网络游戏数据分类

网络游戏运营过程中用户分析对运营具有指导地位，并且贯穿于运营过程的各个阶段。用户是网络游戏运营公司最宝贵的资源之一，是利润的主要贡献者，对于用户的分析与定位是网络游戏最基础的日常工作。在这里我想先假定我们的数据仓库及挖掘的目标：在网游运营数据中，寻求有价值的信息，为后期的运营、策划、相关决策部门提供指导性参考。
   使用对象：
       产品部门；
       市场部门；
       渠道部门；
       客服部门；
假设: 数据仓库建设完毕。所需数据已经通过ETL迁移进数据仓库内。
   根据以上不同人员、部门需求，制定以下数据挖掘主题定义：
       用户游戏行为；
       在线用户流动；
       游戏经济系统平衡性；
       流失率；
       增长率；
       活跃用户状态分析；
       装备平衡分析；
       玩家非法行为分析；

1.用户线上游戏行为
         根据用户游戏行为分析，建立数据模型，分析游戏中的各个场景的任务玩家互动状况，为游戏策划下一步修改游戏提供依据。用户的行为中会告诉我们很多东西，玩家喜欢什么哪类游戏场景、喜欢哪类任务、哪类任务用户不是很感兴趣、玩家在哪个阶段会存在又不升级、又无任务做的情况等等。这些行为的背后体现了玩家在整个游戏过程中哪个环节粘合性不足，哪个环境让玩家觉得无事可做。
   真实数据：游戏运营数据库、日志等信息，各个游戏引擎的差异，这里就不一一描述
   维度数据：时间（月、周、工作日、非工作日、天），场景（任务A、任务B），玩家等级，
   度量数据：
       (一)逗留时间（特定场景玩家逗留时间）
       (二)任务挂起时间（接到任务后，玩家未完成的时间）
       (三)任务生命周期时间（接到任务至玩家完成时间段）
       (四)单个玩家完成同一个任务次数：
       (五)玩家空闲时间: 既不升级也不任务的闲时统计,玩家无事可做是导致流失率的原因之一。
       (六)大小号组队比率：大小号之间关系，是游戏的平衡性重要指标之一。
2.在线用户时间
       通过对活跃用户平均在线时间、平均在线人数等数值的跟踪，根据每天的变更趋势来指导线上线下策划行为。
   真实数据：略
   维度数据：时间、玩家等级、玩家类型
   度量数据：活跃用户（每月规定超过一定规定在线时间用户）数量，尝试用户（未达到活跃用户切未消费者）数量。
3.游戏经济系统平衡；
   真实数据：略
   维度数据：时间、玩家等级、消费类型（点卡、月卡、道具、游戏币）、币种
   度量数据：
       (一)arpu值：每日活跃平均消费用户平均花销；
       (二)每天产生的游戏币总值;
       (三)线上活动带动通货膨胀比：线上活动前后系统经济平衡变化情况。
       (四)总产值比率。
       (五)存储率。
       (六)消费率。
       (七)资金回笼率。
4.流失率；
   真实数据：略
   维度数据：时间、玩家等级
   度量数据：
       (一)前期流失率：玩家从进入游戏到消费阶段之时间内，流失的用户站全体用户的比率。
       (二)自然流失率：玩家在进入付费期后，流失的比率；
       (三)用户自然增长率；
5.增长率；
   真实数据：略
   维度数据：时间、玩家等级
   度量数据： 用户自然增长率；
6.活跃用户状态分析
   真实数据：略
   维度数据：时间、玩家等级
   度量数据：
       (一)单位时间内装备未获取人员数量；
       (二)玩家忠臣度；
7.装备平衡性
   真实数据：略
   维度数据：玩家等级、时间、装备类型。
   度量数据：
       (一)装备数量；
       (二)装备保值率；
       (三)玩家极品装备拥有率。
8.玩家非法行为分析
   真实数据：略
   维度数据：玩家等级、时间、
   度量数据：
       (一)单个玩家完成同一个任务次数；
       (二)玩家单位时间内升级平均值；
注: 一个ID多个角色，退出一个ID，又登录另一个id，类似的问应该是游戏数据挖掘中，需要继续探讨和项目组人一起讨论的地方。