寫在正文之前，想說幾句話，今天是2023年3月16日，是我開部落格以來的第9個月，9個月讓我成長的非常迅速，這期間我收穫了很多東西，認識了很多人，開了群，見了**，持續的寫博，從來沒想到我的部落格會有這麼大的作用，從來沒有seo，從來沒推廣，從來沒有任何宣傳，我想到和我做的就是把我自己的成長紀錄下來，把網遊資料分析的點滴分享出來，當然我希望有人看，但是我畢竟不是高手，只是乙個小白，小白只能是學習心得的紀錄和整理，幫助自己理順思路，很希望自己的文章有人看，因為那樣就會有高手幫助我指點問題。今天 部落格9個月了，我會一直寫下去，寫很多，大概還是依舊會很小白，對高手使用者不大，對新手算是個指點，對自己是紀錄和成長，看著自己寫的東西，心中有一種滿足感，雖然很糙，很爛，不過能寫出來對我而言不錯了。
我這個人不喜歡微博，140個字也就是發個牢騷，這是我的觀點，每天有大量的時間在篩選資訊，不如把時間拿出來靜靜的寫點什麼，紀錄一下心情，學習心得。我一直認為形成不了文字的東西算不得知識和能力，停留在腦袋裡永遠都只是那幾個腦細胞和神經，時常紀錄，用真心和研究的心態對待學問，對待問題，對待生活，對待這群關注自己的人，就能把東西逐漸的寫好。說到這，想說的是，遊戲運營也是這個道理，只有你真心運營，真心做好遊戲，真心對待玩家，玩家才會捧場，才會留下來，就像這個blog聚集的這一批人氣一樣。好了廢話太多開始今天的內容。
昨天說了說怎麼利用箱線圖進行dau指標的分析，略顯寒酸和潦草，還請各位見諒，今天說說從另乙個方面來分析一下資料，如果通過excel的復合圖表來分析一下dau，同理分析其他資料指標的方法也是一樣的。
在遊戲資料分析方面，一般資料變化都是以週為週期進行有規律的變化的，所以無論我們進行什麼時間週期的分析，一定要把握週期變化情況適時的做出分析，否則就會得出錯誤的結論和圖表。
如下圖所示，每逢周五到週日資料會較平日出現明顯的波峰情況，而且這種變化是一種以週為週期性的變化趨勢，也是我們做出分析時的考慮因素。
其週末效應就不是非常的明顯，但是也存在變化的情況，說道這個分析還是要把握遊戲型別和具體的客群情況來定。
但是有一點是必須說的，當我們要進行比較分析、趨勢分析等其他分析時，必須要為資料找到合適的參照環境，也就是說存在乙個標準或者叫做基準去衡量這段時間的資料變化情況。如果沒有這標準就會出現下面的情況。
你會發現出現波峰交叉出現的情況，這是由於本月週末的dau資料對應了上月dau周四和周五的資料，但是該圖的橫軸座標使用的是本月的星期變化情況，這樣對於我們在分析資料時其實有很大的障礙和問題。
為此就需要我們去統一個參照環境，進行標準的分析和對照，比如我們參照本月的星期為統一的橫軸座標，然後就會發現週末資料會出現在同一天，這樣便於我們衡量資料的週末效應。
下面就具體來說說怎麼從曲線圖來進行分析dau情況。
術語：（
同比：為了消除資料週期性波動的影響，將本週期內的資料與之前週期中相同時間點的資料進行比較。早期的應用是銷售業等受季節等影響較嚴重，為了消除趨勢分析中季節性的影響，引入了同比的概念，所以較多地就是當年的季度資料或者月資料與上一年度同期的比較，計算同比增長率。
環比：反應的是資料連續變化的趨勢，將本期的資料與上一週期的資料進行對比。最常見的是這個月的資料與上個月資料的比較，計算環比增長率，因為資料都是與之前最近乙個週期的資料比較，所以是用於觀察資料持續變化的情況。
其實同比、環比沒有嚴格的適用範圍或者針對性的應用，一切需要分析在時間序列上的變化情況的資料或者指標都可以使用同比和環比。
在網遊的資料分析中，我們要經常使用這兩個術語，而且使用維度從日、周、月、年全部覆蓋，但是需要注意的是網遊中的同環比應用要考慮很多因素，網遊產品要考慮停服、事故、更新、活動等很多情況，所以諸如環比，同比的使用時要把在考慮這些情況下適度的使用，且不能沒有緣由的比較完畢後，但是沒告訴看報告的人為什麼同環比下滑或者上浮這麼大。同環比能夠為網遊產品整體運營的發展狀況提供有力的參考，但是必須建立在一定的基礎上和環境的考慮上。
下面我們就從乙個android平台的手機遊戲應用的資料開始說起曲線圖分析活躍使用者和相關的資訊。
如下圖，為每日使用者的變化趨勢，這裡使用了柱形圖，實際上，最好是用曲線圖，這是從系統上擷取的，大概表示了3個月的資料（12月17日-3月16日）。從下圖看得出來，聖誕節，元旦，春節，元宵節日活躍日數有小幅的提公升，但是注意到春節只有除夕夜當日活躍較高，隨後下降明顯，這種情況基本上在節後都存在下降，而且非常明顯。
對於啟動次數來看，出現了三個拐點，分別是，元旦、除夕夜、2月中旬。總的來說，節日期間手機的使用頻率會增加，相應的會刺激手機應用啟動，但是仔細觀察發現，以除夕（1月22日）為節點，之後資料整體表現開始下滑，並開始加速，從某方面來看，說明學生客群不是非常多，因為開學後，啟動次數並沒有出現**中的**，此外也要考慮根plc有一定的關係，這也是觀察的重點，因為我們看到dau整體的水平也是下降。
從新增使用者的變化趨勢來看，android market 依然是主要的渠道，從2月份後，進入乙個相對穩定波動的時期，過年期間，表現低迷，這是一種正常現象，如之前所分析的情況，學生客群比例相對少，白領在過年休假結束後，資料上會出現**，並保持乙個相對穩定的波動，2月6日出現乙個小高峰，原因在於該日為元宵節，月末開學後，學生群逐漸湧入，在3月初拉起小高峰後，資料表現基本和2月份持平，學生群體帶動效果不明顯。
1018版本和1084版本變化差異比較大，尤其是在月末開學階段，1018版本對於學生使用者來說比較受歡迎，相比較假期而言，提公升幅度比較大，然而1084版本在開學後卻處於開始大幅下降的階段，版本差異需要進一步查詢原因才能核實。此外年前，兩個版本的投放出去後，出現的異常情況比較多，這些異常資訊需要引起注意，並結合版本的設定，研發情況，進行記錄和分析。
以上為今天說的內容,說到底就是要把握資料分析中的參照和標準,同時還要仔細周到的考慮可能會涉及的一些影響因素,單一的資料分析是不能解決一些深層次的問題,我記得之前有人問我,怎麼從資料分析中能把握客群,分析客群.今天就從資料分析中得到這些內容，今天就到這裡，明天會把質量控制的內容寫一寫，把一些問題回覆一下，就到這裡啦。
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