1. 用户行为数据分析从游戏统计指标开始？

首先，明确你需要知道绝对准确的数值，还是只需要了解数据趋势。

关键绩效指标（KPI）分析被视为游戏用户行为数据分析的切入点，很多常见系统都有提供。那么，真正的业务需求是什么呢？如果只是想跟踪用户、会话、收入和留存，许多场景里聚合数据指标将很好地发挥作用。通常情况下，基于样本数据，聚合数据使用中会抹杀一些关键的数据细节，这可能会影响准确性。而指标本身的变化，是进行多维度细拆分析变化产生的原因。然而在这种情况下，应该更关注监测核心性能趋势，而不是数值本身。

虽然KPI分析是基本，但它们并非不能在各个方面为项目组提供强大的洞察。我们可以通过玩家群体之间的参数差异，来确定游戏的传播性、可玩性和盈利。

许多游戏设计都是基于微妙平衡的决策，无论是入驻流程、游戏难度还是货币化机制。这些平衡类型的决策都依赖高度精确的数据。

2. 用户行为数据分析数据采集大而深？

“大数据”是分析学界公认的名词，但“大”并不总是美好的。大数据使得记录大量的数据成为可能，但由于有这么多的数据可供利用，游戏开发者有可能会面临 “为数据而记录数据 “的风险。

近年Deep Data的概念开始火热，成为有效用户行为数据分析的重要组成部分。深度数据有助于对游戏关键环节进行高度详细的评估，如首次用户体验、创建高清晰度玩家群体、平衡游戏经济。

3. 用户行为数据分析是否需要访问原始数据？

游戏数据分析师需要能够访问所有可能收集到的数据，将他们熟悉的工具插入其中。很多系统都有内置的数据分析工具集，但对于专业的数据分析师来说，原始数据是无法替代的，可以支撑他们建立用户行为数据分析模型，并提供可操作的洞察。

4. 用户行为数据分析系统是否实时工作？

推送通知对于预约设置和将召回老用户是非常好的。一旦进入游戏，在游戏中实时针对不同玩家进行精细化运营的能力是基本要求。这需要实时的数据基础设施，为游戏、活动的个性化调整提供支撑，那些正在挣扎或已经离开游戏的玩家被重新激活。

5. 构建自己的用户行为数据分析系统？

构建用户行为数据分析系统、优化系统部署不是一件容易的事。虽然在系统上的第一款游戏可能只是进入测试阶段，但需要详细规划好要捕捉的事件。在设计埋点方案时，提前进行分类和标记，以便项目组开始运行时，能很容易地满足运营需求。为了定制数据分析系统的功能，开发者有时会自己构建分析系统，但构建和维护自己的分析堆栈是一项重大的工程，需要衡量成本收益。