京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
小白学数据分析--充值记录分析
充值记录分析的方法有很多种,维度很多,今天就说说一个比较初级的分析方法,希望对于各位有一定的帮助和指导。
首先来看一下充值记录的格式,一般而言我们取到的数据都是交易格式(什么事交易格式这里不说了,大家应该都了解)

以上为我们看到的交易记录,这样的一份充值交易记录究竟我们能够做一些什么样的研究很分析?下面就简单说一下我的想法和思路,大家来看看。
我们知道在做周报、月报等分析时,经常会使用ARPU指标,一般的方法是:
总充值(总消耗)/充值人数(消耗人数)
然而这样的ARPU计算其实存在一定的问题,因为ARPU的高低容易受到这段时期的版本、充值人数、流失情况、版本IB等很多的因素影响,在每个公司的内部数据分析报告上不会就简单的给出ARPU指标,就胡乱的分析(还是那句话,不懂得业务,就不要数据分析)。今天我们撇开那些影响因素不谈,单从ARPU本身来衡量,根据ARPU的计算公式,ARPU直接受到人数和充值总额的影响,实际上上ARPU的升降受影响比较大的是充值额,当然不是绝对的。因为APA是一个付费金字塔,处于顶端的APA每个人的充值贡献往往是低端群体的基本甚至是几十倍,这些APA的贡献某种意义上是拉高了ARPU,反过来,如果低端APA过多,此时又会拉低ARPU,从这个角度来看我们不能简单的看待报告中的ARPU指标,唯ARPU论,还要参考付费渗透率、流失率、购买力等等很多因素。
而在这些众多考虑的方面之一,就是需要我们把ARPU进一步拆解和细分,这里我们就要用到充值记录的处理和分析,关于购买记录和购买ARPU以后会继续写一下。如刚才上述的充值记录,我们往往取到的充值数据就如同以上的形式,对于这样的交易记录,对于我们而言如果要利用,需要进行一下处理,假如我们取1个月的充值数据,以下为处理以后的数据:

这里说明一下,实际上账户1在一个月充值两次,分别为100和25,处理后的账户1个月总共充值125元,并且有充值活跃的天数为2天(其实这个对于购买活跃度更加有用),之所以要加上这个充值或者购买活跃度,原因在于一般游戏中玩家或选择每月一次性充值就OK,然而当玩家每月充值频繁起来,活跃度提升,很大程度上归结为几点原因:一、消费透支,比如奖券赌博性质的道具;二、大笔购买导致存留不足;三、积攒、收集、合成缺少微量付费道具,补齐型消费;四、交互型消费,公会、帮派、战队、交友等购买赠送需求。
在得到以上格式的充值数据后,我们就可以进行充值数据的分析,其实方法很简单,通过Excel的描述分析或者SPSS的描述性分析,求出充值数据中的中位数、众数、四分位数。之所以要求出这些统计指标,目的在于同ARPU(算术平均数)进行比较,ARPU与中位数、众数的距离和偏差从侧面可以反映出目前的ARPU是否平衡和良性,这是一种考察ARPU的方式,从玩家的充值数据的计算和分析上,来看看玩家充值是否符合正态分布,也可以进行正态性检验或者通过查看偏度和峰度系数。
以上说的是第一部分分析,此外根据充值数据,通过Excel的数据透视表,进行充值数据的汇总,之后通过组合功能,设置步长,进而我们就能具体查看在ARPU之下具体有多少APA,之前在文章中,我们谈论过APA存在一个金子塔的模型,也就是说APA存在低端付费玩家,中端付费玩家,高端付费玩家(笼统的说),通过ARPU的位置和在ARPU之下的具体的APA群体数量来确定究竟在金字塔模型上有多少玩家处于何种阶段和级别。
有一种情况,我们不得不警惕,通过ARPU来看玩家的消费不是非常好的方式,因为通过低端或者高端玩家的拉动,ARPU表现出的水平不一定是整体玩家的真实充值和消费水平,所以要通过数据透视表的步长计算以及描述性统计更全面的衡量的ARPU。当然了,这只是就ARPU本身出发来分析,但是ARPU背后的信息还需要结合其他指标和游戏设计、运营活动等信息来综合分析,说到底还是要先懂的业务,深刻地理解游戏系统、运营活动等方面来进行接下来的数据分析。
P.S.最近在做一些分析是时,发现很多人还是从单一数据指标入手分析问题,这种方式是不可取的,不是说体系不重要,但是就一些问题而言,我们必须要建立一个分析的数据框架,有了框架,分析才能深刻和彻底,就目前的数据分析而言,我们不缺少数据,不缺少数据点,在数据越来越多的情况下,如果建立一套合适的解决问题的数据框架是非常重要的。一方面不要只从一个指标入手,单点分析,只看到大象屁股,没看到整个大象。另一方面,也不能为了有而有,建立一些数据框架,大而空,实际业务问题又不能在这个框架下有效的解决并作出决策。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12