游戏大数据统计

㈠ 大数据对游戏精细化运营的意义

大数据对游戏精细化运营的意义

在大数据时代来临之际，移动互联网面临的挑战有哪些?如何在大数据的背景下做到精细化运营?移动游戏又如何和大数据相结合，在未来找准自己的等位?带着这一系列问题，今天来看看腾讯数据平台部王滔是如何理解的。

王滔(taowang):腾讯数据平台部高级产品经理，曾任职网络数据部门，对基于大数据的移动分析架构设计、移动APP运营以及移动信息推送有丰富的经验，腾讯云分析、腾讯移动推送信鸽项目负责人。

以下是采访实录：

王滔：移动游戏和端游页游最大的区别就是有了渠道的整合。在端游时代，并没有专门的渠道把游戏放在一起，玩家可能只知道CF或者是DNF，但是却很难知道这些游戏的竞品有哪些，在哪里。但是到了移动游戏或者说移动互联网时代，由于有了像APP Store，GooglePlay和国内众多渠道，游戏或者应用就会被放在一起比较。这样就导致了两个结果，第一，用户很清楚自己有多少个选择，并且会知道每一款游戏或者应用的评分是怎么样的。第二，用户的切换成本会降低了许多。举个例子，在PC时代，大家看新闻都会惯性地上同一个门户网站，并没有人会告诉你各个门户的排名和得分之类的信息，在同一个垂直领域并没有知道他们的排名是怎么样的。但在移动互联网时代，这个格局已经明显的改变了，你的游戏或者应用是和很多开发者一起去竞争。特别是在APPStore上，你是和全球的开发者竞争。

腾讯数据平台部王滔:大数据对游戏精细化运营的意义

其次，随着信息的扁平化，全球信息的交流已经越来越快，时间差也渐渐减少，可能大城市发生的事情一分钟之后整个小山村里面的人都知道了。如果说10年前还是赚的是信息不对称的钱的话，随着大数据、信息化的时代到来，你的游戏或者应用要脱颖而出，就变得非常困难。

王滔：现在我发现很多用户都有一个特征，就是喜欢把Top5的游戏都下载下来再进行帅选。所以如何做到差异化，我认为要抓住玩家的最重要一点还是是画面，其实每个人都是外面协会，这个是不可否认的。所以说怎么用画面在游戏的前五分钟抓住玩家是最最重要的。因为那时候玩家还没有接触到你游戏的核心玩法。

留住用户第二步，可以在三十分钟内制造一个小高潮。可以设置一些很绚丽的战斗，或者让用户去战胜一些有挑战性的副本，千万不能在让游戏一开始非常平缓。第一天开始之后就可以让用户接触游戏的核心玩法，告诉自己和别人有什么不同，自己的创新之处在哪。用户在一关关地过关的同时，开发者其实也是在过关，五分钟、三十分钟、一天，如何让用户留下来，才去考虑如何让用户去付费。

通过你们对大数据的分析，导致玩家离开游戏的最重要原因有哪些?

王滔：我们在微信和其他的游戏做了非常大量的统计，设定了几百个变量，通过腾讯对每天过亿的用户计算，最后发现了影响玩家去留的最大因素就是两点。

腾讯数据平台部王滔:大数据对游戏精细化运营的意义

1.挫败感

挫败感是影响用户留存的最重要因素。我们通过对“失败数”、“连续失败数”、“任务完成情况”等这些数据，我们可以看到，一旦这些数值超过一定的量，玩家离开游戏的流失率就会大大增加。通过对数据的研究，发现用户通过率比游戏设定的时候低的时候，这个时候就可以通过降低游戏的难度来提升用户留存。

对于那些因为挫败感离开了游戏的用户，我们可以同对消息的推送或者运营的活动把他们拉回到游戏里面来。对于那些摇摇欲坠的用户，我们可以送他一些道具或者礼包，帮助他通过面对的困难。所以这个就需要数据的支付，针对每一个用户，选择适合他们的运营，做精细化运营。

2.孤独感

现在的移动游戏总有一种孤独感。同样是网游，在端游时代，类似公会、国战、帮派这些玩法，大家用Q群或者YY在相互联系，大家的联系非常非常高。但是现在的移动游戏都在各大孤独的感觉，所谓的网游都像是单机游戏一样。每一款游戏到中后期最重要的一定是社交因素。到目前为止，移动游戏在社交这方面还没有突破性的进展，现在的社交元素只是浅层次的社交。在端游时代，有很多中重度玩家，每天都和另外的玩家一起去打副本、PvP，这样才是最有效的留住玩家的方法。

社交感差导致玩家的孤独感，才是移动游戏平均寿命比较短的原因。一些好的端游和页游寿命长达10年，而在移动游戏时代，游戏寿命能有半年有已经非常不错了，很多开发商把游戏做出来捞一笔就走了。那些寿命比较长的游戏，玩家都是有感情在里面的，主要是里面有一群好的兄弟，这些才是大家留在一款游戏里面的最重要因素。现在的手游也是比较欠缺的。通过我们的数据统计，玩家的好友数量和在游戏上的时常是成正比的，好友数量越多，玩家在游戏里面的时间是越长的。

产品push的意义在哪里，对于移动游戏又有何作用?

王滔：玩过类似COC游戏的玩家，这些游戏有一个特点，就是以时间或者体力作为付费点。而很多不愿意付费的玩家，在建筑正在修建或者体力回复的时候都会其做其他事情。但是大家去做其他事情的时候就很容易把游戏忘记掉，所以这个适合推送就起到了一个十分重要的作用了。如果在建筑修建完成或者是体力恢复的时候有本地消息的同时，玩家会很快地回到游戏里面吗，继续战斗。我们做过统计，一款游戏在有推送的情况下同时在线率会比没有推送的时候提高50%，这些都是有真实数据支撑的。

而且通过我们的信鸽Pro，还能精准地知道每一个用户、每一个玩家的付费风格，游戏时长等等，再来做一个精准的推送，提供成功率。

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㈡ 炉石传说中游戏内的统计数据在哪里可以找到

《炉石传说》官网上了有炉石年度大盘点的专题页面，使用了一些并没版有公布在游戏界面内的数权据来为我们展示了一些我们自己可能不太清楚的有趣数字数据，像是你最青睐的英雄、你所在的地区排名、与你同名之人、个人综合实力统计等，其中详细的介绍了玩家的各项数据，记录了你的各种第一次。包括全国有多少与你同名的玩家，在这同名的玩家中，你的战况又如何。

㈢ 游戏运营分析需要哪些大数据技术

做数据运营分析，首先要有明确的分析目标，然后进行目标相关纬度数据的回采集，在这推荐一款开源私有化答部署的数据统计分析运营工具Cobub Razor，www.cobub.com

“数据分析一般会存在两种方向，一种是自上而下，另一种是自下而上。
自上而下的具体思路为：确立数据分析目标——目标影响维度拆解——各数据维度相关关系建立——发现问题数据及出现原因——问题数据优化，这种思路多用户产品的数据分析体系或者模型的建立，从而保证数据分析的全面性。
自下而上的数据分析思路多用在针对已有数据报表中的数据问题发现，具体思路为：异常数据发现——该异常数据影响因素——影响因素与问题数据之间的相关关系——找出出现异常数据的原因——找到异常数据的解决办法。”

㈣ 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，另一类是业务分内析师。前者更偏技术，容后者更偏业务。

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

㈤ 游戏中大数据模型是通过什么建立的

大型数据包，详情如
1、数据测量

数据测量包括ECU内部数据获取，车内总线数据获取以及模拟量数据获取，特别是对于新能源汽车电机、逆变器和整流器等设备频率高达100KHz的信号测量，ETAS提供完整的解决方案。

2、大数据管理与分析

目前的汽车嵌入式控制系统开发环境下，人们可以通过各种各样不同的途径(如真实物体、仿真环境、模拟计算等)获取描述目标系统行为和表现的海量数据。

正如前文所述，ETAS数据测量环节获取了大量的ECU内部以及模拟量数据，如何存储并有效地利用这些数据，并从中发掘出目标系统的潜力，用以指引进一步的研发过程，成为极其重要的课题。

3、虚拟车辆模型建模与校准

基于大数据管理与分析环节对测量数据进行的分析，我们得到了一些参数之间的相互影响关系，以及相关物理变量的特性曲线。如何将这些隐含在大量数据中的宝贵的知识和数据保存下来并为我们后续的系统仿真分析所用呢?

模型是一个比较好的保存方式，我们可以通过建立虚拟车辆及虚拟ECU模型库，为后续车辆及ECU的开发验证提供标准化的仿真模型。ETAS除提供相关车辆子系统模型，还提供基于数据的建模和参数校准等完整解决方案。

4、测试与验证(XiL)

在测试与验证环节，通常包含模型在环验证(MiL)，软件在环验证(SiL)，虚拟测试系统验证(VTS)以及硬件在环验证(HiL)四个阶段，ETAS提供COSYM实现在同一软件平台上开展四个环节仿真验证工作。

㈥ 王者荣耀：大数据统计“游戏中”到底哪个段位最坑

第七·青铜。青铜局每个玩家各玩各的，没有配合没有套路更没有打野，但是版只要会一个英权雄，赢得比赛也很容易。
第六·白银。这个时候总会有些莫名自信的玩家，操作烂还喜欢指挥，比赛一输就喷队友，反正自己棒棒的。
第五·黄金。黄金开始已经出现有团队意识的队友了，反野配合队友抓人的玩家也多了，整个游戏节奏还不错。
第四·钻石。钻石排在第四位，那是因为很多大神都喜欢固定英雄，认为自己可以带动全场，你遇到过四法师阵容吗？
第三·星耀。新出段位，介于王者和钻石之间，大多是技术流只要有配合，什么都不是问题。
第二·王者。作为最高段位，王者局每个人操作都很神，王者局想要赢，一定要有好的指挥和配合。
第一·铂金。铂金之所以第一位那是因为真的很难打啊！很多凭着运气上的铂金非要装逼，别人失误一次就喷，喷到队友挂机送人头，而且这个分段的玩家，自信心莫名膨胀。
所以最坑的段位应该是铂金。如果上述内容还不能解决楼主的疑问，可以在玩go上看看其他玩家分享的心得体会。

㈦ 大数据分析的工作原理及其优势

企业将原始数据转换为更实用的信息，以获得更好的见解，并做出明智的决策，这就是大数据分析发挥的作用。

大数据分析主要是对大量数据进行彻底评估并从中提取有用信息的过程。

在人们的工作和生活中，都会产生大量数据。人们每次打开电子邮件、在线联系他人、使用智能手机应用程序、与任何客户支持代表交谈、进行在线购买或联系虚拟助手时，服务提供商和开发商都会收集这些原始数据。这些庞大的、无组织的数据集群被称为大数据。

简单来说，大数据普是海量的数据，这些数据集形式多样，来源也多种多样。数据就是业务组织的骨干，也是不可或缺的部分，就像其他业务应用程序（例如客户分析和财务应用程序等）一样。

企业因此了解数据收集的重要性，他们不断地收集越来越多的原始数据。然而这还不够。企业必须将原始数据转换为更实用的信息，以获得更好的见解，并做出明智的决策。这就是大数据分析发挥重要作用的地方。

什么是大数据分析

大数据分析主要是对大数据进行彻底评估并从中提取有用信息的过程。“有用信息”这一术语是指识别不同的模式、链接、客户偏好、市场趋势，以帮助企业做出更好、更明智的决策。

在通常情况下，数据分析帮助企业评估数据集并将其转化为有用的东西。但是，由于更高级的分析，大数据分析是一场更复杂的游戏。大数据分析拥有先进的元素，例如假设分析、统计算法、预测模型等。

自从2000年以来，“大数据”一直是商业领域的流行术语。商业实践随着时间的推移而发展，数据收集一直是任何商业组织的首要目标。大数据分析确保原始数据得到最大程度的利用。但问题是，大数据分析如何工作？

大数据分析如何工作？

大数据分析是指对收集的大量原始数据进行处理、清理和分析，并将其转化为企业的强大资产。这是这个过程的工作原理。

（1）数据收集

不同企业的数据收集过程各不相同。由于技术进步，企业可以从各种来源收集无组织的数据集群，例如POS（销售点）、社交媒体、在线调查、客户购买模式、客户反馈、云计算应用程序、移动应用程序、手机记录、电子邮件、等所有数据首先从任何可能的来源收集到原始数据仓库。

（2）数据处理

在收集和存储数据后，数据专业人员会介入为分析查询进行数据分区和配置。一般来说，有两种处理数据的方式，其中包括：

●批处理随着时间的推移处理大型数据块。当企业在收集和分析数据之间有足够的时间时，批处理是有益的。

●Steam可以处理小批量数据，缩短了收集和分析数据之间的延迟时间。Steam流程与批处理流程相比更复杂、更昂贵，主要用于管理层必须做出快速决策的时候。

（3）数据清洗

无论是大数据加载还是一小批数据，都需要进行清理和过滤以提高数据质量。必须仔细检查、消除或说明任何重复或不相关和格式不正确的数据。为什么？因为脏数据或质量较差的数据可能非常具有误导性，并且会影响洞察的质量。

（4）数据分析

将大数据转换为可用格式肯定需要一些时间。一旦完成，高级分析可以将大数据转化为有价值和实用的见解。以下是一些常见的数据分析技术。

●数据挖掘。它通过识别异常和生成数据集群对大型数据集进行分类以确定模式和链接。

●深度学习。深度学习利用机器学习和人工智能从复杂的数据集群中寻找模式和有用的信息。

●预测分析。该技术使用企业过去的数据来评估模式并预测未来，以最大程度地减少风险和威胁。

大数据分析的好处

更快地检查数据的能力对任何企业都是有益的，因为它可以帮助企业快速回答重要问题。

大数据分析很重要，因为它允许企业使用来自各种来源的大量数据来识别机会和风险，帮助企业快速有效地行动。大数据分析的一些好处包括：

●成本效益。帮助企业确定更好、更有效的开展业务的方式。

●产品开发。更好地了解客户的需求和愿望会导致开发更好的产品。

●市场洞察力。跟踪市场趋势和客户的购买行为。

结语

可以肯定地说，大数据分析现在在商业市场运行，因为信息在数字时代就是力量。大数据分析正在帮助企业发现他们从不同来源收集的海量数据集下的隐藏真相。在没有大数据分析的情况下，在竞争激烈的商业市场中蓬勃发展只能是一个梦想。

㈧ 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。

㈨ 历史首次！腾讯终于公开了这些真实数据

1月7日，腾讯WeTest《2018中国移动 游戏 质量白皮书》正式发布，着重从市场硬件、兼容、客户端性能、服务器性能、安全、玩家口碑、小 游戏 等玩家体验最敏感的质量视角进行数据采集与深入分析，客观地反应出了2018年中国移动 游戏 研发市场的现状与变化。

从 游戏 品类出发观察，2018年间，已有不少产品在精品化与多元化上深挖起来。

角色扮演类、动作类、策略类 游戏 仍占苹果应用商店的60%的份额。其中，角色扮演类 游戏 与动作类 游戏 的比重持续下降，但策略类 游戏 则依旧占比17%，风华正盛。这些头部 游戏 品类已进入以品质为导向的存量阶段，一并呈现出精品化、细分化、多元化的态势。

同时，移动 游戏 市场上也呈现出更为丰富的多元化特征，“战术竞技类”等涵盖多元化玩法的 游戏 开始登上主流舞台。而更为垂直的细分领域已衍生至14种，其中模拟 游戏 、家庭 游戏 、桌面 游戏 开始初露头角。另一方面，玩法轻便、即点即玩的小 游戏 也开始展露更多的能量。

与此同时，2018年间，移动硬件设备的迭代更加速了。

屏幕方面，虽然16：9的设备仍是主流。此外，“刘海屏”“全面屏”等异形屏设备的覆盖人群更占据市场7%左右。这些来自用户需求与技术发展的变化，同样也为 游戏 开发者在 游戏 兼容性、客户端、服务器、安全性等一系列适配上提出了更高的要求。

市场需求发展加上外部硬件的变化为 游戏 开发者们带来新的机遇，而想要在资源有限的情况下，于项目立项的阶段取胜，就要准确把握用户瞬息万变的审美需求。唯有掌握了曾在2018年发生的问题，拥抱变化，才能在2019年扭转乾坤。

TOP100 机型 游戏 综合性能数据公布，客户端问题玩家最为敏感

(客户端问题包括：登录、闪退、更新、下载、安装、启动、硬件和兼容问题)

因此，针对腾讯大数据统计出的TOP 100 Android机型以及 TOP iOS机型，腾讯WeTest甄选了战术竞技、 体育 竞技、ARPG等 游戏 ，一并综合生成性能评分，方便开发者在研发期间，选择性能调优阶段的参考机型。

首度公开腾讯手游性能大数据，战术竞技 游戏 服务器痛点同步揭露

在2018年，根据苹果应用商店 游戏 畅销榜可知，多头寡头效应依然明显。

而对于这些极具竞争力的产品标杆，开发者们无法详细掌握相关数据，因此更无法找到优化方向。 为了助推手游行业标准建立，协助行业性能优化提升，腾讯WeTest首次公开腾讯 游戏 真实性能数据，战术竞技、MMORPG、 体育 竞技等主流品类 游戏 均囊括其中。

基于腾讯WeTest平台测试对Android产品大数据统计，平均每次测试能够发现 游戏 产品拥有10.1个兼容性问题，其中，显示异常、Crash问题占比超过70%。此外，功能问题亦占比14%。

随着Android机型内存升高，相较2017年，APK crash、安装失败等致命问题显著降低。但高配机型中异形屏的出现，导致UI异常问题频发。

在移动APP中， 游戏 一直是安全漏洞的重灾区。

腾讯WeTest对产品研发期与运营期手游安全情况进行比较，发现了最新问题：

其一，强交互 游戏 依然是外挂漏洞的“温床”；

其二，研发期 游戏 漏洞如果没有解决，会在运营期衍生多个外挂变种，严重影响手游平衡性；

其三，动作射击类 游戏 由于其“强交互”特质，成为了外网外挂的“宠儿”。

而数据显示，最为致命的外挂问题下，“刷道具”为手游研发期最多的安全漏洞，定制外挂与通用修改器，则是手游运营期外网常见作弊方式。此外，在手游研发期存在的致命安全漏洞问题，将由于高收益在运营期会明显扩张，占比从研发期的34%上升至运营期的50%，因此开发者在手游研发期就要防微杜渐、未雨绸缪。

全面分析小 游戏 测试难点，功能与适配是主流问题

2018年，是小 游戏 爆发的元年，亦是小 游戏 精品化、重度化的一年。

从小 游戏 的上线产品的比例来看，角色扮演类占据26%，休闲益智类占据24%，而在2018年下半年开始，一些策略战棋类的重度 游戏 类型开始出现在小 游戏 中，重度 游戏 在小 游戏 市场中，并非没有机会。而从产品本身观察，小 游戏 目前正在向精品化轻度化发展。

而相较手游通用测试模块，小 游戏 有着相对独立的测试内容。

依托于腾讯旗下小 游戏 研发经验以及案例，白皮书显示，功能问题与适配问题占据小 游戏 测试问题主流，同时性能问题亦占据16%不容忽视。

针对小 游戏 性能情况统计，有6%-7%的用户因 游戏 加载时间过长从而流失，小 游戏 用户流失情况与加载时长形成正比。因此，针对小 游戏 的加载时间，腾讯 游戏 根据不同机型档次，设立了加载时间上线标准。