/Image-3/talking data数据咨询总监王伟演讲:如何设计基准游戏留存率？还有这样一个概念。以第七天留存为例，市面上有两种算法:第一种算法是所有人相加。如果我们计算这样得到的值，与第二种方法相比，第二种方法非常简单，就是每七天，每10%的数字简单计算，取平均值为10%。
LTV的概念取决于保留率。我们把用户拉过来，我们认为用户质量会体现用户好不好，但是对于老板来说，我们不太关注用户留下多少，而是关注用户从注册到最后流失创造了多少价值，充值了多少。我们在网上找到了一些算法，LTV乘以ARPU，但是最后我们发现这个数字并不准确。
3、App 数据分析的常用 指标有哪些?监控例程数据 指标。比如用户数，新增用户数，UGC量(社交产品)，销量，支付金额，推广期间的各种类型数据等等，这些对于老板来说都是最基本也是最重要的指标了。接手工作的第一个任务就是整理数据。渠道分析或流量分析。对于一个推广应用，你会花资源去吸引流量和其他渠道。此时，我们需要监控各个渠道的好坏，这很容易，哪个单位便宜，这是渠道数据监控的需要。
它还监测iPhone和Android用户的质量，这些用户通常比Android用户略好。当然，需要额外的努力来监控不同类型用户之间的差异。简而言之，不同用户的表现在不同的维度上被监控。用户核心转化率。想想你的应用的核心功能是什么，然后监控这个核心功能的转化率。在游戏APP中，可能叫做支付率，也就是电子商务应用中的购买率。不同行业转化率不同。可以对比自己的产品和行业，看看自己的产品在行业中的位置。
4、移动 游戏成功的关键 数据分析三部曲Mobile 游戏成功的关键数据分析三部曲据预测，2015年国内手游市场规模将达到500亿。然而繁荣的背后，却是成千上万手游厂商竞相厮杀的残酷局面。一款手机游戏的成功率只有千分之一。无论是今天的渠道为王，还是明天的内容为王，数据分析和精细化运营依然是手游成功的关键。为此，今天我带来《手游三部曲数据分析》来详细讨论Da 数据的利用方法。第一步:监视操作数据-2/hard指标for游戏。持续监测可以给厂家一些变化游戏
用户价值、渠道价值、渗透价值、产品价值、线上推广、试运营、开发、选材这八大类指标必不可少。需要重点关注的具体数据如下:第二步:对数据的多维度分析。如果仅以单一的分析方法或对数据的分析来判断游戏的实际效果，会造成偏差，给公众带来误解。客观的结果应该来自于对游戏 each 指标的数值表示进行多角度、全视野的分析，尽可能地消除每个细节的误差。
5、7步提高 游戏 数据分析效率的方法1，提前收集数据人们往往不把《分析学》的数据的注释作为优先任务。这是错误的，因为数据 collection通常贯穿整个开发过程，耗时是execution的三到五倍。2.尽早收集事件数据当定义了事件及其参数后，开发人员就可以确定何时需要某样东西数据。从一开始就把这个数据结构融入到代码中，可以保证当代码需要这些数据的时候，就有现成的数据。3.统一视角复杂游戏通常涉及多个系统。
所以要统一视角，即使用户ID和登录活动一致。这样就可以忽略数据的来源，把所有的信息放在一起。4.同步时间戳同样，由于事件数据来自多个来源、时区和应用商店，因此需要使用同步时间戳来保证观察玩家行为的视角能够保持一致。发送客户端数据时，通常使用本地时间戳，而服务器数据通常记录保存数据的时间。如果两个时间戳不同，就很难知道真实的事件顺序，不利于玩家行为档案的建立。
6、 数据 指标管理首先，按业务、科目、具体业务进行分类数据 -1。比如互联网常见的业务领域有电子商务、游戏、社交网络、视频、小说、资讯等业务领域。如果主题域是视频网站，比如有视频，有创作者，有观看用户，有流量，有弹幕，有评论，都可以作为主题。当涉及到具体的业务流程，比如点击视频、观看视频、收藏视频、转发视频等。这是指标的事业部。然后指标被分成原子指标/的导数。
或者原子指标是原始度量值，没有经过维度指标的过滤。比如观看用户数是atom 指标，相对来说，娱乐视频会员七天内观看用户数是由指标，先定义会员，再要求七天内观看娱乐视频的观看用户，Atom 指标是不带任何修饰语的商务行为，是商务动词 名词，视图 用户数。那么衍生指标一般是atom 指标加上时间段和经营范围。
