互联网游戏分析

数据集来自DataFrog，在此做个学习记录

 

理解数据：

数据集共有828934条数据，109个字段，主要对其中10个字段进行分析，如下：

user_id ：玩家唯一ID

pay_price ：付费金额

register_time ：玩家注册时间

avg_online_minutes ：在线时长

pvp_battle_count ：玩家与玩家之间的对战次数

pvp_lanch_count ：主动发起pvp次数

pvp_win_count ： pvp胜利次数

pve_battle_count ：玩家与电脑之间的对战次数

pve_lanch_count ：主动发起pve次数

pve_win_count ：pve胜利次数

 

主要从四个方面进行分析：

• 新增玩家分析：从玩家数量、付费玩家占比、每日新增玩家数量等方面展开分析
• 玩家活跃度分析：从不同用户在线时长、分布等展开分析
• 玩家付费情况分析：从PUR、ARPPU、ARPU等指标展开
• 玩家游戏习惯分析：从玩家的pvp（人 vs 人）、pve（人 vs 机器）这两个指标情况进行分析

 

分析过程

 1、新增玩家分析

1.1 新增玩家数量

#新增用户数量
SELECT COUNT( DISTINCT user_id) as 新增玩家数量 from tap_fun

 

1.2 新增付费玩家数量

#付费用户数量
SELECT COUNT( DISTINCT user_id) as 付费玩家数量 from tap_fun
where pay_price > 0

 可以看到付费玩家并不多，看看付费玩家占比

 

1.3 付费玩家占比

#付费用户占比
SELECT 
(SELECT COUNT( DISTINCT user_id) as 付费玩家数量 from tap_fun
where pay_price > 0) /
(SELECT COUNT( DISTINCT user_id) as 新增玩家数量 from tap_fun)
as 付费玩家占比

 通过上述查询可知，新增付费玩家数量是828934人，其中付费玩家有19549人，付费玩家人数占总注册人数的2.36%，付费人数占比不高

 

1.4 每日新增玩家数量

#每日新增玩家
SELECT DATE(register_time) as 日期, COUNT(DISTINCT user_id) as 当日新增玩家
from tap_fun 
GROUP BY 日期

   

1.5 每日新增付费玩家数量

#每日新增付费玩家
SELECT DATE(register_time) as 日期, COUNT(DISTINCT user_id) as 当日新增付费玩家
from tap_fun
WHERE pay_price > 0
GROUP BY 日期

 

 

 对每日新增玩家数量和每日新增付费玩家数量做可视化，观察变化趋势

 

观察可知：
每日新增玩家在3月10日有一次高峰增长，在3月13日有一次小高峰增长，应该是因为这两次时间点举办了游戏相关活动，但是活动过后，后续新玩家增长量并没有明显提升，因此这两次活动并没有给这款游戏带来实质性的帮助。所以活动还需要一定的推广力度以及保持一定时间长度，时间短的话，玩家对于游戏还不够了解，应该给玩家充分了解游戏的时间，才有可能持续提高游戏的热度

 

2、玩家活跃度分析

2.1 全部玩家平均在线时长

SELECT AVG(avg_online_minutes) as 全部玩家平均在线时长
FROM tap_fun

 

2.2 付费玩家平均在线时长

SELECT AVG(avg_online_minutes) as 付费玩家平均在线时长
FROM tap_fun
WHERE pay_price > 0

通过对比发现，付费玩家平均在线时长远大于全部玩家平均在线时长，活跃度要高很多。

 

2.3 平均在线时长分布

使用箱线图分析总体特征，求最大值、最小值、中位数和上下四分位数

#箱线图看总体特征，求出最大值、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

 

#全部玩家在线游戏时长分布
SELECT MIN(avg_online_minutes) as 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) as 最大值
FROM tap_fun

 

#付费玩家在线时长的四分位数、中位数、上四分位数
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
WHERE pay_price > 0

 

#付费玩家在线时长分布
SELECT MIN(avg_online_minutes) as 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) as 最大值
FROM tap_fun
WHERE pay_price > 0

 

做箱线图比较：

 

 

 根据以上数据和图标可得出以下结论：
1、全部玩家的在线时长箱线图向下压缩的很厉害，全部玩家在线时长上四分位数为1,75%的玩家平均在线时长只有大约1分钟，可见玩家流失的情况还是比较严重的。
2、付费用户的在线时长箱线图中，下四分位数为3，中位数为85，上四分位数191，也就是说，付费用户中，75%以上的用户在线时长都超过了30分钟

 

3、玩家付费情况分析

 关键指标：

AU（Active Users）：活跃用户，这里定为游戏时间长达15分钟的为活跃用户
PU（Paying User）：付费用户
APA（Active Payment Account）：活跃付费用户数
ARPU（Average Revenue Per User）：平均每个活跃用户的收入，即可通过总收入/APA计算得出
ARPPU（Average Revenue Per Paying User）：平均每个活跃付费用户收入，可通过总收入/APA计算得出
PUR（Pay User Rate）：付费比率，可通过APA/AU计算得出

 

3.1 每个活跃玩家的收入

SELECT COUNT(DISTINCT user_id) as AU,
(SELECT SUM(pay_price) FROM tap_fun) as 总收入,
(SELECT SUM(pay_price) FROM tap_fun)/COUNT(DISTINCT user_id) as ARPU
FROM tap_fun
WHERE avg_online_minutes >= 15

 

3.2 每个付费活跃玩家的收入

#每个活跃付费玩家收入
SELECT COUNT(DISTINCT user_id) as APA,
(SELECT SUM(pay_price) FROM tap_fun) as 总收入,
(SELECT SUM(pay_price) FROM tap_fun)/COUNT(DISTINCT user_id) as ARPPU
FROM tap_fun 
WHERE avg_online_minutes >= 15 AND pay_price > 0

 

 3.3 付费率

#付费率PUR=APA/AU
SELECT COUNT(DISTINCT user_id) as APA,
(SELECT COUNT(DISTINCT user_id)FROM tap_fun WHERE avg_online_minutes >= 15) as AU,
COUNT(DISTINCT user_id) / (SELECT COUNT(DISTINCT user_id) FROM tap_fun WHERE avg_online_minutes >= 15) as PUR
FROM tap_fun 
WHERE avg_online_minutes >= 15 AND pay_price > 0

 

对查询出的数据做可视化：

 

 

从上述查询分析可发现，该游戏人均付费率ARPU很低，说明游戏的收入较差，但对比ARPU，平均每个付费用户收入ARPPU很高，是ARPU的6倍多，那就说明收费玩家的付费能力很强，针对这一点，可以做一些付费功能调整和优化，甚至专属大R玩家，让大R玩的更开心。
付费率有16.9%，不高也不算太差，可以考虑开展一个首充活动，比如：充1元可获得价值60元的大礼包，来提高游戏的付费率。付费率高，一样可以得到渠道青睐，获得更多推荐展示机会，间接提高游戏的热度。

 

4、玩家游戏习惯分析

指标

PVP(Player VS Player)：玩家之间的游戏对决，就是玩家与对立阵营，派别之间的玩家发生的战斗。通过完成击杀其他玩家获得荣誉，装备道具等。
PVE(Player VS Environment)：玩家与电脑之间的对决，即打怪、打副本等

4.1 AU玩家的PVP情况

#AU玩家的PVP情况
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的概率,
SUM(pvp_win_count) / SUM(pvp_battle_count) as PVP胜利的概率
FROM tap_fun
WHERE avg_online_minutes >= 15

 

4.2 APA玩家的PVP情况

#APA玩家的PVP情况
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的概率,
SUM(pvp_win_count) / SUM(pvp_battle_count) as PVP胜利的概率
FROM tap_fun 
WHERE avg_online_minutes >= 15 and pay_price > 0

 

4.3 AU玩家的PVE情况

SELECT AVG(pve_battle_count) as 平均PVE次数,
SUM(pve_lanch_count) / SUM(pve_battle_count) as 主动发起PVE的概率,
SUM(pve_win_count) / SUM(pve_battle_count) as PVE胜利的概率
FROM tap_fun 
WHERE avg_online_minutes >= 15

 

4.3 APA玩家的PVE情况

SELECT AVG(pve_battle_count) as 平均PVE次数,
SUM(pve_lanch_count) / SUM(pve_battle_count) as 主动发起PVE的概率,
SUM(pve_win_count) / SUM(pve_battle_count) as PVE胜利的概率
FROM tap_fun 
WHERE avg_online_minutes >= 15 and pay_price > 0

 

将以上数据可视化：

 

 从上图可以看出，APA玩家的平均PVE和PVP次数都接近是AU玩家两倍，显然APA玩家更愿意花费更多的时间在这个游戏上

 

 在PVE活动中，APA玩家主动发起进攻的概率和胜利的概率与AU玩家基本持平，其中主动发起PVE的概率非常高，可见游戏玩家还是比较熟悉游戏规则，基本上能主动刷副本打怪获取资源或者等级的提升。另外游戏的PVE难度也不高，玩家的PVE胜率高达90%，可见游戏体验较为友好

 

结论

1. 新增用户分析

• 新增玩家有828934人，其中付费玩家有19549人，付费人数占注册总人数的2.36%。
• 每日新增玩家在3月10日有一次大高峰增长，在3月13日有一次小高峰增长，推断可能是举办了游戏活动，但是活动一过，后续新用户注册量并没有显著提升，可见这两次活动并没有给游戏带来实质性帮助。
• 在这两次举办的活动期间，每日新增付费用户并没有提升，反而趋于下降，可见这两次游戏可能是为了提升游戏的热度。
• 建议加大活动力度，并保持一定的时间长度，给玩家充分了解游戏的时间，才能持续提高游戏热度

2. 玩家游戏活跃度

• 全部玩家平均在线时长11.74分钟，付费玩家平均在线时长135.87分钟，付费玩家的平均在线时长要远远大于全体玩家的平均时长，活跃度比他们大得多。
• 75%的玩家平均在线时长不超过1分钟，可见玩家流失的情况还是比较严重的。
• 付费用户中，75%以上的用户在线时长都超过了30分钟，说明付费用户更愿意投入时间到该款游戏中

3. 玩家付费情况分析

• 付费率有16.9%，不高也不算太差，可以考虑开展一个首充活动，比如：充1元可获得价值60元的大礼包，来提高游戏的付费率。付费率高，一样可以得到渠道青睐，获得更多推荐展示机会，间接提高游戏的热度
• 较好的手游每日ARPU超过5元；一般的手游ARPU在3元-5元之间；ARPU低于3元则说明表现较差，但是平均每付费用户收入ARPPU很高，说明大R的付费能力强，针对这一点，可以做一些付费功能的调整和优化，甚至专属大R的功能，让付费用户玩的更开心

4. 付费玩家习惯分析

• APA玩家的平均PVE和PVP次数都接近于AU玩家两倍，显然APA玩家更愿意花费更多的时间在这个游戏上。
• 在PVP活动中，APA玩家主动发起进攻的概率和胜利的概率要明显高于AU玩家，在享受游戏对战乐趣的过程中，往往更能够收获胜利。
• 在PVE活动中，APA 玩家主动发起进攻的概率和胜利的概率与AU玩家基本持平，其中主动发起PVE的概率非常高，可见游戏玩家还是比较熟悉游戏规则，基本能主动刷副本打怪获取装备资源或者等级的提升。
• 游戏的PVE难度也不高，玩家的PVE胜率高达90%，可见游戏体验较为友好