TalkingData:相关分析在游戏中的应用.pdf
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1、TalkingData:相关分析在游戏中的应用 凭借着科技的力量进入了大数据时代,收集数据的能力也大大提高,分析师 每天与这些“大”数据打交道。在游戏行业,我们拥有成熟的 AARRR 模型,从 获客、 活跃、 流失和留存、 收入到用户传播建立一个完美的闭环。 除了常规指标, 在分析过程中我们还会建立很多临时指标来辅助分析。面对这么多统计的数据, 我们会好奇这些指标或者变量之间是否存在某种相关性,以及相关程度如何,这 就用到我们今天要分享的内容相关分析。 在统计学上,用相关系数来描述变量之间的关系,相关系数的符号(+/-)表 明关系的方向(正相关/负相关), 其值的大小表示关系的强弱程度。 下图
2、是对相关 系数的一个解读。 表 1 解释相关系数 下面列举几个游戏中进行相关分析的应用场景 1.玩家付费能力 评估一个玩家的付费能力与哪些因素相关,相关程度如何? 与一个玩家的付费能力相关的因素有性别、年龄、教育程度、游戏时长、游 戏频次甚至游戏中好友数。这些或多或少都与付费能力有一定的相关性。需要注 意的是, 像性别这样的定类变量不支持下面案例中的实现, 需要点二列相关系数。 2.游戏收入 与游戏每天收入可能相关的因素有付费人数、活跃玩家数、付费率、 ARPU、 道具销售数量、道具价格和玩家总时长(日玩家总时长),哪些因素与收入相关程 度密切,哪些因素相关只是偶然性呢?这些在接下来的案例会详
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- TalkingData 相关 分析 游戏 中的 应用
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