一、获得数据的总体样貌描述
1.数据的尺度有三类：定距-定序-定类。那么游戏分析中的数据一般都是哪些类型呢？
从行为日志获得的数据均是定距数据。比如游戏中的级别，游戏消费，游戏时长等。定距数据可以进行mean\median的集中趋势计算，也可以进行数据离散趋势的standard deviation\Variance\interquartile的计算。
2.相关性和线性回归
比如游戏时长和游戏花费是否有关。本质上来看，就是某一个观测有没有影响另一个观测变量。比如游戏中常常观测的留存变量。
二、游戏分析的灵魂拷问。
1.有足够的人下载我们的游戏吗？回顾下载总人数，以及和第一时间启动游戏的人进行对比。如果下载人数不足，则是市场和运营的问题。
2.启动游戏的用户中，他们在游戏中干的第一件事情是啥？（EED the entry event）玩多人游戏的有多少比例玩到结束？
3.用户停止在哪一个过程中？有多少的用户完成了新手引导？如果大部分用户在新手引导未完成就退出游戏，新手引导本身应该增加摩擦力。如果大部分用户从未完成新手引导，应当考虑制作可选则跳过的新手引导。如果你的用户正在跳过新手指引，也有其他问题需要考虑。
4.当用户尝试开始一个游戏，他们正尝试找一些人一起玩吗？评估你的匹配过程。玩家更倾向于哪种竞赛？和朋友对战还是随机作战还是单独和机器人玩？继续想象下，当他们选择和朋友对战按钮，他们将会做啥？将对战信息发给朋友圈。
5.当用户新手引导后继续游戏，他们会怎么玩到结束？他们会玩多少个回合？如果玩家在1或2个回合后停止，然后我们需要思考：他们是否正在和真人一起玩，
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