首先,不管你设置记录点与否,游戏本身也要做安全类及交易类的日志,比如登陆、退出、购买、消耗,尤其是道具走向。再加上定时的数据库备份,所以就算不加入记录点,拿log文件进行分析,也能把很多数据跑出来。另外有一部分属于GM后台,用于查询玩家数据库、当前状态、活动信息、元宝/金币的存量/消耗、道具使用记录、装备数量等,也有部分可以用于运营数据参考。还有一部分内容,如果不手动设置,通常日志不糊那么全面细致,比如说某个任务的完成与否。这些可能则需要手动设置。

  至于什么数据需要记录?什么数据重要?对于不同的游戏是完全不同的,无法统一。但基本上按照以下思路顺着理即可:

  1. 获取用户相关

  比如新增用户中各渠道来源、ip/mac数、分时注册统计、获取成本等

  2. 游戏粘度情况

  用户留存/流失各个维度、不同等级/操作/任务/节点的流失、活跃度、活跃用户数等

  3. 游戏内容相关

  职业统计、副本完成/失败统计、VIP统计、升级时间统计、元宝消耗分类统计、各类榜单等

  4. 产品变化趋势

  渠道/自增长用户活跃对比、登陆频次、登陆时长、用户活跃天数分布等

  5. 整体付费情况

  活跃付费用户数、首次付费等级分布、首次购买物品占比、用户首充额度占比及变化、用户充值频次情况、上周/月付费本月继续付费占比、付费率、付费引导使用率及效果、Arpu、Arppu、最高付费情况等

  6. 活跃用户与人均收益关联

  高、中、低额付费用户/额度占比、各Arpu用户等级分布、各Arpu用户消费偏向、高额用户持续付费状态、各额度用户消费偏向、高额用户持续付费状态、各额度用户转化情况(周/月)、各额度用户流失情况、用户持续付费时间、付费用户爱现时长、付费用户连续登陆比例等

  以上是典型网游的情况,不同游戏根据各自需求扩展或精简即可。

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  如果你问的是后台需要统计游戏内的数据,一般需要统计的内容大致如下:

1、服务器信息统计

  1.1 单服概况(统计流水记录)  

  单服概况,简单统计一次服务器信息,可以让管理人员在短时间内对该服收入有一个简单的了解。

  需要做记录的内容有:

  代理商|区名|开服日期|已开服天数|总注册账号数|总充值金额|总充值人数|ARPU值|单日最高在线|单日充值最多

  1.2 在线人数统计(获取在线人数接口)

  注册与在线人数统计,主要是在一段时间内,注册人数与在线人数,每天统计一次。

  注册与在线人数统计中的可选项包括:开始日期和结束日期

  实例:

          最小在线人数 最大在线人数   0点 1点 ...... 23点 24点

  2010-10-01   30000      30000

  2010-10-02   28000        28000

2、流失率统计

  2.1 任务流失率

  流失玩家规则:超过三天没有上线的玩家疑似流失玩家

  任务流失率,每天统计一次,按照任务,通过任务来统计玩家流失情况

  单服概况中的选项包括:开始时间,结束时间;输入项包括:任务选项

  流失百分比=该任务疑似流失人数/疑似流失总人数

  实例:

  任务ID    疑似流失人数    流失百分比

   A000       1         1%

   A000       4         3%   

  2.2 等级流失率

  流失玩家规则:超过三天没有上线的玩家疑似流失玩家

  等级流失率,每天统计一次,按照等级,通过等级段的搜索,来统计玩家流失情况

  单服概况中的选项包括:开始时间,结束时间;输入项包括:等级下线和等级上限

  流失百分比=该等级疑似流失人数/疑似流失总人数

  实例:

  等级    疑似流失人数    流失百分比

  1级       1         1%

  10级       4         3% 

3、玩家信息统计

  3.1 玩家成长

  玩家成长,各个等级的人数,每天统计一次,管理后台提供导出的excel功能

  玩家成长中的选项包括:开始时间,结束时间

  实例:

     2010-10-01    2010-10-02  ......

  1级    30000      28000    

  3级    28000      26000

  3.2 势力人数统计

  玩家在不同势力包括为选势力的人数分布统计,每天统计一次,管理后台提供导出excel

  势力人数统计中的选项包括:开始时间,结束时间

  实例:

      总人数   称号1  称号2  .......

  time  势力1   28    27

  time  势力2   28    27

  3.3 每日充值统计

  该服每日充值金额分布情况,每天统计一次,管理后台提供导出excel

  每日充值统计中的选项包括:开始时间,结束时间

  实例:

      充值人数  充值金额  充值金币  充值次数  充值ARPU值

  10-01  1     1000   10000        2     ....... 

4、玩家活动统计

  4.1 玩家副本统计

  统计玩家初次击破副本名称,统计到昨天的数据,晚上24点进行统计

  每日充值统计中的选项包括:开始时间,结束时间,副本于难度选择

  玩家最低等级=所有击破玩家击破这个怪的最低等级

  最低价值=玩家最低等级/怪物等级

  实例:

  日期  怪物名称  怪物等级  怪物类型  通过人数  玩家最低等级  等级最低价值

  10-06  敌军1    2     普通怪         1      1.8      1

  4.2 世界BOSS数据

  各个势力BOSS战参与人数,按击退BOSS先后排序,如无击退则默认按实例1、2、3排列

  实例:

          15:30    21:00   23:00

  势力1参战人数  500       600    700

  4.3 军团数据

  记录每一个玩家召唤军团BOSS的次数和时间,选项包括:开始时间,结束时间

  实例:

  日期    军团名称  军团等级  召唤人账号  召唤人角色  召唤BOSS次数

  11-11    CCC    20    XXXXX    123XXX    10

  4.4 装备数据

  副本合成材料掉落数量记录,统计到前一天的数据

  实例:

      11-12  11-13  .....  合计

  材料1  500   600      10000

  合成装备数量记录,统计到前一天的数据

      11-12  11-13  .....  合计

  装备1  500   600      10000

  4.5 金币消耗统计数据

  全服金币消耗数据记录,统计到前一天的数据

  银币兑换统计中的选项包括:开始时间,结束时间

  实例:

  类型   圣坛  宠物  购买银币消耗  购买体力消耗  强化CD  挂机CD  扩充背包

      1000  1000   1000      1000    1000   1000   10000

  4.6 日常任务统计数据

  日常活动数据记录,统计到前一天的数据

  日常活动统计中的选项包括:开始时间,结束时间

  实例:

          9-22  9-23  ....

  完成3轮人数   50   70  

  完成4轮人数   60   90

  完成N轮人数   20   80 

    总人数    ......  .....

5、数据查询

  5.1 玩家登陆数据

  以账号或角色作为查询关键字

  查询玩家数据

  跨天连续在线,没有下线,当做是连续登陆

  实例:

    账号:

    角色名:

    性别:

    防沉迷:

    封禁状态:

    注册时间:

    最后一次登陆时间:

  道具类的记录:

  使用时间  物品类型  物品名称  使用数量  操作类型

  宝石类的记录:

  使用时间  物品类型  物品名称  使用数量  操作类型

  道具获得的记录情况:

  获得来源:打怪掉落、任务奖励、商城买入、合成获得

  5.2 礼包数据

  查询玩家领取礼包的记录

  领取时间  礼包ID  礼包名称  序列号  礼物详细信息

  5.3 VIP等级

  VIP1或以上各等级人数实时查询,管理后台提供到处excel

  Vip等级统计中的选项包括:开始时间,结束时间

  5.4 军团数据

  5.5 竞技数据

  竞技数据记录,统计到前一天的数据查询,某天排名

  排名  用户账号  角色名  角色ID  等级  势力  当天星级  攻击胜利次数  购买竞技次数累计

  5.5 宠物数据

  查询玩家宠物数据,当天的数据

  角色名字  用户账号  角色ID  转生次数  当前星级  宠物形象  普通培养次数  金币培养次数  高级培养次数

  5.6 玩家人民币代币记录

  以账号或角色名作为查询关键字

  查询玩家数据

  根据游戏的不同玩法,其相对应的功能模块数据也需要记录,但总的来说,大概就是以这样的形式来掌控游戏的整体数据,也就是说,玩家所有的资产、操作、上线规律,全部都在你的掌控之中。

参开链接:http://www.zhihu.com/question/21730018

  

  

  

  

  

  

转载于:https://www.cnblogs.com/pythonMLer/p/5704644.html

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