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SPSS：相關(guān)分析在游戲中的應(yīng)用_數(shù)據(jù)分析師考試
2015-07-29
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SPSS：相關(guān)分析在游戲中的應(yīng)用_數(shù)據(jù)分析師考試


 憑借著科技的力量進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代，收集數(shù)據(jù)的能力也大大提高，分析師每天與這些“大”數(shù)據(jù)打交道。在游戲行業(yè)，我們擁有成熟的AARRR模型，從獲客、活躍、流失和留存、收入到用戶(hù)傳播建立一個(gè)完美的閉環(huán)。除了常規(guī)指標(biāo)，在分析過(guò)程中我們還會(huì)建立很多臨時(shí)指標(biāo)來(lái)輔助分析，面對(duì)這么多統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)，我們會(huì)好奇這些指標(biāo)或者變量之間是否存在某種相關(guān)性，以及相關(guān)程度如何，這就用到我們今天要分享的內(nèi)容——相關(guān)分析。

        在統(tǒng)計(jì)學(xué)上，用相關(guān)系數(shù)來(lái)描述變量之間的關(guān)系，相關(guān)系數(shù)的符號(hào)（+/-）表明關(guān)系的方向（正相關(guān)/負(fù)相關(guān)），其值的大小表示關(guān)系的強(qiáng)弱程度。下圖是對(duì)相關(guān)系數(shù)的一個(gè)解讀。

表1 解釋相關(guān)系數(shù)

相關(guān)系數(shù)的大小 一般解釋
0.8～1.0 非常強(qiáng)的相關(guān)
0.6～0.8 強(qiáng)相關(guān)
0.4～0.6 中度相關(guān)
0.2～0.4 弱相關(guān)
0.0～0.2 弱相關(guān)或無(wú)相關(guān)

        下面列舉幾個(gè)游戲中進(jìn)行相關(guān)分析的應(yīng)用場(chǎng)景。
1. 玩家付費(fèi)能力

        評(píng)估一個(gè)玩家的付費(fèi)能力與哪些因素相關(guān)，相關(guān)程度如何？

        與一個(gè)玩家的付費(fèi)能力相關(guān)的因素有性別、年齡、教育程度、游戲時(shí)長(zhǎng)、游戲頻次甚至游戲中好友數(shù)。這些或多或少都與付費(fèi)能力有一定的相關(guān)性。需要注意的是，像性別這樣的定類(lèi)變量不支持下面案例中的實(shí)現(xiàn)，需要點(diǎn)二列相關(guān)系數(shù)。
2. 游戲收入

        與游戲每天收入可能相關(guān)的因素有付費(fèi)人數(shù)、活躍玩家數(shù)、付費(fèi)率、ARPU、道具銷(xiāo)售數(shù)量、道具價(jià)格和玩家總時(shí)長(zhǎng)（日玩家總時(shí)長(zhǎng)），哪些因素與收入相關(guān)程度密切，哪些因素相關(guān)只是偶然性呢？這些在接下來(lái)的案例會(huì)詳細(xì)探討。
3. 道具銷(xiāo)量

        游戲中要進(jìn)行相關(guān)分析的地方遠(yuǎn)不止這三個(gè)場(chǎng)景，理論上各個(gè)因素都可以進(jìn)行相關(guān)性分析，并通過(guò)相關(guān)系數(shù)反映相關(guān)程度，還是建議不要盲目分析，在不同時(shí)間段，根據(jù)自身的分析目的進(jìn)行探索式分析和驗(yàn)證。

        接下來(lái)我們看一個(gè)相關(guān)分析的案例，工具的選擇可以根據(jù)個(gè)人喜好，雖然Excel也可以進(jìn)行相關(guān)分析，但是只列出相關(guān)系數(shù)，不能進(jìn)行統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)，所以推薦使用SPSS。

        首先，整理好要分析的數(shù)據(jù)，這里收集某游戲兩個(gè)月內(nèi)每日收入、玩家數(shù)、日付費(fèi)率、付費(fèi)人數(shù)、道具銷(xiāo)售數(shù)量等數(shù)據(jù)。

        選擇分析->相關(guān)->雙變量，然后選擇要研究的變量如下圖：

        點(diǎn)擊確定后得到分析結(jié)果如下：

相關(guān)性
  日付費(fèi)率 付費(fèi)人數(shù) 道具銷(xiāo)量 玩家數(shù) 收入
日付費(fèi)率 Pearson 相關(guān)性 1 .976** .542** .070 .961**
顯著性（雙尾）   .000 .000 .586 .000
N 62 62 62 62 62
付費(fèi)人數(shù) Pearson 相關(guān)性 .976** 1 .558** .276* .954**
顯著性（雙尾） .000   .000 .030 .000
N 62 62 62 62 62
道具銷(xiāo)量 Pearson 相關(guān)性 .542** .558** 1 .195 .609**
顯著性（雙尾） .000 .000   .129 .000
N 62 62 62 62 62
玩家數(shù) Pearson 相關(guān)性 .070 .276* .195 1 .142
顯著性（雙尾） .586 .030 .129   .272
N 62 62 62 62 62
收入 Pearson 相關(guān)性 .961** .954** .609** .142 1
顯著性（雙尾） .000 .000 .000 .272  
N 62 62 62 62 62
**. 在置信度（雙測(cè)）為 0.01 時(shí)，相關(guān)性是顯著的。
*. 在置信度（雙測(cè)）為 0.05 時(shí)，相關(guān)性是顯著的。

        結(jié)果稍微復(fù)雜了些（SPSS結(jié)果顯示比較全面，有些指標(biāo)不需要關(guān)心），我們只選擇我們需要的數(shù)據(jù)來(lái)看，只看最后一行（藍(lán)色部分），即收入與其他因素之間的相關(guān)性。

        從上圖結(jié)果可知，收入與日付費(fèi)率和付費(fèi)人數(shù)相關(guān)系數(shù)分別為0.961和0.954，具有強(qiáng)相關(guān)性。收入與道具銷(xiāo)量相關(guān)系數(shù)為0.609，為中度相關(guān)。顯著性均為0.000遠(yuǎn)小于0.05，說(shuō)明分析結(jié)果顯著。而收入與玩家數(shù)（日活躍）相關(guān)系數(shù)為0.142，弱相關(guān)，從顯著性檢測(cè)結(jié)果0.272來(lái)看大于0.05，說(shuō)明玩家數(shù)對(duì)收入相關(guān)性不顯著，兩者存在一定的偶然性。

        上面例子中的分析結(jié)果并不代表整個(gè)游戲行業(yè)的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，本文只是傳達(dá)一個(gè)分析方法，在游戲運(yùn)營(yíng)中多做一些探索式的相關(guān)分析，說(shuō)不定就能發(fā)掘出很大的價(jià)值和規(guī)律。此外，相關(guān)分析只是分析變量之間是否相關(guān)以及相關(guān)程度如何，并不代表變量之間一定存在因果關(guān)系。就像賣(mài)冰棍和發(fā)生火災(zāi)數(shù)有很大的相關(guān)性，但他們都與溫度高（夏天炎熱）有關(guān)聯(lián)一樣。接下來(lái)的文章會(huì)討論回歸分析，用數(shù)據(jù)模型量化這種相關(guān)關(guān)系，并做一些預(yù)測(cè)。

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