内容来自于游戏数据统计平台说明书与网络信息。
游戏数据主要分为两部分： 1 游戏商业数据相关 2 游戏内经济数据相关。
1 游戏商业数据：
游戏指标数据公式全定义
KPI：Key Performance Indicator
ACU： Average concurrent users :
假设统计周期为kh, 统计时间单元是1h，那么确定起始和结束时间后，可以绘出ACU曲线。
疑问：这里在线用户是指登陆状态，活动状态，还是？
意义：可以反映游戏活跃强度，对于一些MOBA 或者多人参与的游戏，该指标会更重要点。
PCU ： peak concurrent users 最高同时在线人数
意义：一般受活动影响，可以分析游戏活动对玩家的激励程度。
AU：Active Users 活跃用户
意义：反映游戏生命力，活跃用户是游戏的有效潜在消费者群体，该群体越大，游戏收入增值空间越大。
DAU WAU MAU 在一个统计周期内，在线用户的人数总和。
疑问：这里在线是说 保持连接 还是 有参与操作。有些长连接是永远不退出的
意义：反映游戏生命力的趋势，注意衰减程度和增加程度以及是否稳定收敛。玩家的个体性登陆登出是随机的， 但如果出现系统性的趋势，就需要考虑问题原因了。
新增人数？？统计周期内 创建角色（账号）的人数
意义：反映游戏的扩散感染程度。如果扩散过早停止，例如预计装机人数小于创建人数，那么需要考虑运营和推广时，哪些市场还没有接触到。
充值金额？？统计周期内 充值的总金额
意义： 充值金额可以侧面反映玩家对该游戏的消费总数的预期。
消费金额？？统计周期内 付费总金额
意义： 根据用户成长曲线，以及用户类型分布，实际上是可以模拟出来充值曲线的，但是事先并不知道用户类型分布。所以倒是可以从充值数据中发现用户类型（消费：大R 小r 免费）。并考虑如何将后一种转化为前一种用户。
日平均时长？？AT（Daily Avg. Online Time） 连接时间综合，连接有登陆时刻，断线时刻 之和。
意义：假设时长考虑的是玩家真实玩游戏的时长，也就是说玩家在进行战斗，操作，浏览。通过和玩家经验成长曲线对比，分析玩家的时间投入有效性。
首冲人数？？ 统计周期内首冲的账号数
意义：体现玩家的消费习惯和对该游戏的初步印象
流失人数？？ 统计周期内 上一周期存在而这一周期不活跃的人数
意义：在考虑真实世界事件（放假 假期结束 ）后分析流失节点，玩家的游戏处于什么水平？ 为什么对游戏失去了兴趣？
新增流失？？ 统计周期内 上一周新增用户而周一周期新增用户不存在
意义：本人对该指标计算比较模糊，暂不讨论
持续流失？？ 统计周期内未存在而上一周期也未登录的用户
意义：考虑用户一般持续多久后便不再回归，在玩家遗忘游戏之前，应该推送一定的唤醒消息。
充值衰减？？ 统计周期内
ARPU：Average Revenue Per User 每用户平均收益 一定时间段内（我理解的是一般按全部时间段，包含了充值周期，但是财报一般是一个月，可能每个月都会有新用户，泊松分布，所以单个月的情况可以反映全部周期的均值），一个用户的消费元宝数
意义：这个指标在其他消费领域也普遍使用，问题是需要有一个行业的bench，然而各个公司计算方式不尽相同，比较遗憾。
http://wiki.mbalib.com/wiki/ARPU
留存http://www.woshipm.com/operate/84797.html?utm_source=tuicool
DRR（Daily Retention Rate）
2 游戏内经济数据：
游戏内数据：服务器会在服务器逻辑中插入埋点
账号登陆
账号登出
账号创建
角色升级
元宝增加
元宝消耗
角色快照
道具产出
道具消耗
商城销售
拍卖日志