京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
小白学数据分析--相关分析之距离分析在道具购买量的
前几天,写过一篇关于相关分析的的文章,很多人都看到了并有很多人在咨询关于这篇文章的一些内容,相关分析是一类很有用的分析方法,如之前所提到的,相关分析由三部分组成,前几日的文章是讲了其中第一部分,第二部分是偏相关分析,第三部分就是复相关分析,说白了其实就是相关分析变量的多少来确定这三部分的。今天这里不谈偏相关分析,以为网友给我截图,问我下面的成交量相关系数的是怎么算出来的,其实这个就是复相关的典型应用,多变量的相关分析。插一句,该图来自于腾讯大讲堂15-市场研究及数据分析理念及方法概要介绍。大家如果需要,请到百度文库或者联系我都OK。

今天将通过Excel和SPSS向大家说说怎么来进行多变量的相关分析,既然是游戏数据分析,那么自然少不了如何利用游戏数据实现多变量的相关分析。在游戏数据分析方面,很多的数据都可以进行相关分析,比如界面按钮的点击次数,今天我们选取游戏道具的购买量进行相关分析。
我们知道游戏道具非常多,换句话说如果进行相关分析,尽管相关分析可以满足我们的计算要求,但是对于我们后期的评估和决策带来非常大不便利,所以这里建议大家做道具的相关分析先进行道具分类,比如FPS游戏中把AK47,M4A1归类为突击步枪,或者再高一个类别,武器,这样在不同的分类维度下进行相关分析,便于我们从不同的高度和角度来进行分析和决策。以下所示为示例数据(模拟),可以看到有7个品类的道具,从101-107,取出来共计10周的数据。

下面我们来看如何通过Excel进行多变量的相关分析。如何打开数据分析,选择相关分析,在上次文章已经提到了,这里不再累述,这里打开一下的对话框。

选择数据,数据区域选择B1:H1,选择好输出区域,点击确定,得到如下的相似矩阵:

有关这个矩阵的分析稍后在说完SPSS的操作再讲解,下面看看SPSS如何进行相关分析。在SPSS中,有专门的模块进行多变量的相关分析。SPSS中针对相关分析的三部分设置了三部分模块进行独立的分析。多变量的相关分析在SPSS中叫做距离分析,相对偏相关分析通过控制一些被认为次要的变量的影响得到两个变量之间的相关系数,距离分析解决的问题更加复杂,因为实际应用时每一个变量都携带了一定的信息,但是彼此在某些方面又是重叠的,举个例子,比如有个变量叫做突击步枪,突击步枪的销售量代表了AK47,M4A1等突击步枪的销售情况和信息,同时突击步枪也属于武器类别,与机枪等类别又有交叉,因为机枪和突击步枪都属于武器类别。
距离分析是对变量之间相似或者不相似程度的测度,通过计算一对变量之间的广义距离,将距离较小的变量归为一类,距离较大的变量归为其他类,这也是为聚类分析、因子分析打下基础。有关距离分析的更多详细内容这里不再累述,大家可以自己百度。
具体操作如下,首先看到SPSS中展示的数据,此为101-107系列道具的销售量:

之后选择分析|相关|距离界面,选择界面如下所示:

弹出对话框,如下所示,将var101-var107选入变量框中,此处最少包含两个变量。

计算距离包括两个两选择项,个案间和变量间,表示输出结果是个案或者变量间距离分析值。度量标准包括不相似性和相似性两个选项以及一个度量按钮。不相似性表示测度方法为不相似性测度。此时如果点击度量,弹出来距离:非相似性度量对话框,如下图所示:

有关该方面知识在这里不作解释和阐述,主要来看距离:相似性对话框的设置,首先如下图所示:

度量标准选择区间|Pearson相关性,转换值标准化|Z得分,其他的选项默认就可以了,这里简单解释一下几个选择的含义。Pearson相关性表示两个值矢量之间的积矩相关性,是定矩数据的缺省相似性测量。转换值是在计算距离之前对变量进行标准化的方法,这里使用Z得分,Z得分表示将值标准化到均值为0且标准差为1的Z得分,但同时注意标准化要指定标准化对象,这里是变量。
在完成以上的设置后,点击确定将会输出结果,上面的为案例处理摘要,下面的为距离分析的近似矩阵。

下面我们结合Excel和SPSS的分析结果来具体分析一下,在Excel的分析结果中,我们发现105系列道具相关性最弱,那么这个品类就需要我们去进一步探究一下。从SPSS的结果来看,105系列道具确实相关性系数较低,其次是103系列道具相关系数也比较低,但是从总体的Excel和SPSS分析结果来看,101与106、102与106、103与105、104与106、107与102相关性很高,这就是我们得出的结论,最后我们来看看这几个类别道具具体指的是什么:
101:突击步枪
102:冲锋枪
103:机枪
104:狙击步枪
105:shouqiang
106:投掷武器
107:近战武器
故而从这里我们再来看一下,大概了解了FPS游戏的玩家作战配置,突击步枪+投掷武器;冲锋枪+投掷武器;机枪+投掷武器;狙击步枪+投掷武器;冲锋枪+近战武器。当然这种配置不是绝对的,还要考虑游戏本身在这方面的设计情况,比如很多游戏主武器是突击步枪,副武器是冲锋枪,这种情况是要结合业务来考虑,而最终我们通过分析得出的结果,也要根据具体的需要进行筛选和调整。
以上是相关性分析的最复杂的一部分,希望解决一部分网友的疑问,这种方法的参考性和实际利用性还需要进一步检验和证明,属于探索内容,请使用者慎重考虑。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29