
例說相關分析在游戲數據分析中的應用
相關分析作為統計學中一種比較常用的分析方法, 在其他行業中有著非常廣泛的應用,而在游戲行業的數據分析當中,從業者往往只注重分析游戲數據分表面現象,忽略了各項數據指標之間的深層次關系,今天我們來用一個實用的例子說明相關分析在游戲數據分析中的應用。
相關分析(correlation analysis),相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系,并對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度,是研究隨機變量之間的相關關系的一種統計方法。(摘自百度百科)
簡單說就是確定兩個變量之間是否存在著相互制約的關系。得到游戲中一些指標的相關關系,便于我們在運營過程中采取相應的手段來達到目標。
例:研究商城各物品銷售數量之間的相關關系
為了盡量的縮小其他因素產生的影響,我們在假定用戶來源相同的情況下模擬了某款數據相同的一個版本連續10個服務器商城內幾種無直接游戲關聯的道具的銷售總數量,采用線性相關分析的方法研究沒兩種物品之間的相關關系。模擬數據如下:
在SPSS(學習SPSS請點擊SPSS教程)中,雙變量分析選項窗口中勾選如下內容:
我們選擇了最常用的Pearson相關系數,由于相關關系不明確,所以我們選擇雙側檢驗,并將 顯著性相關的結果標記出來,點擊確定的到如下圖所示的結果:
我們可以看到,物品A和B的相關系數已經達到了0.956,且顯著性參數小于0.05是一種很強的相關關系,,其余各個變量量量之間幾乎可以認為是不相關的。
可以繪制幾個變量兩兩之間的散點圖,以便于我們更直觀的觀察這些變量的相關性,以物品A和物品B為例繪制散點圖如下:
可以很直觀的看出,隨著物品A數量的增多,物品B的數量也會對應上升。
由此,我們可以得到一個較為明確的結論:物品A銷量和物品B的銷量呈正相關,其余物品兩兩之間均無相關關系。
得到這個結論,我們可以做什么呢?
如果A的銷量比較理想,B的銷量自然也會很理想,D可能銷量也會不錯,但是C的銷量情況一定是未知數。如果需要增加C的銷量,可以將A、B、C三種物品打包出售,因為A,B的強相關,購買A的對B想必也有需求,玩家都是有貪便宜的心里的,如果將C的價格稍微降低并打包和A、B一起出售,可能會對C銷量不佳的情況有所改善。
上述的事例說的只是一種比較理想的狀況,在實際的游戲數據分析中,要根據不同游戲的特點合理利用相關分析才能真正使數據分析助力游戲運營。
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