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游戏数据分析认识

游戏数据分析

一、概述

数据分析工作可以从宏观数据和微观数据（细分数据）说起，宏观数据是对总体趋势的预测，以及对异常数据的敏感性把握。而微观数据分析的来源一方面就是从宏观数据的异动而产生的需求，二者是一种相互依托的关系。

宏观方面指对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况；

微观方面指对微观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（道具销量异常等），并指导开发团队修正游戏版本，为新版本和新功能提供决策依据。

网游的常规数据的把握和检测更多的是针对人气（总登，峰值，APA，注册，流失，在线时长），消费（ARPU，充值，消耗，渗透率）。

二、数据分类

游戏数据分为整体游戏界的大数据和单款游戏的运营数据。

整体游戏界的数据来源于网络统计，比如说2014年中国游戏市场数据分析为：

上半年中国游戏用户规模4亿人，同比增长9.5%。

2014年1-6月，中国游戏（包括网络游戏市场、移动游戏市场、单机游戏市场）用户数量4亿人，同比增长9.5%。

中国游戏市场实际销售收入496.2亿元同比增长46.4%。

2014年1~6月，中国游戏市场（包括网络游戏市场、移动游戏市场、单机游戏市场等）实际销售收入达到496.2亿元，同比增长46.4%。

中国游戏细分市场实际销售收入：端游255.7亿元。

据游戏市场分析报告显示，2014年1-6月，中国游戏市场实际销售收入构成如下：客户端游戏市场实际销售收入255.7亿元，网页游戏市场实际销售收入91.8亿元，移动游戏市场实际销售收入125.2亿元，社交游戏市场实际销售收入23.4亿元，单机游戏市场实际销售收入0.1亿元。

网页游戏行业发展概况：用户数量3亿市场占有率18.5%。

2014年1-6月，中国网页游戏用户数量约3以人，同比增长6.5%；市场占有率达到18.5%，比去年同期上升2.7%。

移动游戏行业发展概况：用户数量3.3亿市场占有率25.2%。

2014年1-6月，中国移动游戏（包括移动网络游戏与移动单机游戏）用户数量约3.3亿人，同比增长89.5%。市场占有率达到25.2%，比去年同期上升17.7%。

2014年第3季度中国网页游戏市场数据。

2014年第3季度中国网页游戏市场规模达到56.60亿元人民币，较上季度环比增长5.1%，较2013年第3季度同比增长24.2%。中国网页游戏市场增长已进入平稳期，连续五个季度的环比增长率低于10%，同比增长率也降至30%以下。宇博智业市场研究中心了解到，在经历了前三年的高速增长之后，网页游戏市场已进入成熟期，商业模式、竞争格局基本稳定下来。未来随着整体市场规模增长继续放缓，厂商间的竞争将继续加剧。

2014年第3季度中国页游行业依然面临着游戏质量不高，产品生命周期短，用户获取成本高、流失严重等问题。在当前页游用户规模增长陷入瓶颈的情况下，如何提高付费用户转化和留存率、同时提高ARPU

值是页游厂商面临的挑战。相关信息也可查阅中国报告大厅发布的《2014-2020年中国网页游戏行业发展潜力分析及深度调查预测报告》。

面对国内页游市场逐渐饱和的大趋势，有实力及经验的页游厂商除了在移动游戏领域试水掘金外，也在积极拓展海外市场，试图通过游戏出口扩大市场份额。

关于单款游戏的运营数据来源，可以是自己开发软件统计，也可以利用第三方平台进行数据统计，比如说友盟游戏统计，只需要下载SDK导入友盟游戏数据分析包，在友盟的管理后台中创建App，获得AppKey，然后编写统计代码，最终达到统计数据的目的，比如说用户留存率、付费用户等。通过了解各项指标数据，得出结论。

三、游戏数据分析指标

游戏数据分析里的基本指标

经营数据分析报告

经营数据分析报告导读：本文经营数据分析报告，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。经营数据分析报告一、确定分析目标分析目标主要包括以下三个方面：分析目的。分析范围。分析时间。如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。二、分析综述分析综述主要包括两方面的内容 1、上周/本周充值数据对比充值总额充值人数服务器数服务器平均充值服务器平均充值人数

针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。 2、上周/本周更新内容对比主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。三、一周运营数据分析 1、本周收入概况日均充值金额，环比上周日均充值金额用户ARPU值，环比上周ARPU值简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2、新用户概况新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。 3、活跃用户概况活跃用户概况主要包括三部分内容：日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比

日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比 4、道具消费概况道具方面的消费概况主要包括：产出活动类别道具分类单类道具消费元宝，消费占比，环比上周日均消费元宝，总消费元宝，环比上周下降/上升简述活动效果较好/较差的道具分类 5、当前元宝库存当前元宝库存是指玩家充了元宝还没花出去的存量，以及游戏中额外获得的元宝存量。例如，我充了1000块，拿了1w元宝，花了8K，我造成的存量是2K，当平台各服的元宝存量不断上涨，就代表消费点不够了，要不补新消费系统，要不上消费类的运营活动。 6、重点商业活动付费玩家参与情况活动参与情况主要考虑以下几点：付费群体类别，活跃付费玩家数付费玩家的参与比例付费玩家在活动中消费的元宝数付费玩家在活动中消费的元宝占周消费元宝总数的比例付费玩家的人均消费元宝数根据活动的这些付费玩家的相关数据，判断该活动产生的效益以及玩家的接受程度。

数据分析报告范例

竭诚为您提供优质文档/双击可除数据分析报告范例篇一：数据分析报告数据分析报告今年年初以来公司在总经理的领导下，积极生产，各项工作都取得了一定的成绩，特别是通过坚持贯彻Iso9001：20XX标准，使公司的管理更上了一个台阶，现将我们收集的部分数据进行分析以供领导决策。 20XX年签订了项目合同13项，完成11项，2项项目在进行中，验收工程一次合格率100%，完成的11项工程项目顾客满意率超过95%。系统集成部多次组织技术人员和项目经理、施工人员学习国家标准和行业规范，严格按照程序文件和作业指导书的要求组织设计和施工。工程项目的实施都严格按照国家标准规范进行，确保为用户提供满意的、高质量的工程项目和优质的售后服务。从部门负责人到项目经理以至每一位员工都自觉地将分解到

的质量目标融入到日常工作之中，涉及到的每一个环节都得到较好的控制，由不理解到形成自觉的行动，按程序文件要求做已经在尉然成风，发现问题不遮、不掩、不护，采用自检、互检和专检活动，促进质量意识和企业文化深入人心，调动了每一位员工的积极性，上下形成一个共识，我们的工程要做成为顾客最满意的工程。中国建设银行辽中近海支行综合布线系统项目、中国建设银行辽宁省分行、后台处理中心综合布线系统项目、中国建设银行沈阳彩霞支行综合布线系统项目、中国建设银行沈阳三好街支行综合布线系统项目、建行大东支行莱茵河畔自助银行综合布线系统项目都是一次验收合格交付的，工程项目符合用户和行业标准的要求，得到了用户的赞扬和好评，提高了公司的经济效益和企业现代管理水平，至今没有发生顾客投诉等问题。华汇人寿保险股份有限公司办公设备采购项目、中国建设银行辽宁省分行网点网络设备采购项目都是一次验收合格交付，客户对我们公司提供的服务十分满意。交付的大连泰山热电有限公司网络信息安全整改项目，提高了泰山热点系统运行效率，保证了系统的安全性，为系统正常运行发挥了重要作用。部门采购人员今年按要求对供方进行了评价，确定了合格供方，到目前为止这些供方提供的产品、原材料质量稳定，

游戏数据分析基础知识

时间 2015-1-31 数据分析——基础知识一、新登用户数日新登用户数每日新注并登录游的用户数周新登用户数本周7天日新登用户数累计之和新登用户数：本 30天日新登用户数累计之和可解决的问题： 1)渠道贡献的新用户份额情况 2)宏走势，是否需要进行投放 3)是否存在渠道作弊行二、一次会话用户数日一次会话用户数即新登用户中只一次会话，且会话时长于规定阈值周一次会话用户数：本周7天日一次会话用户数累计之和一次会话用户数：本 30天日一次会话用户数累计之和可解决的问题： 1) 广渠道是否刷量作弊行

2)渠道广量是否合格 3)用户导入是否存在障碍点，如网络状况载时间等; 4)D步SU 于评估新登用户量，进一分析则需要定活跃用户的一次会话用户数三、用户获取本 CAC 用户获本义广本/ 效新登用户可解决的问题： 1)获效新登用户的本是多少 2)如何选择确的渠道优化投放 3)渠道广本是多少四、用户活跃 Activation 日活跃用户数 DAU ：每日登录过游的用户数周活跃用户数 WAU 截至当日，最一周含当日的7天登录游的用户数，一般按照自然周进行计算

活跃用户数正AU 截至当日，最一个含当日的30天登录过游的用户数，一般按照自然计算可解决的问题： 1)游的心用户规模是多少游的总体用户规模是多少 2)游产品用户规模稳定性游产品周期化趋势衡量 3)游产品老用户流失活跃情况渠道活跃用户存周期 4)游产品的粘性如何正AU结合广效果评估备注正AU层级的用户规模化相对较小，能够表现用户规模的稳定性，但某个时期的广和版本更新对正AU的影响也可能比较明显外游命周期处于同时期，正AU的化和稳定性也是同的五、日参与次数 DEC 日参次数用户对移游的使用记一次参，即日参次数就是用户每日对游的参总次数可解决的问题： 1)衡量用户粘性日均参次数

如何写好一款产品的运营数据分析报告

如何写好一款产品的运营数据分析报告戏运营期间，我们可以在后台看到一堆游戏相关数据，对于这些数据我们要怎么怎么进行处理分析呢?下面将围绕一份报告实例做详细的分析。内容主要包括分析目标、分析综述、一周运营数据分析、运营数据总体分析四块内容。一、确定分析目标分析目标主要包括以下三个方面：分析目的。分析范围。分析时间。如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。二、分析综述分析综述主要包括两方面的内容

1上周/本周充值数据对比充值总额充值人数服务器数服务器平均充值服务器平均充值人数针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。 2上周/本周更新内容对比主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。三、一周运营数据分析 1本周收入概况日均充值金额，环比上周日均充值金额用户ARPU值，环比上周ARPU值简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2新用户概况

新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。 3活跃用户概况活跃用户概况主要包括三部分内容：日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比

数据分析报告范例

数据分析报告范例 XX年中国手游市场年度数据分析报告一、XX年手游市场基本概况 1、XX年中国游戏市场份额分布：客户端游戏仍是游戏市场主导，移动游戏暂时无法取代。 2、XX年移动游戏用户规模：XX年年底，手机游戏用户规模超过5亿，近半数中国人在玩手游 3、XX年移动游戏市场实际销售收入：XX年移动游戏销售收入超过200亿，销售收入是XX年的2倍以上 4、XX年手机游戏各类型占比分布：休闲游戏数量超过6成 5、各游戏类型留存率水平：动作类游戏留存率最高二、用户行为透析 1、端游与手游之间用户重合度分析：端游与手游用户重合度达到%，端游用户转化为手游用户的空间较大 2、XX年智能移动游戏操作系统分析：安卓成手机游戏主要操作系统，苹果手机用户更愿意花钱玩游戏 3、玩家付费行为分析：休闲射击类游戏付费人数多，重度手游单次付费金额较高 4、玩家付费时间分析：玩家的付费高峰习惯趋于稳定，付费高峰发生在午饭后和晚上睡觉前 5、支付方式对比：61%玩家首选支付宝

三、地域分布 1、60%手游用户聚集在三线城市，三线城市成手游蓝海市场 2、各游戏类型下载量占比最高的城市分布四、手游发展趋势预测 1、手机游戏重度化、端游化 2、端游IP手游化 3、支付方式、支付渠道的变革数据分析报告格式分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。我认为一份好的分析报告，有以下一些要点：首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析

游戏数据分析维度、方法

游戏数据分析维度、方法 1通过网上，收集关于游戏数据分析方面的资料。对各资料进行整理，并提出对游戏行业有价值的专题分析内容。欢迎拍砖！ 2数据分析的维度、方法 2.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 2.1.1常规数据分析维度 2.1.1.1宏观方面对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况 2.1.1.1.1用户数量注册用户在线人数（最高在线人数；日、周、月活跃人数；活跃用户平均在线时间、平均在线人数） 2.1.1.1.2 ARPU 每个（平均在线人数、付费用户、活跃用户）每月贡献人民币

运营成本（服务器、带宽、客户服务、推广成本）产品毛收益时间卡模式的固定ARPU 增值模式的动态ARPU 时间卡+增值模式的动态ARPU 付费率 2.1.1.1.3 推广力度推广成本（宣传成本、人力成本、时间成本）推广效果（各个路径的转化率：看广告人数—目标用户看广告人数—目标用户记住人数—目标用户感兴趣人数—目标用户尝试人数） 2.1.1.1.4 流失率前期流失率自然流失率游戏流失率重要节点分布（初始化页、选线+创建角色、1级、5级、6级、7级、累计）一般流失率（日、周、月） 2.1.1.1.5 用户自然增长率

2.1.1.1.6病毒性发送邀请人数、发送率接受邀请人数、比例接受率 K-Factor=感染率*转化率 2.1.1.2微观方面对微观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（道具销量异常等），并指导开发团队修正游戏版本，为新版本和新功能提供决策依据。 2.1.1.2.1 MMORPG游戏: 职业等级分布任务统计（每个任务参加、完成和取消次数或人数）经济系统统计 { 总剩余金钱、背包存放金钱总量、仓库存放金钱总量、邮件存放金钱总量经济产出：任务产出金钱、玩家卖给NPC物品获得金钱、打工获得金钱经济消耗：（任务消耗、NPC购买消耗、道具合成消耗、道具加工消耗、道具打孔消耗、道具镶嵌消耗、装备升级消耗、装备炼化消耗、兑换家族声望消耗、家族升级消耗、修理装备消耗） }

手机游戏市场分析报告

中国手机游戏市场分析报告（含预测数据） 2011-2014年本报告针对市场：国内外手机游戏市场；针对类型：单机游戏、网络游戏、社交游戏；数据来源：艾瑞咨询、游戏邦、清科研究、海纳；

一、概述、手机游戏行业现状随着智能手机的迅速普及，与3G网络的快速发展，移动互联网的相关业务，已逐渐成为国内各厂商关注的焦点，中国手机游戏市场目前仍然以单机版游戏为主，网游版产品所占比重较低。从整体行业来看，中国手机游戏行业处于快速发展期，近两年来，在电信运营商和手机游戏开发商的联合推动下，中国的手机游戏行业，取得了较快的发展。目前的手机游戏数量众多，但是质量和内容无法满足现有玩家需求，国内手机游戏开发商自主开发能力与国外开发商比较，力量相对薄弱。目前的手机游戏大多来自于国外，日、韩、欧美等地开发的游戏几乎占据了中国手机游戏市场80%的游戏内容。据相关统计数据显示，手机游戏开发商在我国已经有上千家，但真正上规模的也不过数十家。目前常见的手机平台有Android，塞班，java，IOS。孰优孰劣没有绝对的界限。

、手机游戏未来发展趋势手机游戏与其他创意型产业相互融合，呈现“多元娱乐”发展趋势手机游戏在与其他创意产业融合，优势体现在两个方面：一方面，将汲取融合优秀的动漫、影视、网络游戏、文学作品等相关创意产业特色内容资源，弥补本行业内容单一、创意不足的缺势；另一方面，融合发展将使手机游戏产品多样化，在进一步融合网络游戏、网页游戏、SNS等娱乐应用特色的同时，成长为“多元娱乐”产品，进一步提升用户体验。手机游戏市场参与主体的多元化，竞争日趋激烈手机游戏行业的参与者逐渐多元化，除原有的手机游戏厂商以外，中国移动、中国电信相继通过手机游戏基地化模式全面切入，传统影视行业厂商通过并购或联合运营方式、互联网游戏厂商通过产品外延方式等，均已加速在手机游戏领域进行布局。手机游戏的盈利模式多样化发展，主体仍借鉴PC网游盈利模式手机游戏盈利模式多样化，借鉴性的引入网络游戏的盈利模式，如按时收费、包月收费、道具收费、广告内置收费等模式，

游戏运营数据分析

任何一款游戏运营，都是以UED、数据分析为导向，如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏，是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话，是一个简单明快的操作方式，但社交游戏的数据如何分类海内外关注点有何区别相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题，那么我们就从基础知识入手，逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节，抛弃冗长复杂的多类数据，为自己的成功打下扎实的基础。付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2～4倍。活跃用户（玩家）：是指通过你的推广代码注册，不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间，您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家！

活跃付费账户=APA。每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。【活跃天数计算定义】活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。当天0：00-23：59登陆游戏时间小时至2小时、活跃天数累积天。当天0：00-23：59登陆游戏时间小时以下、不为其累积活跃天数。每日：－－－－－－－－－用户数量描述在线人数：（取的当日某个时刻最高在线，一般发生在9:30左右）新进入用户数量：（单日登录的新用户数量）当日登录用户数量：每日登录/在线：－－－－－－－－－盈利状况描述每日消耗构成：（根据金额和数量做构成的饼状图）每日消耗金额：每日消费用户数量：每日充值金额：每日充值用户数量：每日充值途径：－－－－－－－－－产品受关注程度描述官网首页访问量：

数据分析报告范文

数据分析报告范文数据分析报告范文篇一: 数据分析报告范例 201X年中国手游市场年度数据分析报告一、201X年手游市场基本概况 1、201X年中国游戏市场份额分布: 客户端游戏仍是游戏市场主导，移动游戏暂时无法取代。 2、201X年移动游戏用户规模: 201X年年底，手机游戏用户规模超过5亿，近半数中国人在玩手游3、201X年移动游戏市场实际销售收入: 201X年移动游戏销售收入超过200亿，销售收入是201X年的2倍以上4、201X年手机游戏各类型占比分布: 休闲游戏数量超过6成 5、各游戏类型留存率水平: 动作类游戏留存率最高二、用户行为透析 1、端游与手游之间用户重合度分析: 端游与手游用户重合度达到2 6.3%，端游用户转化为手游用户的空间较大 2、201X年智能移动游戏操作系统分析: 安卓成手机游戏主要操作系统，苹果手机用户更愿意花钱玩游戏 3、玩家付费行为分析: 休闲射击类游戏付费人数多，重度手游单次付费金额较高

4、玩家付费时间分析: 玩家的付费高峰习惯趋于稳定，付费高峰发生在午饭后和晚上睡觉前 5、支付方式对比: 61%玩家首选支付宝三、地域分布 1、60%手游用户聚集在三线城市，三线城市成手游蓝海市场 2、各游戏类型下载量占比最高的城市分布四、手游发展趋势预测 1、手机游戏重度化、端游化 2、端游IP手游化 3、支付方式、支付渠道的变革篇二: 数据分析报告格式数据分析报告格式分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。我认为一份好的分析报告，有以下一些要点: 首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望; 第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果; 第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接

游戏运营数据分析指标

游戏运营数据分析指标一.用户数量： 1.注册用户：数据价值不高因为每个不同项目注册用户的质量完全不同。前两年被用得很广泛，用来宣传我们的游戏拥有了多少多少用户，当然，有几个是真实的呢？连运营商给出来的都不真实的话，那些数据调查报告的真实性呢？（“你们用户多少啦？”“13万注册用户”，“才这么点，我们有个网站500万”。他根本没有明白用户质量的意义） 2.在线人数： a.最高在线：某个时间能达到的最高在线。 b.活跃人数：此数据也最具欺骗性。如果一个活跃人数不带上时间，没有任何参考意义。必须是“每日活跃用户”，“每周活跃用户”，“每月活跃用户”，“每季活跃用户”等。也就是在这段时间内进入游戏的人。 c.每个活跃用户平均在线时间：如果没有本数据，活跃人数是没有意义的。如果每个用户上来2分钟，马上就下去，这样的活跃用户的价值是多少呢？能和一上来就十几个小时在线的玩家等值吗？平均每个活跃用户上来究竟玩多久？这是网络游戏中一个特别需要注意的数据 d.游戏平均在线人数：非常重要且有价值的参数，但仍然不是唯一的决定因素。

（1）.24小时内平均在线人数：数据采样时间越紧密，越精确。（2）.不同的游戏，每个平均在线时间是由不同数量的用户造就的。（3）.平均在线=（每24活跃人*小时）（4）.活跃用户每天活跃5分钟，就必须60/5*24=288个活跃用户，才能达到1个平均在线人数。二.ARPU值：每个平均在线，每月贡献的人民币因为对于运营商来说，需要根据多少平均在线，来确定服务器、带宽、客户服务、需要多少推广成本才能累计这些平均在线等运营成本。 1.产品毛收益：产品毛收益=平均在线*ARPU值也就是说，要想创收，要么增加用户的在线数量，要么增加每个人的消费数量。 2.时间点卡模式的ARPU固定值：每小时4毛*24小时*30天=288元/月（或其它点卡定价）一款百万在线的收费网游的大致输入，就是1000000*288，每月2.88亿的毛收入（当然其中还有很多小数字，例如免费试用期的用户比例导致真实值减少、各种因素导致的免费游戏，用户比例导致真实收入减少、用户购买点卡很多人没用完导致真实收入增多，渠道压了货但是最后却没有退的导致收入增多等） 3.增值模式的动态ARPU值：目前由于绝大多数网络游戏都在学习免费模式，利用增值服务、收费道具等来盈利的模式，这种模式下，ARPU值的大小是关系到

数据分析报告范文

数据分析报告范文各位读友大家好，此文档由网络收集而来，欢迎您下载，谢谢一、2014年手游市场基本概况 1、2014年中国游戏市场份额分布：客户端游戏仍是游戏市场主导，移动游戏暂时无法取代。 2、2014年移动游戏用户规模：2014年年底，手机游戏用户规模超过5亿，近半数中国人在玩手游 3、2014年移动游戏市场实际销售收入：2014年移动游戏销售收入超过200亿，销售收入是2013年的2倍以上 4、2014年手机游戏各类型占比分布：休闲游戏数量超过6成 5、各游戏类型留存率水平：动作类游戏留存率最高二、用户行为透析 1、端游与手游之间用户重合度分析：端游与手游用户重合度达到%，端

游用户转化为手游用户的空间较大 2、2014年智能移动游戏操作系统分析：安卓成手机游戏主要操作系统，苹果手机用户更愿意花钱玩游戏 3、玩家付费行为分析：休闲射击类游戏付费人数多，重度手游单次付费金额较高 4、玩家付费时间分析：玩家的付费高峰习惯趋于稳定，付费高峰发生在午饭后和晚上睡觉前 5、支付方式对比：61%玩家首选支付宝三、地域分布 1、60%手游用户聚集在三线城市，三线城市成手游蓝海市场 2、各游戏类型下载量占比最高的城市分布四、手游发展趋势预测 1、手机游戏重度化、端游化 2、端游IP手游化 3、支付方式、支付渠道的变革数据分析报告格式

分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。我认为一份好的分析报告，有以下一些要点：首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，

关于手机游戏的问卷调查报告

《中国特色社会主义理论与实践研究》调研报告关于手机游戏使用情况的问卷调研报告摘要：随着4G时代的普及，中国手机市场日益繁荣。而随着移动互联网强势崛起，手机游戏慢慢成为市场主流。手机游戏作为手机应用软件中的一匹黑马凸现在人们的眼前，手机游戏也成为业界高度关注的新领域之一。跟电脑游戏相比，手机游戏对硬件要求低，受众更广，用户也更多，所以倍受青睐。智能手机为我们的生活带来许多方便，然而，越来越多的人却因此“成瘾”。各大游戏厂商专注于手机市场后，手游游开始占据人们更多的时间。为此，对于手机游戏的讨论也成为社会的关注点，对于手机游戏的调研分析是了解当今手机游戏现状必不可少的途径。本文在对手机游戏使用情况进行调研之后，分析了手机游戏上瘾的原因，进而提出了戒除手机游戏的方法途径。关键词：手机游戏4G 上瘾专业：学号：姓名： 2017年4月

一、调查方案（一）、调查背景手机游戏从诞生开始就被誉为中国互联网行业的下一个金矿。自2001年网络游戏成功之后，手机游戏也成为业界高度关注的新领域之一。如今，随着4G 时代的普及，中国手机市场也日益繁荣。而随着移动互联网强势崛起，手机游戏慢慢成为市场主流。2017年3月24日，全球领先的移动互联网第三方数据挖掘和整合营销机构iiMedia Research(艾媒咨询)权威发布《2016-2017中国手机游戏市场研究报告》。报告显示，2016年中国手游用户规模达5.23亿人，市场规模783.2亿元，增长速度持续放缓。中国通信产业向4G升级促进了手机网游的增长，网络、多媒体表现、平台融合等促成了手机网游的崛起。受到以中国移动为代表的运营商的推广以及无线网络的进一步建设，手机游戏虽然现在不能像传统网络游戏般强健，但也开始发展的如火如荼。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，手游用户渗透率提升，超七成用户玩过手游，其中有48.1%玩家有为手游付费的经历，而付费的主要原因在于购买游戏道具装备。随着中国手机游戏市场的发展，用户认知将逐步提升，产业链各环节应在进行市场营销推广的同时充分重视终端及手机游戏的更新发展，以不断完善的产品服务满足用户需求，在用户认知的基础上，实现手机游戏商业价值的提升，充分挖掘手机游戏的商业价值。而学生作为最具潜力的消费群体，其对手机游戏的了解和需求对手机游戏未来的发展趋势具有重大影响。（二）、调查目的 1、研究人们使用手机游戏的基本情况。 2、研究影响人们使用手机游戏的原因。 3、研究人们对手机游戏的的认识和看法。 4、提出戒除手机游戏原因和方法。

游戏数据分析：转化率的四种形式

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在数据分析中我们经常会使用各种类型的转化率分析，在游戏数据分析中，我们对于转化率的使用更为频繁，比如渠道分析，玩家购买流程转化率等等。在实际使用过程中，总结出来了四种转化率的形式，这里简单说说。回炉型转化率所谓回炉型转化率指的是在转化的第一步到第二步的转化过程中就出现了较大的障碍，从第一步到第二步，转化率变化比较大，这种转化率形式的出现，就需要回炉进行问题分析和处理，这种类似的转化率比如在渠道用户推广时可以作为一个渠道用户质量把控的分析方法，同时，也是检测游戏本身在新用户导入时的新手引导等功能的检测。常规型转化率如上图所示，整体来看，不同步骤之间的转化率的变化是比较缓慢的，并没有出现某一个步骤的大幅下滑，且整体的转化率趋势保持的还是相对平稳的，此种就是常规型的转化率。一般来说达到这种类型的标准就很不错了。由于转化率的这种模型结构在很多地方都能用到，所以这里不具体举例子来说明这个问题。优质型转化率所谓优质型转化率就是在常规型转化率的基础上表现的更好一点，只是在几步之间的转化损失更小一点，即下降速度更加缓慢，在很多涉及到转化率的分析上，这种类型的转化率属于优质型的转化率。但是一般而言是达不到的。问题型转化率如上图所示，所谓问题型转化率，往往问题都是出现的比较怪异的，一般而言，都是前几步转化率都比较理想，但是这其中后续的某一步出现了问题，这种落差都会比较明显，在转化率表现上，就是突然某一步的转化率下滑较大，这种形式的转化率一般会出现在购买流程转化率分析，某一个事件的转化过程中也会出现这种下滑。这样的转化率问题定位其实比较快速和直接，能够马上进行修补，不同于回炉型的转化率，这种转化效果只是需要针对某一步进行优化就可以了，而不是全局性的优化。

【精品策划】游戏数据分析：转化率的四种形式

游戏运营的数据分析

量户数1、用。用册数量-户-a) 某游戏注用户这个数据其实相当无用的，因为每个不同项目注册用户的质量完全不同。前两年被用得很广泛，用来宣传“我们的游戏拥有了xxx用户”，当然，有几个是真实的呢？连运营商给出来就不真实的话，那些数据调查报告的真实性呢？（“你们用户多少啦？”“13万注册用户”，“才这么点，我）义量的意有明白用户质0站50万”。。。他根本没有们个网

个平均在线是由不同数量的用户造就的。例如一个好的游戏，可以大量的。下不间长玩，时让住粘家时舍得线间的家玩线在均平个一于等）时小*人42每（)3． 4) 如果你能让每次上来的活跃用户，每次平均在线6小时，那么你需要4个活跃用户，就能多一个平均

在线了，如果你的游戏每次只让用户玩5分钟，他就走了，哪怕你的游戏非常好，他每天都上来5分钟，那么你必须有60/5*24=288个活跃用户，才能达到一个平均在线人数。你要根据你的游戏用户特性，判断推广多一个活跃用户容易，还是增加游戏的粘着度更容易。例个比线有一数、以及最高在线，平均在、总注册用户、活跃人一c) 般来说曾经有专家说是xxxx是4%，xxxx是8.7%等，他们可能是针对某款他们所能接触到的网络

营成本。iv. 产品毛收益==平均在线*arpu值，也就是说，要想发财，最重要的两个数据你一定要明白，。量消费数的加，线数量要么增每个人在户加么要增用的值定固upra的式模卡点间时)b 这个值其实很好计算：每小时4毛（或其他点卡定价）*24小时*30天=288元/月，一款百万在线的收费网游的大致收入，就是1000000*288，每月2.88亿的毛收入（当然其中还有很多小数字，例如免费使用期的用户比例导致真实值减少、各种因素导致的免费游戏用户比例导致真实收入减少、用户购买点卡很多人没用完导致真实收入增多，渠道压了货但是最后却没有退的导。等）收入增多致值的式p动态c)u 增a值模r

游戏运营数据分析

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【2018最新】数据分析报告范文-优秀word范文 (5页)

本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！ == 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ == 数据分析报告范文篇一：数据分析报告范例 201X年中国手游市场年度数据分析报告一、201X年手游市场基本概况 1、201X年中国游戏市场份额分布：客户端游戏仍是游戏市场主导，移动游戏暂时无法取代。 2、201X年移动游戏用户规模：201X年年底，手机游戏用户规模超过5亿，近半数中国人在玩手游 3、201X年移动游戏市场实际销售收入：201X年移动游戏销售收入超过200亿，销售收入是201X年的2倍以上 4、201X年手机游戏各类型占比分布：休闲游戏数量超过6成 5、各游戏类型留存率水平：动作类游戏留存率最高二、用户行为透析 1、端游与手游之间用户重合度分析：端游与手游用户重合度达到26.3%，端游用户转化为手游用户的空间较大 2、201X年智能移动游戏操作系统分析：安卓成手机游戏主要操作系统，苹果手机用户更愿意花钱玩游戏 3、玩家付费行为分析：休闲射击类游戏付费人数多，重度手游单次付费金额较高 4、玩家付费时间分析：玩家的付费高峰习惯趋于稳定，付费高峰发生在午饭后和晚上睡觉前 5、支付方式对比：61%玩家首选支付宝

三、地域分布 1、60%手游用户聚集在三线城市，三线城市成手游蓝海市场 2、各游戏类型下载量占比最高的城市分布四、手游发展趋势预测 1、手机游戏重度化、端游化 2、端游IP手游化 3、支付方式、支付渠道的变革篇二：数据分析报告格式数据分析报告格式分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。我认为一份好的分析报告，有以下一些要点：首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会

游戏数据分析留存率分析

【编者注】留存率指：统计时间区间内，新登用户在随后不同时期的登录使用情况，留存通常统计次日留存率、3日留存率、7日留存率以及月留存率。 ?留存率一定意义上代表了新登用户对游戏的满意度； ?关注留存率的同时需要关注用户流失节点； ?留存率的统计和计算也可以按照自然周和自然月进行分析，例如上周新登用户在随后的几周的留存情况分析； ?次日留存率代表了游戏满意度，主要反映游戏初期新手对于游戏引导和玩法的适应性。最近在做留存分析时，遇到了不少的情况，也经常会有人问我，为什么我的游戏突然次日留存率降了一半。如果留存率是单单作为一个简单的指标的话，那对你价值还是蛮有限的，今天就和大家说说一个case，这是不久前解决掉的问题，相信会帮助不少人。OK，这也将作为留存率分析的第一篇文章，后续在和各位分享。事件描述统计发现某三日的次日留存率较之前和之后下降了50%，但是在DAU整体趋势上没有显示的变化。

但是通过查看安装量，用户注册量，发现安装量没有明显的波动，但是用户的注册量骤然增加。下图是系统统计的截图我们再看一下用户注册量原因分析

由以上的数据表现来看，初步断定是两种情况：新开服务器老玩家刷号针对第一种情况，我做了以下注册和安装的趋势图由游戏官网得到了游戏开服的时间表图中除了1月6日的波峰是由于游戏做了软文投放，刺激了游戏用户增长外，其他的红圆圈(除了1月16日)均是在周末开新服刺激新用户增长的，工作日所开的新服并没有出现波峰，比如1月3日，1月7日，1月9日等等。该游戏在1月18日开设新服，根据刚才的经验，1月18日不会出现较大的波峰，但是从1月18日~20日出现一个较大的波峰。即排除了工作日新开服务器造成的影响。那么也就是剩下了第二种情况，即老玩家存在刷号的可能性。那接下来，我们需要做两方面的工作：

网络游戏运营的数据分析一要点

网络游戏相关数据涵义释疑现如今的人,特别是刚学到点东西的人, 特别爱看数据, 拿着几个半业余、或者带有某种商业目的的数据把自己装扮得很权威。当然, 也有一群新手策划, 根本没有机会接触到网络游戏的运营数据, 他们认为数据完全无用,而网络游戏中的各种重要数据,大多在 pc 网游和手机网游同样适用。 1、用户数量 a 某游戏用户数量 --注册用户。这个数据其实相当无用的, 因为每个不同项目注册用户的质量完全不同。前两年被用得很广泛,用来宣传“ 我们的游戏拥有了 xxx 用户” ,当然,有几个是真实的呢?连运营商给出来就不真实的话, 那些数据调查报告的真实性呢? (“ 你们用户多少啦? ”“13万注册用户” , “ 才这么点,我们有个网站 500万” 。。。他根本没有明白用户质量的意义 b 在线人数 i. 最高在线— -在某个时间能达到的最高在线,想到这个词,就想到了 a3,强大的市场宣传能力,和推广能力,让他们敢在公测第一天说 15万人在线,然而几个月时间,游戏中的玩家走光了。 ii. 活跃人数— -这个数据也是最具欺骗性的数字,如果一个活跃人数不带上时间,哪怕是真实的,都没有任何参考意义。必须是“ 每日活跃用户” 、“ 每周活跃用户”“ 每月活跃用户”“ 每季活跃用户” 、“ 最近多少天内活跃用户” 等等。也就是在这段时间内进入游戏的人。 iii. 每个活跃用户的平均在线时间— -上面说了活跃用户数,如果没有本数据,上面的那个也是没有意义的。如果每个用户都上来 2分钟,马上就下去,这样的活跃用

户的价值是多少呢?能和一上来就十几个小时在线的玩家等值么?平均每个活跃用户上来究竟玩多久? 这是网络游戏中一个特别需要注意的数据。 iv. 游戏平均在线人数—一这是个非常重要、有价值的参数,但仍然不是绝对唯一的决定因素。 1 24小时内平均的在线人数,数据采样时间越密集,越精确。 2 不同的游戏,每一个平均在线是由不同数量的用户造就的。例如一个好的游戏,可以大量的粘住玩家的时间,让玩家长时间舍不得下线。 3 (每 24人 *小时等于一个平均在线 4 如果你能让每次上来的活跃用户,每次平均在线 6小时,那么你需要 4个活跃用户,就能多一个平均在线了,如果你的游戏每次只让用户玩 5分钟,他就走了,哪怕你的游戏非常好,他每天都上来 5分钟,那么你必须有 60/5*24=288个活跃用户,才能达到一个平均在线人数。你要根据你的游戏用户特性, 判断推广多一个活跃用户容易, 还是增加游戏的粘着度更容易。 c 一般来说,平均在线、总注册用户、活跃人数、以及最高在线有一个比例曾经有专家说是 xxxx 是 4%, xxxx 是 8.7%等, 他们可能是针对某款他们所能接触到的网络游戏的数据而来的, 但是如果你只听了这个, 不知道这个数据是在其他各种什么条件下产生的,你就错了,每款产品都是不一样的,这个比例随着不同的市场、不同的产品、不同的渠道、不同的服务,会导致精确数据和比例完全不一样。哪怕一模一样相同的产品, 都可能完全不一样的数据,别人注册 100万用户能有 3万在线,不代表你宣传注册 100万,就也一定有 3万。双方的各方面细节太多了,资本家很少看全面企业家成功创业者所付出的所有努力。数据是用来参考的、辩证型论证的, 用来与其它相关事务关联的, 单独的某个数据,往往不具备论证力度。不同项目的数据具有不一致性。 2、 Arpu 值