一、项目背景
本案例为某角色模拟对战游戏，数据集涵盖了注册用户注册后七日的行为跟踪数据汇总，通过对相关数据指标的分析，了解该游戏运营现状，以便后续开展运营相关活动及优化调整。
数据源总共109个字段，共计828934余条数据。本文主要涉及11个字段，分析字段及其含义理解如下，其余字段仅作为理解，不做分析要求。
二、数据分析
1 新增玩家分析
1.1 新增游戏玩家数量
1.2 新增付费玩家数量
1.3 付费玩家占比
1.4 每日新增玩家数量
1.5 每日新增付费玩家用户
从3月7日到3月22日，每日新增付费玩家数总体较为稳定，每日维持在1000-2000人范围内小幅波动，而新增用户数在经历3月8日到3月10日的大幅增长之后，于3月11日、3月12日断崖式下跌，随后3月13日出现小幅增长，最终在3月14日之后维持在每天40000到50000的范围内，增长原因在于改日举办了活动，而活动一过，用户数并未显著提升，可见活动对于提升玩家数作用有限。
因此需要在活动力度和活动时间上进一步下功夫，让玩家加深对游戏的了解，持续提高热度。
2 玩家活跃度分析
2.1 在线时长（全部玩家）
2.2 付费玩家在线时长
从在线时长来看，付费玩家平均是玩家整体的十几倍，可见付费玩家的活跃度、黏性较普通玩家高很多。
2.3 在线时长分布特点
全部玩家在线时长分布情况
付费玩家在线时长分布情况
根据图表可发现：
全部玩家的在线登录时长被下压得很厉害，中位数仅为2，最大值1606与最小值0差异较大，仅有25%的用户在线登录时长超过5分钟。
而付费玩家则表现较好，下四分位数是31，中位数84，也就是至少有75%以上的用户在线登录时长超过了30分钟。
3 玩家付费情况分析
相关指标定义：
1 AU：active user,活跃用户数，一般以在线时长大于15分钟为标准
2 PU：paying user,付费用户数
3 APA:active payment account,活跃付费用户数
4 ARPU:average revenue per user，平均每个活跃用户的收入 = 总收入/AU
5 ARPPU:average revenue per paying user,平均每个活跃付费用户收入=总收入/APA
6 PUR：paying user rate,付费比率 = APA/AU
3.1 每个活跃玩家的收入
3.2 每个活跃付费玩家的收入
3.3 付费率
从以上图表中可发现：
活跃用户(AU)中仅有1/6为活跃付费用户(APA),ARPU仅为5.4，而ARPPU则是其6倍以上，说明活跃付费用户的购买消费能力较强，针对这一特点，我们在运营中应该特别注重对这一群体的维护，让其获得更好的游戏体验。
因此，我们可以指定一定措施促进用户付费，如设置充值返现活动，对于付费超过一定梯度设立一些特殊道具或者礼包等刺激玩家付费，或者针对大R用户提供专属服务等。
4 玩家游戏习惯分析
游戏场景中一般存在pvp，pve两种对战模式，前者为玩家与玩家对战，熟称人与人对战，通过进攻获取对立角色的装备、道具等。后者为玩家与电脑端对战，即是人机对战，一般用于刷等级或者练习技能。
注意：为便于观看代码结果，将概率转化为百分比形式显示
4.1 AU用户的pvp情况分析
4.2 APA用户的pvp情况分析
4.3 AU用户的pve情况分析
4.4 APA用户的pve情况分析
在pvp对战中，APA用户的平均对战次数、平均主动进攻次数、平均获胜次数均在AU用户平均值的两倍左右，而主动进攻概率和获胜概率也较AU高出很多，可见APA用户相较于一般AU,更享受对战游戏获得胜利的过程。
而在pve对战中，AU和APA主动进攻概率和获胜概率无较大差异，两者获胜概率均为90%以上足以说明玩家和环境对战这一模式对玩家水平要求不高，不管是否付费均能刷副本升级打怪，总体体验较为友好。
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