主题
3. 行为分析
基本概念
行为分析模块帮助您轻松分析用户行为（如登录、付费）和用户属性数据（如年龄、充值金额），支持快速决策。所有功能均通过可视化点击操作实现，无需编程经验。分析结果可保存为报表，或直接分享给团队成员，提升协作效率。
核心计算方法逻辑
1. 预置指标计算（适用于事件、漏斗等分析）
| 指标 | 计算逻辑 | 业务场景示例 |
|---|---|---|
| 总次数 | 事件触发的累计次数 | 全服今日“技能释放”总次数 |
| 触发用户数 | 触发事件的不重复用户数（去重统计） | 参与“公会战”的独立玩家数 |
| 人均次数 | 总次数 / 触发用户数 | 平均每个玩家每日完成“日常任务”次数 |
2. 数值型属性计算（如付费金额、在线时长）
| 指标 | 计算逻辑 | 游戏场景解析 |
|---|---|---|
| 均值 | 属性值总和 / 属性值个数（易受极端值影响） | 玩家平均付费金额：6元党与648元大R混合计算，可能导致均值偏高 |
| 人均值 | 属性值总和 / 触发用户数 | 平均每个付费玩家贡献的流水金额（更聚焦于付费群体） |
| 中位数 | 排序后取中间值（若为偶数则取中间两数的平均值） | 更真实反映大多数玩家的付费水平： • 示例数据中位数为30元（非均值125.43元） |
| N分位数 | 排序后位于第N百分位的值（中位数 = 50分位数） | 分析核心资源存量： • 80分位玩家拥有多少钻石，决定是否投放新道具 |
分组计算逻辑（多维度交叉分析）
支持按事件属性、用户属性或用户标签进行分组，实现多维度数据拆解。
| 分组项类型 | 示例 |
|---|---|
| 事件属性 | 任务类型、关卡ID、支付档位 |
| 用户属性 | 设备型号、注册渠道、VIP等级 |
| 用户标签 | “高活跃用户”、“付费潜力用户” |
分组方式
| 分组方式 | 说明 | 业务场景示例 |
|---|---|---|
| 默认区间 | 数值型字段自动分组： • <20 个唯一值：显示实际值 • ≥20 个唯一值：自动划分为12个区间 | 玩家等级分布：1-100级自动分为12个区间 |
| 离散数字 | 显示每个实际数值，超过500个唯一值时自动合并为12个区间 | 精确分析道具消耗量（如强化石使用次数） |
| 自定义区间 | 手动设置左闭右开区间（如 [0, 30)、[30, 200)） | 定义付费梯队： • 0-30元：小R • 31-200元：中R • 201+元：大R |
筛选过滤逻辑（精准定位数据）
通过组合条件精准圈定目标用户群体，提升分析有效性。
筛选规则
| 规则 | 说明 | 业务场景示例 |
|---|---|---|
| 条件类型 | 支持两类核心条件： • 属性条件（如 渠道=App Store）• 时间范围（如 注册时间在2023-02-01至2023-02-05） | - 广告投放效果分析 条件：渠道=抖音 且 设备型号=iPhone14 - 新赛季活动参与度 条件：活动开启后3天内 且 完成排位赛≥5场 |
| 逻辑关系 | 多个条件默认为“且”关系（AND），可手动调整为“或”关系（OR） | - 高价值流失预警 条件：最后登录>7天 且 历史付费>¥500 且 等级≥60 - 新玩家付费转化 条件：注册渠道=华为应用商店 且 新手指引完成 且 首充未完成 |
实战应用：筛选流程
- 明确目标：确定要解决的业务问题（如评估新副本接受度）
- 设置条件：组合属性 + 时间 + 事件条件
- 结果应用：获取精准人群数据，指导决策
案例：评估新副本玩家接受度
- 时间：版本更新后7天内
- 属性：等级 ≥ 30
- 事件：完成“深渊副本通关”
→ 计算核心玩家副本参与率 → 优化副本难度设计
计算逻辑选择决策指南
| 分析目标 | 推荐计算方法 | 原因说明 |
|---|---|---|
| 评估整体活动参与热度 | 总次数 + 触发用户数 | 快速掌握参与规模与广度 |
| 分析大R对收入的影响 | 均值 + 95分位数 | 识别头部玩家贡献，避免被平均值掩盖 |
| 优化平民玩家体验 | 中位数 + 自定义分组 | 聚焦大多数用户的真实行为水平 |
| 渠道用户质量对比 | 人均值 + 筛选条件 | 排除非目标用户干扰，实现精准对比 |
实践建议：
游戏经济系统设计需兼顾中位数（普通玩家）与高分位数（大R），避免仅围绕大R调优导致平民体验下降。
分析模块概览
| 分析模块 | 核心功能说明 | 业务场景示例 |
|---|---|---|
| 事件分析 | 统计特定用户行为的发生频次/趋势 | - 分析每日活跃玩家(DAU)波动 - 追踪礼包购买按钮点击量 - 监控新关卡首通玩家数量 |
| 留存分析 | 衡量新用户持续活跃的留存率与价值 | - 计算新注册玩家次留/7留/30留 - 评估新服开服7日玩家留存 - 对比不同渠道用户LTV(生命周期价值) |
| 漏斗分析 | 跟踪多步骤核心玩法转化率与流失点 | - 优化新手引导流程转化率（创建角色→教学战斗→首充） - 诊断抽卡玩法流失环节（进入界面→选择卡池→确认支付→获得道具） |
| 分布分析 | 将用户按行为分组，划分行为/数值区间的分布情况 | - 查看玩家每日在线时长分布（0-30min/30-60min/>60min） - 分析首充金额区间占比（6元/30元/98元档位） - 统计卡关玩家分布（如第5关流失玩家超40%） |
| 属性分析 | 交叉对比用户画像特征与行为 | - 对比iOS/Android用户付费率差异 - 分析高价值玩家特征（等级>50+月付费>500元+活跃时段） - 定位流失玩家共性（最后登录时间>7天+未完成日常任务） |
| SQL查询 | 高级用户自定义查询，支持直接写SQL获取全量数据 | - 计算跨服战场玩家对抗数据（击杀/生存时间） - 构建赛季活动综合评分模型（活跃度+付费+任务完成率） |
| 间隔分析 | 分析两个关键行为间的时间间隔规律 | - 监测注册到首次付费耗时中位数（优化新用户付费引导） - 统计月卡用户续费间隔分布（提前3天推送续费提醒） |
分析模型操作项说明
在进行模型分析时，可通过以下操作项优化查询效率与结果展示。
| 操作项 | 功能说明 | 业务场景示例 | 注意事项 |
|---|---|---|---|
| 近似计算 | - 使用概率算法替代精确去重（如 approx_distinct）- 提升查询速度，适用于大数据量场景 | 快速验证活动效果： 实时计算全服玩家在线率（接受4‰误差） | - 误差约4‰ - 不适用于流水、充值等需精确计算的场景 |
| 手动刷新 | - 强制更新缓存数据，获取最新结果 - 默认相同查询缓存10分钟 | 新服开服监测： 开服1小时内频繁刷新实时流水数据 | - 默认缓存10分钟，今日数据建议开启刷新 - 频繁刷新增加系统负载，建议必要时使用 |
| 下载全量数据 | - 突破默认1000分组限制 - 导出完整分组结果为CSV文件 | 道具消耗分析： 导出全服5000+道具使用量排行 | - 仅支持CSV格式 - 数据量大时导出较慢，需确保本地存储空间充足 |
| 分组排序 | 控制图表中分组值的排列顺序（如按数值降序） | 关卡流失优化： 按闯关失败率“从高到低”排序，优先处理Top3高流失关卡 | - 仅影响图表显示顺序 - 表格排序需点击表头进行 |
