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122千字
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2018-01-01
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主编推荐语
游戏数据分析案例集：助力游戏策划和数据分析，实现精益化运营。
内容简介
《游戏数据分析案例集》主要针对游戏策划、游戏数据分析人员、产品数据分析挖掘、数据平台开发维护人员以及对数据分析感兴趣的爱好者，介绍怎样利用数据分析游戏生命周期中各阶段遇到的问题。本书主要分为三部分：第一部分主要介绍游戏数据分析相关指标体系，通过这套体系，可以初步监控游戏整体运营情况；第二部分主要介绍游戏正式发行前期的市场调研、渠道用户质量分析、竞品分析以及投资收益预测，对游戏品质进行定位，评估正式上线后的效果；第三部分主要对游戏正式发行后的用户流失、活跃用户分类、付费习惯、版本迭代效果、区服合并等主要问题进行深入探讨，实现游戏的精益化运营。该书的特色是每一章节都是以详细案例为主，通过spss、excel等工具逐步展示实施步骤。通过手把手的方式让读者快速掌握游戏数据分析方法。
目录
- 封面
- 版权页
- 序1
- 序2
- 前言
- 目录
- 第1章 “数羊”与数据化运营
- 1.1 “数羊”的故事
- 1.2 数据分析的定义及步骤
- 1.2.1 什么是数据分析
- 1.2.2 数据分析的6个步骤
- 1.2.3 常用的数据分析方法
- 1.3 数据分析的价值
- 1.4 一份好的分析报告应具备的要点
- 1.5 图表制作的要点
- 1.5.1 常用数据图表
- 1.5.2 Excel绘图技巧
- 1.6 怎样成为一名优秀的数据分析师
- 1.7 游戏业务相关数据
- 1.8 案例：不同写法的分析报告分享
- 1.8.1 《游戏A》：春节对其收入和活跃人数影响分析
- 1.8.2 《游戏B》：新版本效果分析
- 1.8.3 《游戏C》：VIP玩家和客服聊天分析
- 第2章 游戏关键数据指标
- 2.1 转化率
- 2.1.1 激活率
- 2.1.2 转化率漏斗
- 2.2 留存率
- 2.2.1 日留存率
- 2.2.2 周留存率
- 2.2.3 月留存率
- 2.2.4 加权留存率
- 2.2.5 留存率和游戏质量的关系
- 2.3 用户付费指标
- 2.3.1 付费率
- 2.3.2 ARPPU
- 2.3.3 ARPU
- 2.4 导入用户成本
- 2.4.1 CPC、CPA、CPR、CPL
- 2.4.2 近几年CPL的变化
- 2.5 LTV
- 2.5.1 LTV的定义
- 2.5.2 LTV与CPA的关系
- 2.6 ROI
- 2.6.1 ROI的定义
- 2.6.2 ROI的价值
- 2.7 手游和端游的区别
- 第3章 游戏发行预热期
- 3.1 案例：预订用户分析
- 3.1.1 预订用户调研
- 3.1.2 分析方法概述
- 3.1.3 数据来源
- 3.1.4 分析案例
- 3.1.5 小结
- 3.2 案例：预订用户转化率预估
- 3.2.1 分析方法概述
- 3.2.2 数据来源
- 3.2.3 分析案例
- 3.2.4 小结
- 3.3 案例：竞品分析
- 3.3.1 市场宣传、预热活动
- 3.3.2 开测表现
- 3.3.3 运营活动与版本计划
- 3.3.4 数据表现好的原因
- 3.3.5 畅销榜前50名的MOBA类手游数据对比
- 3.3.6 详细分析
- 第4章 游戏封测期
- 4.1 案例：封测用户调查分析
- 4.1.1 调查目的
- 4.1.2 问卷设计思路
- 4.1.3 分析方法概述
- 4.1.4 数据来源
- 4.1.5 详细的调查结果分析
- 4.1.6 分析结论
- 4.1.7 小结
- 4.2 案例：渠道用户质量分析
- 4.2.1 渠道分类
- 4.2.2 分析方法概述
- 4.2.3 数据来源
- 4.2.4 分析案例
- 4.2.5 小结
- 4.3 案例：客户端大小对用户转化率的影响
- 4.3.1 分析方法概述
- 4.3.2 数据来源
- 4.3.3 客户端大小对用户“下载→激活→注册→进入游戏→充值”的影响
- 4.3.4 客户端大小对用户“广告曝光→点击→下载→注册”的转化率影响
- 4.3.5 分析结论
- 4.3.6 小结
- 4.4 游戏公测前期收入、活跃预测
- 4.4.1 收入、活跃预测框架
- 4.4.2 留存率预估模型
- 4.4.3 案例：《全民×××》游戏实例分析
- 4.4.4 项目成功要素和需要面临问题
- 4.5 最优市场费投放预估
- 4.5.1 公测最优市场费测算原理
- 4.5.2 案例：《游戏A》的最优市场费投放预估
- 4.6 案例：用户流失原因分析
- 4.6.1 分析方法概述
- 4.6.2 数据来源
- 4.6.3 分析案例
- 4.6.4 分析结论
- 4.6.5 小结
- 第5章 公测期市场分析
- 5.1 案例：预热期的竞品调研
- 5.1.1 基本信息调研
- 5.1.2 各竞品数据
- 5.1.3 竞品调研内容摘要
- 5.1.4 分析结论
- 5.2 案例：游戏服务器数量确定
- 5.3 案例：广告投放效果分析
- 5.3.1 市场投放媒体分类
- 5.3.2 分析方法概述
- 5.3.3 数据来源
- 5.3.4 分析过程和结论
- 5.3.5 小结
- 5.4 案例：用户手机机型分布分析
- 5.4.1 分析方法概述
- 5.4.2 数据来源
- 5.4.3 分析过程和结论
- 5.4.4 小结
- 第6章 公测期用户分析
- 6.1 用户流失原因分析
- 6.1.1 案例1：合理定义流失用户
- 6.1.2 案例2：玩家等级副本流失分析
- 6.1.3 案例3：流失率与当前等级流失率分析
- 6.1.4 案例4：等级付费转化率分析
- 6.1.5 案例5：卸载客户端的用户流失分析
- 6.1.6 案例6：应用5W1H分析法分析流失用户
- 6.2 活跃用户细分
- 6.2.1 聚类分析——快速聚类
- 6.2.2 案例：《全民×××》聚类分析SPSS实现
- 6.3 案例：预订且登录用户分析
- 第7章 公测期付费分析
- 7.1 案例：用户付费习惯分析
- 7.1.1 分析方法概述
- 7.1.2 数据来源
- 7.1.3 各个付费模块的用户消耗情况
- 7.1.4 不同类型玩家单一消耗分布
- 7.1.5 不同类型玩家的消耗分布
- 7.1.6 分析结论
- 7.1.7 小结
- 7.2 案例：高端用户预流失模型
- 7.3 案例：装备定价策略分析
- 7.4 案例：游戏收入下降原因分析
- 7.5 案例：分析游戏的收入指标完成情况及数据预警
- 7.5.1 分析方法概述
- 7.5.2 分析结论
- 7.5.3 小结
- 第8章 公测期版本分析
- 8.1 案例版本更新效果分析
- 8.1.1 分析方法概述
- 8.1.2 《游戏A》更新版本后的效果分析
- 8.1.3 分析结论
- 8.1.4 小结
- 8.2 案例：活动效果分析
- 8.2.1 分析方法概述
- 8.2.2 某游戏全年活动效果对比分析
- 8.2.4 小结
- 8.3 案例：开新服效果分析
- 8.3.1 分析方法概述
- 8.3.2 《游戏A》开新服后新用户和收入大涨原因分析
- 8.3.3 小结
- 8.4 案例：区服合并分析
- 8.4.1 区服合并后的平均在线人数、消耗ARPPU值
- 8.4.2 平均在线及平均在线消耗相关性关系
- 8.4.3 合服前后等级分布、人均PVP以及敌对势力均衡情况
- 8.4.4 《全民×××》区服合并玩家问卷调查
- 8.4.5 主要结论
- 8.5 聊天内容分析
- 8.5.1 案例1：《游戏A》游戏内聊天记录分析
- 8.5.2 案例2：《游戏B》QQ群聊天记录分析
- 8.5.3 案例3：《游戏C》贴吧发帖记录分析
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出版方
电子工业出版社
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