大数据时代背景下，对游戏的数据进行分析的运营商越来越多，他们这么做的目的是什么呢？
游戏运营的目的有三个：
（1）延长产品生命周期，提高用户粘性；
（2）润滑每个部门，减少游戏事故的发生；
（3）提高游戏收入。
很明显，游戏运营商对游戏进行数据分析，也就是为了延长游戏生命周期，提高游戏收入的。他们通常是怎样进行游戏数据分析的？
游戏运营商通常会使用联运平台来运营游戏，联运平台自带数据统计和分析功能，可以满足基本的数据分析需求。想要更加精准地进行数据分析，通常会借助付费分析系统，实现联运平台数据接入付费分析系统，将玩家、游戏、渠道和区服等信息进行详细的分析。
在付费分析系统—应用管理中，点击导入就可以上传联运平台的游戏信息（也可单个添加）。导入后生成的APPID和APPKEY，需要在联运平台填入对应的游戏中，这样才能实现联运平台游戏数据可以同步到付费分析系统中。
付费分析系统可对玩家画像、偏好、付费、活跃、流失和构成进行分析，能够快速了解玩家心理，从而有针对性地进行产品优化及推广运营策略制定。支持游戏间进行比对，包括每款游戏的玩家基础信息、活跃程度和流失情况等，快速发现某款游戏的不足，便于优化。区服、渠道和活动也可进行比对，通过比对数据便于发现长处和短板，为提升项目生命周期及盈利有着重要意义。
常见数据分析方法有哪些？
1.A/B测试：A/B测试是通过将用户分为两组，分别应用不同的方案，并对比两组数据来判断哪个方案更好的一种测试方法。在游戏数据分析中，A/B测试可以用来比较不同游戏设计、不同推广方式、不同奖励等的效果。
2.偏差分析：偏差分析是用来分析不同因素对用户行为的影响的一种方法。例如，可以通过偏差分析来分析用户的性别、年龄、地理位置等因素对游戏玩家行为的影响，进而制定更精准的游戏运营策略。
3.用户画像：用户画像是指根据用户行为、属性、兴趣等信息来描述用户的形象。通过用户画像，游戏开发者可以更好地了解用户需求和喜好，从而制定更符合用户需求的游戏策略和运营策略。
4.关联分析：关联分析是一种用来发现数据中存在的相关关系的方法。在游戏数据分析中，可以通过关联分析来分析不同道具的销售情况、不同游戏关卡的难度与用户留存率之间的关系等。返回搜狐，查看更多
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