游戏行业数据采集体系与避坑指南

数据采集本质

数据金字塔：（自上而下）
常规运营指标，核心体验分析，资源线及成长分析，其他功能分析
数据采集定义：根据各种触点（客户端，服务端，第三方数据），针对特定的用户行为（如用户登陆，开始战斗，道具获取）进行捕捉及发送的过程。
数据采集的特性：完整性，实时性，可读性，可实施

数据来源

数据类型：
客户端数据，服务端数据，业务数据，第三方数据
客户端与服务端采集：

客户端（客户端sdk） 服务端（服务端sdk，日志对接工具）
优势 1.获取用户设备相关信息
2.完整捕捉用户在客户端的行为		 1.完全确保数据的一致性
2.可捕捉到的业务数据更全面
劣势 1.数据完整性无法完全保障
2.易受到可会淡本地异常影响，如时间调整，单机破解等		 1.没有以用户为单位的行为流
3.对服务器资源有一定消耗

多端数据采集场景：
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多端采集的注意点：
用户体系的打通，时间连续性，避免多端数据冗余

其他业务数据：
官网预约数据，客服回访数据

第三方数据：
广告归因数据：adjust，applfluer
爬虫数据

如何构建完备的数据采集体系

用户行为分析要采集什么：4w1h
who：小数（女，22岁，310110xxxx）
when：2020.5.1 14:00:00 （触发时机：点击开始战斗）
where：上海，ios，电信
what：充值
how：6元，订单号，微信支付

事件与属性：
事件：描述用户做了什么
属性：描述用户是怎么做的
触发时机：捕捉用户行为的时间点
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属性是数据采集的关键：
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触发时机：
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业务目标角度：
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用户角度：主动事件
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用户角度：被动事件
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两者相结合
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游戏数据采集避坑指南

只关注关键指标：只关注关键数据指标，不重视数据基础建设
没有整体规划：
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埋点没有层次：
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业务层面坑：
开始事件与结束事件的计时匹配
合理评估数据价值
抓住重要的玩家通用属性

游戏数据的价值及应用

数据的本质
不同人看来数据不通
关注点不同

信息的载体

游戏数据分类：越往下越需要挖掘
用户反馈数据：游戏外
产品运营数据
用户行为数据
业务常规数据

数据的价值
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如何用好数据
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数据分析的案例

数据挖掘的案例

个人职业感悟：
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https://www.zhihu.com/people/li-xiang-yan-34

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