Python+ChatGPT實戰之進行游戲運營數據分析

来源:https://www.cnblogs.com/liuliumei/archive/2023/03/15/17220433.html
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最近ChatGPT蠻火的,今天試著讓ta寫了一篇數據分析實戰案例,大家來評價一下! 一、數據 您的團隊已經為您提供了一些游戲數據,包括玩家的行為和收入情況。以下是數據的一些特征: user_id: 玩家ID date: 游戲日期 level: 玩家達到的游戲等級 revenue: 玩家在游戲中花費的 ...


最近ChatGPT蠻火的,今天試著讓ta寫了一篇數據分析實戰案例,大家來評價一下!

 

 

 一、數據

您的團隊已經為您提供了一些游戲數據,包括玩家的行為和收入情況。以下是數據的一些特征:

  • user_id: 玩家ID
  •  date: 游戲日期
  •  level: 玩家達到的游戲等級
  •  revenue: 玩家在游戲中花費的總收入
  •  spend: 玩家在游戲中的總支出

二、目標

您的目標是分析數據,以回答以下問題:

  • 游戲的DAU(日活躍用戶數)是多少?
  • 用戶的等級分佈情況是怎樣的?
  • 用戶的付費率是多少?
  • 游戲的收入情況如何?
  • 付費用戶的ARPU(平均收入每用戶)是多少?

三、解決方案

   

為了回答上述問題,我們可以使用Python的各種庫和工具來進行數據分析和可視化。

首先,我們需要載入數據。以下是我們將使用的Python庫:

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

 

 

我們可以使用pandas庫中的read_csv()方法載入數據:

 
data = pd.read_csv("game_data.csv")

 

1. DAU

 

為了回答第一個問題,我們可以使用以下代碼來計算游戲的DAU:

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

2. 用戶等級分佈

   

為了回答第二個問題,我們可以使用以下代碼來繪製用戶等級分佈圖:

 
level_counts = data['level'].value_counts()
plt.figure(figsize=(10,5))
sns.barplot(level_counts.index, level_counts.values, alpha=0.8)
plt.title('用戶等級分佈')
plt.ylabel('用戶數量', fontsize=12)
plt.xlabel('等級', fontsize=12)
plt.show()

3. 付費率

 

為了回答第三個問題,我們可以使用以下代碼計算游戲的付費率:

 
paying_users = data[data['revenue'] > 0]['user_id'].nunique()
total_users = data['user_id'].nunique()
paying_rate = paying_users / total_users
print("游戲的付費率是:", paying_rate)

 

 

4. 收入情況

為了回答第四個問題,我們可以使用以下代碼計算游戲的收入情況:

 
revenue = data['revene'].sum()
spend = data['spend'].sum()
plt.figure(figsize=(5,5))
labels = ['總收入', '總支出']
sizes = [revenue, spend]#[Python學習交流群:748989764]
colors = ['#99ff99', '#ff9999']
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.show()

 

 

5. 付費用戶的ARPU

 

為了回答第五個問題,我們可以使用以下代碼計算付費用戶的ARPU:

 
paying_users = data[data['revenue'] > 0]['user_id'].nunique()
total_revenue = data['revenue'].sum()
arpu = total_revenue / paying_users
print("付費用戶的ARPU是:", arpu)

 

   

 


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