第一部分 建立游戏数据分析思维
第1章 游戏数据分析概述 2
1.1 游戏数据分析的概念 2
1.2 游戏数据分析的价值 3
1.3 游戏数据分析的思维、方法与技术 4
1.3.1 游戏数据分析的思维 5
1.3.2 游戏数据分析的方法 6
1.3.3 游戏数据分析的技术 7
1.4 游戏数据分析师的能力要求 8
第2章 数据分析驱动游戏决策 10
2.1 概述 10
2.1.1 什么是游戏决策 10
2.1.2 数据分析在游戏决策中的作用 11
2.2 案例：通过数据分析调整运营策略，扭转游戏的市场表现 12
2.2.1 量化决策目标 12
2.2.2 获取决策线索 14
2.2.3 拟定决策方案 16
2.2.4 评估决策效果 17
2.2.5 总结 18
2.3 提升游戏决策效果 19
第3章 构建精细化的游戏数据分析系统 21
3.1 游戏数据分析系统的演进 21
3.1.1 基础指标系统 21
3.1.2 经营分析系统 23
3.1.3 精细化分析系统 24
3.1.4 小结 26
3.2 构建精细化分析系统 27
3.2.1 系统选型 27
3.2.2 接入数据 27
3.2.3 构建指标体系 31
3.3 精细化分析系统的深度运用 31
3.3.1 专题分析与探索性分析 31
3.3.2 数据的多样化运用 32
3.4 总结 33
第二部分 实现游戏数据分析的方法
第4章 数据采集 36
4.1 概述 36
4.2 常见的数据采集方式 38
4.2.1 客户端采集 39
4.2.2 服务端采集 39
4.2.3 混合采集 40
4.2.4 第三方平台接入 41
4.3 制订数据采集方案 42
4.3.1 数据采集方案的切入点 43
4.3.2 明确数据管理方案 46
4.3.3 埋点方案的层次 48
4.4 管理数据 50
4.4.1 元数据管理 51
4.4.2 数据质量管理 53
4.4.3 数据合规 55
第5章 构建游戏数据指标体系 58
5.1 概述 58
5.1.1 游戏数据指标体系的定义 59
5.1.2 常用的游戏数据指标 60
5.2 构建游戏数据指标体系的方法及案例 62
5.2.1 指标体系应遵循的三大原则 63
5.2.2 构建指标体系的方法 63
5.2.3 案例：构建棋牌游戏的指标体系 66
5.3 指标体系的深度价值 69
5.3.1 搭建指标看板，监控游戏健康状态 69
5.3.2 进行业务预警，避免游戏运营事故 70
5.4 总结 72
第6章 游戏数据专题分析 73
6.1 概述 73
6.1.1 游戏数据专题分析的定义 74
6.1.2 游戏数据专题分析的类型 74
6.2 调优型专题分析 75
6.2.1 调优型专题分析的内容 75
6.2.2 案例：优化次日留存率 76
6.3 设计型专题分析 79
6.3.1 设计型专题分析的内容 79
6.3.2 案例：设计累计充值活动 80
6.4 评估型专题分析 83
6.4.1 评估型专题分析的内容 83
6.4.2 案例：评估新版本的关卡设计 83
第7章 游戏数据探索性分析 86
7.1 基于数据的信息挖掘 86
7.1.1 聚类分析 88
7.1.2 根因分析 91
7.1.3 回归分析 94
7.2 因果推断与实验法 97
7.2.1 A/B测试的完整流程 98
7.2.2 游戏行业的实际案例 102
7.2.3 提高实验效能 104
7.3 总结 106
第三部分 游戏全生命周期数据实践
第8章 玩法验证单元 108
8.1 概述 108
8.1.1 玩法验证的目的与分析维度 109
8.1.2 核心指标对玩法验证的影响 110
8.1.3 新老游戏玩法的数据验证差异 111
8.2 新游戏现有玩法的验证案例：宝石镶嵌 112
8.2.1 玩法简介 112
8.2.2 玩法分析 112
8.3 老游戏新玩法的验证案例：王者争霸 119
8.3.1 玩法简介 119
8.3.2 玩法分析 119
8.4 总结 129
第9章 买量推广单元 131
9.1 概述 131
9.2 如何买量 132
9.2.1 买量的不同阶段 133
9.2.2 主流买量渠道与广告类型 134
9.2.3 买量中的重要指标 136
9.3 买量数据分析 137
9.3.1 买量数据分析的前提——打通全链路数据 137
9.3.2 投放端——获得高质量用户 138
9.3.3 产品端——让用户留下来 142
9.3.4 数据分析驱动买量效率提升 150
9.4 总结 154
第10章 活动运营单元 155
10.1 概述 155
10.2 活动效果的数据论证 156
10.2.1 问题的拆解 157
10.2.2 数据论证：活动对用户付费行为的影响 158
10.2.3 数据论证：礼包与付费行为的关系 160
10.2.4 数据论证：参与活动用户的画像 164
10.2.5 数据论证：活动可能带来的消极影响 165
10.2.6 对数据论证的总结 169
10.3 活动的数据管理策略 169
10.4 总结 172
第11章 精细化运营单元 173
11.1 精细化运营的前提 173
11.2 用户分层 175
11.2.1 用户分层的价值与条件 175
11.2.2 用户分层的步骤 176
11.3 用户分层的维度与案例 176
11.3.1 基于用户价值分层 177
11.3.2 基于用户金字塔模型分层 181
11.3.3 基于用户身份分层 182
11.3.4 基于用户需求分层 184
11.4 基于用户分层精细化运营的案例 184
11.5 总结 189
第四部分 游戏数据分析的展望
第12章 游戏数据分析的未来趋势 192
12.1 未来趋势一：游戏数据分析与业务更深入地结合 192
12.2 未来趋势二：游戏的数据源进一步增加 193
12.3 未来趋势三：游戏数据分析系统的技术革新 195
12.4 未来趋势四：游戏数据分析与AI深度融合 196
12.5 未来趋势五：数据安全与隐私保护能力进一步提升 198