游戏数据分析笔记

379 阅读3分钟

「这是我参与2022首次更文挑战的第24天,活动详情查看:2022首次更文挑战

根据数数科技的直播内容整理而得

游戏行业数据采集体系与避坑指南

数据采集本质

数据金字塔:(自上而下)

常规运营指标,核心体验分析,资源线及成长分析,其他功能分析

数据采集定义:根据各种触点(客户端,服务端,第三方数据),针对特定的用户行为(如用户登陆,开始战斗,道具获取)进行捕捉及发送的过程。

数据采集的特性:完整性,实时性,可读性,可实施

数据来源

数据类型:

客户端数据,服务端数据,业务数据,第三方数据

客户端与服务端采集:

客户端(客户端sdk)服务端(服务端sdk,日志对接工具)
优势1.获取用户设备相关信息2.完整捕捉用户在客户端的行为1.完全确保数据的一致性2.可捕捉到的业务数据更全面
劣势1.数据完整性无法完全保障2.易受到可会淡本地异常影响,如时间调整,单机破解等1.没有以用户为单位的行为流3.对服务器资源有一定消耗

多端数据采集场景:

1.

2.

多端采集的注意点:

用户体系的打通,时间连续性,避免多端数据冗余

其他业务数据:

官网预约数据,客服回访数据

第三方数据:

广告归因数据:adjust,applfluer

爬虫数据

如何构建完备的数据采集体系

用户行为分析要采集什么:4w1h

who:小数(女,22岁,310110xxxx)

when:2020.5.1 14:00:00 (触发时机:点击开始战斗)

where:上海,ios,电信

what:充值

how:6元,订单号,微信支付

事件与属性:

事件:描述用户做了什么

属性:描述用户是怎么做的

触发时机:捕捉用户行为的时间点

属性是数据采集的关键:

触发时机:

业务目标角度:

\

\

用户角度:主动事件

用户角度:被动事件

两者相结合

游戏数据采集避坑指南

只关注关键指标:只关注关键数据指标,不重视数据基础建设

没有整体规划:

埋点没有层次:

业务层面坑:

开始事件与结束事件的计时匹配

合理评估数据价值

抓住重要的玩家通用属性

游戏数据的价值及应用

数据的本质

不同人看来数据不通

关注点不同

信息的载体

游戏数据分类:越往下越需要挖掘

用户反馈数据:游戏外

产品运营数据

用户行为数据

业务常规数据

数据的价值

如何用好数据

数据分析的案例

数据挖掘的案例

个人职业感悟:

www.zhihu.com/people/li-x…