python数分实战——游戏运营情况的数据分析(含数据源)

发布网友发布时间：2024-10-14 13:43

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热心网友时间：2024-11-24 02:02

本文将解析游戏运营情况的数据分析案例。目标包括新增玩家分析、玩家活跃度分析、玩家付费情况分析和玩家游戏习惯分析。新增玩家分析涵盖了新增玩家数量、付费玩家占比、每日新增玩家数。玩家活跃度分析涉及在线时长、分布特征。玩家付费情况分析使用了关键指标，如AU、PU、APA、ARPU、ARPPU、PUR。最后，分析玩家游戏习惯，分别从PVP和PVE两个维度展开。数据集在评论区通过关键字【数据集】获取。数据处理包括缺失值检查，部分列类型转换为datetime、int或float。分析结果展示了用户注册后七天内数据汇总，包括每日新增玩家变化、付费玩家数量、平均在线时长、付费率等。结论指出活动效果、玩家活跃度、付费情况和游戏习惯，并提出了策略性建议，如提高付费率和关注PVE挑战难度。分析案例来源于heywhale.com/mw/project，欢迎关注并获取数据分析资料。