数据来源：游戏玩家付费金额预测大赛-竞赛信息-DC竞赛

《野蛮时代》（Brutal Age）是一款SLG类型手机游戏，通过分析玩家在游戏内前7日的行为数据，能够准确了解每个玩家的价值，对游戏的广告投放策略和高效的运营活动（如精准的促销活动和礼包推荐）具有重要意义，有助于给玩家带来更个性化的体验。

以下是这一数据集的具体分析内容。

一、提出问题

1.游戏业务主要分析指标：

DNU（Daily New Users）： 每日游戏中的新登入用户数量。

AU（Active Users）：活跃用户，统计周期内，登录过游戏的用户数。

PU ( Paying User）：付费用户

APA（Active Payment Account）：活跃付费用户数

ARPU(Average Revenue Per User) ：平均每用户收入，即可通过 总收入/AU 计算得出。

ARPPU (Average Revenue Per Paying User)： 平均每付费用户收入，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。

2.分析目标

二、了解数据

1.数据字段理解

总共110列，828935条记录，每行数据代表一位用户的各项数据指标。

2.字段分类

3.将数据Excel表格tap_fun_test导入Navicat中

-导入教程参考此处 猴子：Excel数据导入Mysql常见问题汇总

-导入过程中遇到的问题

原本以为这个问题是需要把varchar类型改为text类型，但尝试之后还是没能成功导入。其实我这里出现问题的根本原因是表格有108列，导入时，自动将每一列的数据类型都设置成了varchar（255），而varchar每列最大存储65535个字节，再加上是utf8编码，那个一个字符占3个字节，再加上2个字节的长度存储，即实际一行最大是（255*3+2）*108个字节，严重超过了65535储存范围。于是将255全部改为50，就能导入了。

4.导入后，检查时发现字段数据类型都是Varchar，为了方便接下来的数据计算，将部分字段的字符串类型修改成合适的数值类型

三、数据分析

1.新增用户分析

-关键指标

总新增用户、总新增付费用户、付费用户占比、每日新增用户、每日新增付费用户、每日新增付费用户占比

-14日总新增用户

-14日总新增付费用户

-付费用户占比

由上，新增用户共有828934位，新增付费用户共有19549位，付费用户占比为2.358%

-每日新增用户

-每日新增付费用户

select register_time as '日期',count(distinct user_id) as '当日新智能付费用户'
 from tap_fun_test
 where pay_price>0
   group by register_time;

-每日新增付费用户占比

SELECT register_time AS '日期',
    CONCAT((SUM(CASE WHEN pay_price>0 
       THEN 1 ELSE 0 END)/COUNT(user_id))*100,'%')
           AS '每日付费用户占比'
FROM tap_fun_test
GROUP BY register_time;

接下来，将得出的结果导出到Excel，画出每日新增用户和每日付费用户以及每日新增付费用户占比的折线图。

由折线图得出：

• 前7日用户新增波动巨大，后7日趋于平稳（40000-60000人）。
• 3.10、3.13分别有两次注册高峰，推断是举办了两次活动吸引了大量流量，但第一次活动期间新用户猛增，付费率持续下降，效果不明显；3.13号的补充活动是对前一次活动进行调整（宣传或奖励）。
• 如果这两次的活动是为了增加新用户量，那么这次活动新增了大约2.5倍的用户，举办得很成功；如果是为了增加付费用户，那么两次活动未能使得付费用户量有明显地提升，并且在活动当天，付费率反而下降，相比活动之前，活动后付费率总提升最高1个百分点。
• 两次付费率大幅提升都是在活动之后的1-2天，由此也可看出用户还未熟悉游戏玩法。

建议：

• 第一次活动可作为之后增加注册用户、提升游戏人气的参考；第二次活动可作为提高付费率的参考
• 可适当延长活动宣传和举办时间，放慢活动节奏，让新用户充分了解活动规则及游戏玩法 ，减少用户流失。
• 优化活动本身设计，优化活动宣传渠道。

2.用户活跃度分析

-关键指标

全部用户平均在线时长、付费用户平均在线时长、日新增用户、日活跃用户（日平均在线时长>30min）、日付费用户

-全部用户平均在线时长与付费用户平均在线时长

由上，全部用户平均在线时长是11.74分钟，付费用户平均在线时长是135.87分钟，前者远远大于后者。

接下来，将利用箱线图原理，更加详细观察用户平均在线时长分布情况

（首先找出对应人数的上四分位数、下四分位数、中位数，再根据这三个数据确定对应用户平均在线时长的上四分位数、下四分位数、中位数、最大值及最小值）

-全部用户数的上下四分位数及中位数

-全部用户平均在线时长的上四分位数、下四分位数、中位数、最大值及最小值

-付费用户数的上下四分位数及中位数

-付费用户平均在线时长的上四分位数、下四分位数、中位数、最大值及最小值

箱线图如下：

由以上得出：

• 全部玩家箱线图的上四分位数（Q3)为5，这表明，75%的新用户平均在线时长小于5分钟，可见，虽然两次活动带来不少新用户，可是用户的留存太低，而流失率太高。
• 新增付费用户中，75%平均在线时间都超过了30分钟，50%平均在线时长超过了80分钟。

-接下来假定用户平均在线时长在30分钟及以上为活跃用户，对比分析每日新增用户数、日活跃用户数以及日付费用户数

由以上得出：

• 活跃用户的增长明显与付费用户的增长呈正相关。
• 第二次活动后，日活跃率在9%左右波动，日付费率在3%左右波动。
• 第一次活动前新增人数巨大，但日活率及付费率急剧下降，活动后，比率恢复平稳且与活动前相比，变化不大，可见，导入用户质量不高且用户流失量也巨大。

建议：

• 分析付费用户的用户画像，找到对应刚需人群来自哪里，这对于我们以后获取刚需人群也很有帮助，从而提高活跃。
• 优化导量渠道，优化广告目标受众。
• 活动带来大量的新用户的同时，也要做好用户流失的措施，提高用户留存率。

3.用户付费转化分析

-关键指标：ARPPU(平均每付费用户收入)、ARPU（平均每用户收入）

-问题

用户的付费能力怎么样或者用户是否愿意为这款游戏花钱？（ARPU、ARPPU、平均付费次数）

-平均每用户收入（全部人数/总收入）

-平均每付费用户收入（付费人数/总收入）

-平均付费次数

由以上得出：

• 平均每用户收入为0.67元（一般ARPU在3~5元），平均每付费用户收入为28.49元，用户平均充值次数为3.12次
• 尽管平均每用户收入低，但是付费用户的付费能力较

建议

• 针对大R，开展有针对性的活动，保护继续付费；
• 检查宣传渠道
• 优化活动设计本身
• 优化关卡设计，提高大部分未付费的用户体验感，从而减少流失。

4.付费行为习惯分析

通过对用户行为习惯数据的分析，可以知道游戏道具的资源使用率，从而帮助运营调整方案，同时可以了解用户的使用习惯，帮助广告更加精准的投放。

分析思路：a.对比普通玩家和付费玩家的pvp及pve情况 b.对比普通玩家和付费玩家各类资源使用情况

思路a. 对比普通玩家和付费玩家的pvp及pve情况

-什么是PVP、PVE

PVP是Player VS Player的缩写，指的是玩家与玩家之间的对战，比如我们常说的野外PK、战场、攻城战、竞技场、插旗等都属于PVP。

PVE是Player VS Enviroment的缩写，也即玩家vs环境，和PVP相对，指的是在游戏中玩家挑战游戏程序所控制的npc怪物和boss，有时候又被称作PVC(Player Vs Computer)，在网络游戏中，主要指挑战强大的BOSS等活动。

-普通玩家PVP情况

-付费玩家PVP情况

-普通玩家PVE情况

-付费玩家PVE情况

柱状图如下。

从比较图可知，付费玩家的PVP及PVE次数，明显高于普通玩家，并且可以看出付费玩家对此款游戏的忠诚度与满意度也相当高。

由以上得出：

• 游戏玩家都更倾向于发起PVE模式，PVE难度低于PVP模式，从获胜率来看，原因是PVE模式中获胜的概率远高于PVP；
• 在PVP模式中，付费玩家的发起概率和获胜概率都高于普通用户，可见付费玩家更喜欢挑战难度较高，不确定性因素较多的玩家对玩家的模式

思路b.对比普通玩家和付费玩家各类资源使用情况

-普通玩家、付费玩家资源使用情况

柱状图如下 。

从图中明显可以看出

除了象牙类资源使用率差别很大之外，其余的资源使用率差别不大；玩家对木头及石头的使用率较高。

-普通玩家、付费玩家加速类使用情况

柱状图如下。

由上图

付费玩家在加速类资源的使用率均高于普通玩家；玩家对通用类和建筑类的使用率较高。

思路c.玩家在线折线图

小结

这是一次导量操之过急，运营准备不充分的活动，理由如下：

• 3.10、3.13分别有两次注册高峰，第一次活动前一天新用户猛增了2.5倍左右，3.13的补充活动是对第一次活动进行调整（宣传或奖励），新用户也有明显增长，但两次活动期间付费率持续下降；活动后付费率及活跃率虽然恢复平稳，但和活动前相比，变化不明显。
• 两次付费率小幅提升都是在活动之后的1-2天，由此也可看出用户还未熟悉游戏玩法。
• 平均每用户收入为0.67元（一般ARPU在3~5元），ARPU低于3元则说明表现较差。

（具体分析见正文）

建议

• 第一次活动可作为之后增加注册用户、提升游戏人气的参考；第二次活动可作为提高付费率的参考
• 可适当延长活动宣传和举办时间，放慢活动节奏，让新用户充分了解活动规则及游戏玩法 ，从而减少用户流失。
• 优化活动本身的设计，优化活动宣传渠道，化广告目标受众，
• 分析付费用户的用户画像，找到对应刚需人群来自哪里，这对于我们以后获取刚需人群也很有帮助，从而提高活跃。
• 活动带来大量的新用户的同时，也要做好用户流失的措施，提高用户留存率。
• 针对大R，开展有针对性的活动，保护继续付费；
• 优化游戏关卡设计，提高大部分未付费的用户体验感。

玩家习惯可作为广告投放参考：

• 游戏玩家都更倾向于发起PVE模式，PVE难度低于PVP模式，从获胜率来看，原因是PVE模式中获胜的概率远高于PVP；
• 除了象牙类资源使用率差别很大之外，其余的资源使用率差别不大；玩家对木头及石头的使用率较高。
• 付费玩家在加速类资源的使用率均高于普通玩家；玩家对通用类和建筑类的使用率较高。
• 玩家在17点上线率较高，活跃时间在21点之后。

以下是此次分析的数据PPT报告