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摘要: 最近在做版本数据时,开启了圣诞系列累计充值赠送活动,充值效果非常明显,玩家一窝蜂似的充值得到武器,得到服装,单日充值记录达到版本运营以来的顶点,然而接下来发现玩家的消耗不够明显,也就是说玩家手里剩余大量的钱没有出口,这个问题困扰了好长时间,前篇文章是从长尾理论角度出发来论证和说明这个问题,这篇文章将从累计充值本身出发,累计充值送东西,送什么,怎么送,怎么在FPS游戏里面进行实施和推广。大概看了一下市面上的FPS竞品游戏,基本上都没有做累计充值赠送活动的先例,但目前我们做了,结果是,我们短时间的充值被拉的很高,但是玩家真正的消费动力被限制和降低了。为什么我们把新品送出去给予这么大的福利,却不能刺 阅读全文
posted @ 2011-12-30 08:13 data->intelligence 阅读(2591) 评论(3) 推荐(3) 编辑
摘要: 大概做游戏运营的同事们没几个人不知道长尾理论的,有关长尾理论的内容也不想多说什么,大家可以去百度百科学习一下,偶然在新浪博客看到李航博士一篇演讲词(http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ad48fee0100z3iv.html),深有感触,最近在游戏的运营中也发现了这样类似的问题,刚开始也是苦于无法寻找答案,现在基本上了解了问题所在的主要原因。长尾符合幂律分布李航博士文章引言“自然和社会中,许多事物的特征,其发生频率遵循幂律分布(power law distribution)。幂律分布的密度函数是如图所示的幂函数。幂律分布的特点是,20%的高频特征的频率大约占整体的8 阅读全文
posted @ 2011-12-28 17:57 data->intelligence 阅读(3069) 评论(4) 推荐(1) 编辑
摘要: 昨天看了《失恋33天》,今天早看了一篇文章叫做《失业66天》,写的蛮有意思,作为从事游戏事业的人员颇有感触。http://blog.csdn.net/zhao_yin/article/details/7050923作为年轻人,我们苦心经营的无非两样——爱情和事业,拥有一份甜蜜的爱情能够为发展事业提供动力;而具有良好的事业更能为爱情提供保障,又或是成为追求爱情的资本。我们渴望着自己心仪的事业,或收入丰硕,或工作轻松,或增长见识,或结交人际。但是在很多时候,我们起初选择的工作并不是自己希望的,它们可能是走错的岔路,也可能是通往最终目标的阶梯。而在结束一份工作到选择一份新的工作的阶段这个必经过程就是 阅读全文
posted @ 2011-12-12 07:24 data->intelligence 阅读(1709) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 最近在做一些社交SNS方面的数据分析工作,发现了一些与游戏运营相通的东西,社交游戏的某些指标和术语其实在大型的网游数据分析方面也可以使用。本质上他们代表的含义是一致的,只是在表现和分析的角度上不同而已。今天来说三个术语MAU,DAU,DAU/MAU。本文综合了一些论坛博客的文章以及国外一些材料,不对或有歧义之处还请各位纠正和谅解。MAU=Monthly Activited Users 月活跃用户应用在SNS社交游戏和大型网络游戏中,其含义表示在自统计之日算起一个月内登录过游戏的玩家总量。DAU=Daily Activited Users 日活跃用户关于此数据,存在一定的争议,有的度量是把每日重 阅读全文
posted @ 2011-12-07 11:00 data->intelligence 阅读(42405) 评论(11) 推荐(1) 编辑
摘要: 这几天一直在看如何展开数据分析文章,大家写的都不错,说实话,针对如何展开游戏运营数据分析的指导真的非常少,作为每个公司的核心机密是不会拿到台面上与大家分享的,一段时期我上网看了很多的材料,当显示不能满足需求的时候,就要靠我们自己来挖掘。以下是我的结合一些文章后自己总结的数据分析的方法。————————————分割线—————————————————数据分析工作可以从宏观数据和微观数据(细分数据)说起,这种方式也是我比较喜欢的,正如小强所言,宏观数据是对总体趋势的预测,以及对异常数据的敏感性把握。而微观数据分析的来源一方面就是从宏观数据的异动而产生的需求,二者是一种相互依托的关系。当然如果不是专 阅读全文
posted @ 2011-12-06 08:51 data->intelligence 阅读(36367) 评论(17) 推荐(10) 编辑
摘要: 看了小蚊子的书,里面有一个例子让我印象很深刻:数据分析员对公司的某个业务进行了专项研究。每当完成专题分析向老板汇报分析结果是,老板首先问:“你的分析方法论是什么?将给我听听,我看分析报告就首先看你的分析方法论,如果分析方法论不正确或者不合理,那后面的分析结果也就没有必要看了,在一个不正确或者不合理的方法论的指导下,得到的分析结果是不可能正确的”。数据分析方法论主要用于指导数据分析师进行一个完整的数据分析,更多的是指数据分析的思路。从宏观角度指导如何进行数据分析,也就是说它是一个数据分析的前期规划,指导后期数据分析工作的开展。数据分析法则是具体的分析方法,比如对比分析,交叉分析,相关分析,回归分 阅读全文
posted @ 2011-12-02 14:19 data->intelligence 阅读(6819) 评论(9) 推荐(0) 编辑
摘要: IBM SPSS Statistics 18 版本后,新增加了客户直销模块,该模块的操作界面简单明了,结果报告分析清晰易懂,可以广泛的应用于电信,零售,银行,保险,证券,传媒,市场研究等行业领域,是为市场营销人员精心设计的用以提高直销效率,改善直销活动效果的工具。该模块最重要的就是RFM模型,有关该模型的内容参见http://wiki.mbalib.com/wiki/RFM%E6%A8%A1%E5%9E%8B以下为某段时间用户购买的记录(模拟数据),点击菜单栏“直销”|“选择方法”。之后便会弹出如下的直销菜单选项在“直销”模块中,分为三部分:了解我的联系人:用于对客户信息进行分析,将客户根据不 阅读全文
posted @ 2011-11-29 07:27 data->intelligence 阅读(5511) 评论(7) 推荐(0) 编辑
摘要: 保护Excel工作表可以帮助我们完成:保护整个工作表,变成只读模式;保护整个工作表,让部分区域编辑,部分区域锁定;保护整个工作表,可以让特定的人完成特定区域的特定操作。如下图所示,我们希望深蓝色的区域和其他区域是锁定不能进行编辑的,只有肉色的区域可以编辑输入数据。首先,我们选定深蓝色区域,右键单击“设置单元格格式”|“保护”,如下二图打开保护选项卡,勾选“锁定”此时我们发现,深蓝色区域是锁定的,而肉色区域是非锁定的,此时选择保护工作表,如下选择“选定未锁定的单元格”选项,确定后,再次输入密码,确定,之后如下所示:我们发现,除了肉色区域可以输入数据之外,深蓝色区域和其他区域被锁死,鼠标无法点击。 阅读全文
posted @ 2011-11-24 11:31 data->intelligence 阅读(18167) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 我们在做游戏内的累积充值或者累计消费时,往往运营人员不会去兼顾或者考虑针对付费用户差异化的问题,也就是说当我们开出累积充值或者累计消费档的时候没有真实的根据用户的付费层次来进行合理布局。而如何合理的布局消费和充值档位会照顾所有的用户消费群体,达到最佳的效果,为此我们可以把付费用户分为以下几个层面:这也就是付费用户的金字塔模型,实际上我们的付费用户群体大致上可以说由以上的情况组成。充值,累积消费活动主要针对的是这个群体(免费用户暂不考虑),我们希望依据不同付费用户的承受能力合理设置付费档位,让每个阶层的付费用户都能享受最佳的付费体验,与预期期望值达成一致。针对这个问题我们有两种验证考察的方法1. 阅读全文
posted @ 2011-11-23 22:54 data->intelligence 阅读(3377) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 之前介绍了C5.0的内容,今天将描述超市购物篮内容(所购买的全部商品的集合)的虚构数据,以及购买的相关个人数据(通过忠诚卡方案获得)。目的是寻找购买相似产品并且可按人口统计学方式(年龄,收入)刻画其特征的客户群。要做这项工作,要进行两个阶段的工作:关联规则建模和一个解释所购买商品之间联系的WEB显示;C5.0规则归纳(描绘已标识产品组的购买者的特征)Note:此应用不直接使用预测模型,因此,不对最终模型进行准确性度量,在数据挖掘过程中也不存在与之相关的训练/检验两个步骤的区分。本例使用baskrule的流,该流引用名为BASKETS1n的数据文件。这些文件可在Clementine安装文件的De 阅读全文
posted @ 2011-10-25 07:40 data->intelligence 阅读(6283) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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