Python+ChatGPT实战之进行游戏运营数据分析

来自:网络
时间:2023-04-06
阅读:
目录

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!

Python+ChatGPT实战之进行游戏运营数据分析

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matplotlibseaborn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。

返回顶部
顶部