【摘要】游戏行业越来越把分析学作为成功的三大支柱之一了，另外两大支柱是创意和品质。人们一般把分析学等同于仪表盘报告，但是这似乎有些死板，而且只能粗略地反映你的游戏表现。了解真实的玩家观点并不容易。然而数据分析工具能够有效帮助我们分析用户数据，为日后研发产品提供依据。

1、提前收集数据

人们往往不会把执行分析学的数据标注当作优先任务。这是错误的，因为数据收集一般要贯穿整个开发过程，需要的时间是执行的三到五倍。

2、尽早收集事件数据

当事件及其参数定义好时，开发者就可以确定什么时候需要什么数据了。一开始就把这样的数据结构结合到代码中，可以保证当代码需要这些数据时就能有现成的数据。

3、统一视角

复杂的游戏通常涉及多个系统。例如，登录系统可能不同于支付系统，这意味着数据来源通常有两个：服务器和游戏客户端。所以，有必要统一视角，即使户ID与登录活动保持一致。这样，分析时就可以忽略数据来源，把所有信息放在一起。

4、同步时间标记

类似地，因为事件数据来自多个来源、时区和应用商店，有必要使用同步时间标记，以确保观察玩家行为的视角能够保持一致。发送客户端数据时通常使用本地时间标记，而服务器数据记录的通常是保存数据的时间。如果两个时间标记不一样，就会很难知道真正的事件顺序，从而不利于建立玩家行为档案。

5、创建单一登录ID

将这个独特的ID与一次登录中发生的所有事件联系在一起，对高效分析特别重要。如果事件发生后才关联数据，必然会导致误差和错误。考虑到大量初次玩家留存分析学专注于第一次游戏，统一而准确地定义你的登录活动是很重要的。

6、总是记录结果

事件的目标应该是记录结果而不是变化。换句话说，记录任务的结果比记录任务中的各种变化更好。例如，记录当玩家完成任务时获得了什么，即得到多少经验点或杀敌数，比记录每一次射击更实用。

7、数据完整性 vs.数据优先级

开发者总是要考虑数据收集的深度问题。留存率通常是反映免费游戏成功的最重要指标，所以考虑应该把与留存率相关的分析学放在最前面，以保证迅速而充分地利用分析学，指导制定提高留存率的策略。

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