一、数据概览

数据共有828934条，108列标签

本文主要对以下10个字段进行分析

使用工具：Navicat Premium ，jupyter notebook
技能要求：SQL掌握到子查询，Python连接数据库（不连也可以）

二、提出问题：

1、新增玩家分析：从玩家数量、玩家占比、每日新增玩家数展开分析
2、玩家活跃度分析：从不同用户在线时长、分布特征展开分析
3、玩家付费情况分析：从PUR（付费比率）、ARPPU（活跃付费用户平均消费金额）等关键指标展开分析
4、玩家游戏习惯分析：从不同玩家类型、游戏模式（PVP与PVE）得出的情况来展开分析

三、新增玩家分析

新增玩家数量：828934人

SELECT count(DISTINCT user_id) 新增玩家数量 FROM `tap_fun_test`

新增付费玩家数量：19549

select count(DISTINCT(user_id))  新增付费玩家数量 from tap_fun_test where pay_price >0;

付费玩家占比:0.0236

select 新增付费玩家/新增玩家数 as 付费玩家占比 from 
(SELECT count(distinct user_id) 新增玩家数 from tap_fun_test) as t1 ,
(SELECT count(DISTINCT user_id)  新增付费玩家 from tap_fun_test where pay_price>0) as t2 ;

每日新增用户数量

select date(register_time) 日期,count(DISTINCT(user_id)) from tap_fun_test GROUP BY 日期;

每日新增付费用户数

select date(register_time) 日期,count(DISTINCT(user_id)) from tap_fun_test where pay_price>0 GROUP BY 日期;

每日新增玩家在3月10日有一次大高峰增长，可能举办活动，但活动一过后续新增玩家数并没有显著提升，可见活动没有游戏的人气带来实质性的帮助。
活动需要力度加强并保持一定时间维度，给玩家充分时间了解游戏，才能提高秀逸热度。

全部玩家平均在线时长:11.741103057664969

SELECT avg(avg_online_minutes)  as 全部玩家平均在线时长 from tap_fun_test;

付费玩家平均在线时长:135.8732415946089

select avg(avg_online_minutes) from tap_fun_test where pay_price>0;

四、玩家活跃度分析

平均在线时长的分布特点

全部玩家人数的中位数、上下四分位数

select round(count(distinct user_id)/4) as 下四分位数,
round(count(distinct user_id)/2) as 中位数,
round(count(distinct user_id)/4*3) as 上四分位数
from tap_fun_test;

下四分位数：207234 中位数：414467 上四分位数：621701

全部玩家在线时长箱线图关键值

SELECT min(avg_online_minutes) 最小值,
(select avg_online_minutes from tap_fun_test ORDER BY avg_online_minutes LIMIT 207233,1) as 下四分位数,
(select avg_online_minutes from tap_fun_test ORDER BY avg_online_minutes LIMIT 414466,1) as 中位数,
(select avg_online_minutes from tap_fun_test ORDER BY avg_online_minutes LIMIT 621700,1) as 上四分位数,
max( avg_online_minutes) 最大值
FROM `tap_fun_test` 

最小值0.0,下四分位数:0.5,中位数:1.666667，上四分位数：5，最大值：1605.833333

付费玩家的人数最大值最小值、中位数、上下四分位数

select round(count(distinct user_id)/4) as 下四分位数,
round(count(distinct user_id)/2) as 中位数,
round(count(distinct user_id)/4*3) as 上四分位数
from tap_fun_test 
WHERE pay_price>0;

下四分位数：4887， 中位数：9775 上四分位数：14662

付费玩家在线时长箱线图关键值

SELECT min(avg_online_minutes) 最小值,
(select avg_online_minutes from tap_fun_test where pay_price>0 ORDER BY avg_online_minutes LIMIT 4886,1) as 下四分位数,
(select avg_online_minutes from tap_fun_test where pay_price>0 ORDER BY avg_online_minutes LIMIT 9774,1) as 中位数,
(select avg_online_minutes from tap_fun_test where pay_price>0 ORDER BY avg_online_minutes LIMIT 14661,1) as 上四分位数,
max( avg_online_minutes) 最大值
FROM `tap_fun_test` 
where pay_price>0;

最小值：0.3333 ,下四分位数:30.6667,中位数:84.5，上四分位数：191.1667，最大值：1081.5

全部玩家的在线时长箱线图中向下压缩的很厉害，全部玩家上四分位数为5，说明75%的玩家平均在线只有大约5分钟，可能一局游戏都没有玩完，可见玩家流失情况比较严重。
付费用户的箱型图中下四分位数为30，中位数84，上四分位数为191，说明付费用户中75%以上的用户在线时长都超过了30分钟。

五、玩家付费情况分析

关键指标

AU（active users）活跃用户：游戏时长超过15分钟
PU（Paying users）付费用户
APA（Active Paying Account）:活跃付费用户数
ARPU：平均每个活跃用户的收入，总收入/AU
ARPPU：平均活跃付费用户收入,总收入/APU
PUR(付费比率)：APA/AU

每个活跃玩家的收入

select count(DISTINCT user_id) as AU,
(select sum(pay_price) from tap_fun_test as 总收入),
(select sum(pay_price) from tap_fun_test) /count(DISTINCT user_id) as 每个活跃玩家收入 
from tap_fun_test 
where avg_online_minutes > 15;
#and pay_price>0;每个活跃付费玩家的收入

AU：99846，总收入：556900.04，每个活跃玩家收入ARPU：5.57758989

每个活跃付费玩家的收入

APA：16982，总收入：556900.04，每个活跃付费玩家收入ARPPU：32.79354846

付费比率

select count(DISTINCT user_id) as APA ,
(SELECT count(DISTINCT user_id) from tap_fun_test WHERE avg_online_minutes>=15) as AU ,
count(DISTINCT user_id)/(select count(DISTINCT user_id) from tap_fun_test 
where avg_online_minutes>=15) as PUR
from tap_fun_test 
where avg_online_minutes>=15 and pay_price >0;

APA：17005；AU：100649；活跃玩家的付费率PUR：0.169，全部玩家的付费比率：0.021

该游戏的PUR（人均付费率）为0.169较低，且ARPU（活跃玩家平均消费额）为5.58，说明收入表现差；相对于ARPPU，活跃付费用户消费很高，是ARPU的6倍左右，针对这点我们可以做首次消费门槛和专属大V玩家的福利与活动进行调整与优化。

六、玩家游戏习惯分析

select AVG(pvp_battle_count) as 平均PVP次数 ,
sum(pvp_lanch_count)/sum(pvp_battle_count) as 主动发起PVP概率,
sum(pvp_win_count)/sum(pvp_battle_count) as PVP获胜概率
from tap_fun_test
where avg_online_minutes>=15;
PVP活跃玩家
平均PVP次数：15.164651412333953；主动发起PVP概率：0.5688357584679884；PVP获胜概率：0.532222547626395
PVP活跃付费玩家(加一个pay_price>0)
平均PVP次数：27.301911202587473；主动发起PVP概率：0.6553937480210826；PVP获胜概率：0.6872459716242092

PVE活跃玩家
平均PVE次数：28；主动发起PVE概率：0.9967；PVE获胜概率：0.9041
PVE活跃付费玩家
平均PVE次数：52；主动发起PVE概率：0.9957；PVE获胜概率：0.9110

APA（付费活跃用户）玩家的平均PVE和PVP次数都是AU（活跃）玩家次数的两倍左右，显然APA玩家是重要的发展对象。
PVP活动中，APA玩家主动发起和胜利的概率都明显高于AU玩家。
PVE活动中，APA玩家主动发起和胜利的概率与AU玩家都基本持平，其中主动发起PVE的概率非常高，且二者的PVE胜率高达90%，游戏体验较好。

感谢大佬的视频，学习完对SQL的印象加深了很多https://www.bilibili.com/video/BV1Nh411d7t3