 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