例说相关分析在游戏数据分析中的应用

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相关分析作为统计学中一种比较常用的分析方法, 在其他行业中有着非常广泛的应用,而在游戏行业的数据分析当中,从业者往往只注重分析游戏数据分表面现象,忽略了各项数据指标之间的深层次关系,今天我们来用一个实用的例子说明相关分析在游戏数据分析中的应用。

相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度,是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。(摘自百度百科)

简单说就是确定两个变量之间是否存在着相互制约的关系。得到游戏中一些指标的相关关系,便于我们在运营过程中采取相应的手段来达到目标。

例:研究商城各物品销售数量之间的相关关系

为了尽量的缩小其他因素产生的影响,我们在假定用户来源相同的情况下模拟了某款数据相同的一个版本连续10个服务器商城内几种无直接游戏关联的道具的销售总数量,采用线性相关分析的方法研究没两种物品之间的相关关系。模拟数据如下:

数据分析
 

在SPSS(学习SPSS请点击SPSS教程)中,双变量分析选项窗口中勾选如下内容:

数据分析
 

我们选择了最常用的Pearson相关系数,由于相关关系不明确,所以我们选择双侧检验,并将 显著性相关的结果标记出来,点击确定的到如下图所示的结果:

数据分析
 

我们可以看到,物品A和B的相关系数已经达到了0.956,且显著性参数小于0.05是一种很强的相关关系,,其余各个变量量量之间几乎可以认为是不相关的。

可以绘制几个变量两两之间的散点图,以便于我们更直观的观察这些变量的相关性,以物品A和物品B为例绘制散点图如下:

数据分析
 

可以很直观的看出,随着物品A数量的增多,物品B的数量也会对应上升。

由此,我们可以得到一个较为明确的结论:物品A销量和物品B的销量呈正相关,其余物品两两之间均无相关关系。

得到这个结论,我们可以做什么呢?

如果A的销量比较理想,B的销量自然也会很理想,D可能销量也会不错,但是C的销量情况一定是未知数。如果需要增加C的销量,可以将A、B、C三种物品打包出售,因为A,B的强相关,购买A的对B想必也有需求,玩家都是有贪便宜的心里的,如果将C的价格稍微降低并打包和A、B一起出售,可能会对C销量不佳的情况有所改善。

上述的事例说的只是一种比较理想的状况,在实际的游戏数据分析中,要根据不同游戏的特点合理利用相关分析才能真正使数据分析助力游戏运营。

 

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