Social Game 运营数据统计基础

本文介绍了SocialGame运营中的关键统计数据,包括用户数量统计(如TU、MAU、DAU等)、用户活跃度(DAU/MAU)、收入统计(如付费率、ARPU)以及其他统计数值,如玩家保有率等。

ocial Game的运营的基础是对于运营数据的分析,那么在Social Game中,有哪些统计标准呢,它们的简称是什么?

(1)用户数量统计

游戏总用户:这是一个迷惑人的概念,多数开发者将这个概念定位为特定游戏在所有平台的用户总数之和,因为平台很多,所以这个数字往往很大,但是并不代表有很大的Revenue。

TU = Total Users = 总用户: 表示该社区化游戏在特定平台之上的总用户数。

MAU = Monthly Actively Users = 月活跃用户:表示从计数的前一天往回计数,倒数一个月之中的曾玩过该游戏的用户总量。Facebook上面的游戏喜欢以MAU作为游戏数据统计的标准,这种界定的一个潜在含义也是在表示,如果一个玩家一个月都不来登陆你的游戏,它基本就可以忽略不计了。传说中的FarmVille有超过8000万的MAU。

DAU = Daily Actively Users = 日活跃用户:通常表示计数的前一天的玩过游戏的玩家。国内平台喜欢用这个作为衡量游戏活跃度的标准,目前在人人平台上,开心农场DAU大概在200万。

WAU = Weekly Actively Users = 周活跃用户:表示前一天往回计数,倒数一周内玩过该游戏的玩家,WAU数据目前主要在Orkut平台上流行实用。

这三者都是对用户数量的一个衡量,但是并不代表用户活跃的程度。某种程度上面讲,这些数据都是在考虑一个衡量标准”多长时间段内上线一次游戏,算是一个游戏的活跃用户“

(2)用户活跃度

DAU/MAU = 用户活跃度指数。这个也只是一种参考,表示在经常玩该社区化游戏的玩家(MAU)中,玩家的活跃度多高。如果这个数趋近于1,就表示每天都有接近月活跃用户数量的玩家在玩游戏,显然,这是活跃度最高的游戏。这个指数越小,越表示最终的月活跃数据只是30天的数据累计的结果,每天玩游戏的玩家并不多。

用户流失率=游戏当前活跃度用户总数/TU 这里面TU可以看过所有进入过该游戏的玩家,而当前活跃的玩家表示还在玩该游戏的玩家,这里面就有一种设定,是按照一个玩家一个月都不来玩一次作为标砖,还是以一周都不来玩一次作为标准呢?我个人觉得MAU和WAU可能都不是最恰当的。但是取MAU/TU这个数值,还是很值得作为一次参考。

同时在线峰值(PCU):表示在24小时内同时在线的最高抵达人数,表示一个峰值。平均在线值:表示24消失内,每个小时在线人数的平均数。DAU可以表示每天多少人进入游戏,表示在以天为单位的时间标准上面的活跃度,那么这两个数值是表示以小时为单位的活跃度。平均在线值越高,可以表示玩家在线时间更长,游戏黏性强。

玩家平均在线时间(TS):表示每个玩家进入游戏之后,在游戏之中停留了多久,当然这个指标对于社区化游戏植入广告意义重大,但是在植入广告并不发达的现在,这个指标并不被重视。而Restaurant City需要在线才会升级,那么玩家在线时间肯定很长,但是这个特点也可能成为一种羁绊。

(3)收入统计

付费率(转化率):付费玩家数目/活跃用户数目,多数情况下可以用付费玩家数量/MAU作为参考。影响一个玩家是否支付的因素很多,提高傅费率是一个社区化游戏是否盈利的关键。

ARPU(ARPU-Average Revenue Per User)即每用户平均收入,它由一个消费群体消费总额除以群体总人数得到。在社区化游戏中,有两种判断,一种是表示付费玩家平均每月付费的数值,这是传统意义的定义,另外一种是表示每个月的总收入除以MAU得到的数值,也有部分公司或者平台这么定义,在这种定义的基础上,在某个特定的平台上,不考虑游戏本身的收费体系设计,ARPU值是相差不多的,所以基本可以通过MAU来判断该社区游戏的收入。从传统意义上讲,提高傅费率和提高ARPU值,是游戏收费体系设计 标。

游戏收入=MAU * 付费率 * ARPU。通过这个公司就可以可以看出社区游戏取得收入的几个关键点,提高用户活跃度,提高付费率,改善游戏设计,提高ARPU值。

(4)其它统计数值

因为社区游戏还具有自己的一些特性,所以不仅仅具备传统游戏的统计特性,还有一些新的统计方式,我把我接触到的统计方式列举如下:

玩家保有率:这是国外发行公司很重视的一个概念,这个概念表示,目前活跃的用户占总用户的比重。换句话说,这个游戏的玩家有多少玩家一直在坚持玩这个游戏。当然这个比例越高,说明游戏的游戏越有吸引力,侧面说明游戏设计的很好。

以上都是一些基础的数据分析,下一篇将分析一些比较高级的社区化游戏数据统计方法。

转载于:https://www.cnblogs.com/sunxinzhe/archive/2011/06/02/2067704.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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