游戏运营必学数据分析！

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游戏运营是在游戏的整个生命周期里，把一款游戏推上线，有计划地实施产品运作策略和营销手段，使玩家不断了解游戏、入驻游戏并最终付费的过程，以达到提高游戏收入的目的。在此期间，需根据游戏内产生数据进行分析，从而提出改进策略，提高产品寿命。
先介绍下数据分析的基础常用术语
累积注册用户=AccRu（无意义的数据）
当日登录账号数=UV
活跃人数=【时间段】不重复登录的用户数
每个活跃用户的平均在线时间=【时间段】活跃用户在线时间总和/活跃用户总数
用户平均在线时长=TS
？？？活跃率=登陆人次÷平均在线人数
付费率=付费用户/活跃用户*100%
活跃付费账户=APA
付费用户平均贡献收入（ARPU值）=【时间段】收入/付费用户数（通常以月做单位）
用户流失率=游戏当前活跃用户规模/历史注册总量*100%
同时在线人数=CCU
最高同时在线人数（PCU）=24小时内同时在线最高达到人数（意义不大的数据）
平均在线人数（ACU）=24小时每小时同时在线相加总和/24小时
1.用户相关数据
（1）用户分类
新增用户：平台新注册用户数；
活跃用户：登录游戏的用户数；
留存用户：注册后，当前继续登录的用户
（2）用户留存率
该日的N天后，还有登录游戏的用户比例。例如：6.4新增用户为83，这100中有23人在6.5这一天内登录游戏，6.4的1天后的留存率=23/83=27.7%。
2.付费相关数据
ARPU：用户平均收入
分为付费率和ARPU值（包括活跃、付费、新增）。
这些数据均在管理后台会直接统计显示，包括日报数据、游戏数据、渠道数据、留存分析、LTV统计等。LTV = 第N天到M天内充值总金额 / 第N天新增用户；只统计游戏内的注册和充值，且数据延迟一天计算。
所有的运营工作驱动都来源于数据，运营的每一步计划决策都应该有依据，通常数据分析可以有以下几点层面的作用
1.发现问题：通过观察数据的表现来判断各个环节数据结果与预期的数据模型差异来快速定位问题
2.制定策略：通过大量收集数据可以有效的搭建模型，总结规律和变化，有了数据结论就可以方便我们选择最佳的方案策略来进行调整
3.效果评估：数据结果能直观的量化结果，复盘的时候回顾数据会用的比较多
以上就是小编分享的全部内容了，如果还想了解更多内容，或者对游戏运营感兴趣，可以关注溪谷软件，也可以私信评论小编！