ChatGPT：利用Python进行游戏运营数据分析实战案例

可以叫我才哥

发布于 2023-08-28 15:42:17

3380

发布于 2023-08-28 15:42:17

文章被收录于专栏：可以叫我才哥

大家好，我是才哥。

最近ChatGPT蛮火的，今天试着让ta写了一篇数据分析实战案例，大家来评价一下！

数据

您的团队已经为您提供了一些游戏数据，包括玩家的行为和收入情况。以下是数据的一些特征：

user_id: 玩家ID
date: 游戏日期
level: 玩家达到的游戏等级
revenue: 玩家在游戏中花费的总收入
spend: 玩家在游戏中的总支出

目标

您的目标是分析数据，以回答以下问题：

游戏的DAU（日活跃用户数）是多少？
用户的等级分布情况是怎样的？
用户的付费率是多少？
游戏的收入情况如何？
付费用户的ARPU（平均收入每用户）是多少？

解决方案

为了回答上述问题，我们可以使用Python的各种库和工具来进行数据分析和可视化。

首先，我们需要加载数据。以下是我们将使用的Python库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

我们可以使用pandas库中的read_csv()方法加载数据：

data = pd.read_csv("game_data.csv")

1. DAU

为了回答第一个问题，我们可以使用以下代码来计算游戏的DAU：

dau = data['user_id'].nunique()
print("游戏的DAU是：", dau)

2. 用户等级分布

为了回答第二个问题，我们可以使用以下代码来绘制用户等级分布图：

level_counts = data['level'].value_counts()
plt.figure(figsize=(10,5))
sns.barplot(level_counts.index, level_counts.values, alpha=0.8)
plt.title('用户等级分布')
plt.ylabel('用户数量', fontsize=12)
plt.xlabel('等级', fontsize=12)
plt.show()

3. 付费率

为了回答第三个问题，我们可以使用以下代码计算游戏的付费率：

paying_users = data[data['revenue'] > 0]['user_id'].nunique()
total_users = data['user_id'].nunique()
paying_rate = paying_users / total_users
print("游戏的付费率是：", paying_rate)

4. 收入情况

为了回答第四个问题，我们可以使用以下代码计算游戏的收入情况：

revenue = data['revene'].sum()
spend = data['spend'].sum()
plt.figure(figsize=(5,5))
labels = ['总收入', '总支出']
sizes = [revenue, spend]
colors = ['#99ff99', '#ff9999']
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.show()

5. 付费用户的ARPU

为了回答第五个问题，我们可以使用以下代码计算付费用户的ARPU：

paying_users = data[data['revenue'] > 0]['user_id'].nunique()
total_revenue = data['revenue'].sum()
arpu = total_revenue / paying_users
print("付费用户的ARPU是：", arpu)

总结

在本实战案例中，我们使用Python分析了“冒险之旅”游戏的运营数据。我们使用了pandas库加载数据，使用了matplotlib和seaborn库进行数据可视化，回答了关于游戏DAU、用户等级分布、付费率、收入情况和付费用户的ARPU的问题。这些数据可以帮助我们更好地了解游戏的用户行为和收入表现，并为游戏的运营和发展提供有用的见解。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。

原始发表：2023-02-19，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

python