经验分享：棋牌游戏该如何做好数据分析
一、棋牌游戏市场规模
根据游戏工委发布的《中国游戏产业报告》显示，2016年上半年中国游戏市场实际收入达到787.5亿元。据统计，2016年上半年国内移动游戏收入为374.8亿元。笔者预估，2016年全年，中国的棋牌游戏市场包含灰色收入在内将有100亿元上下。
但随着智能手机的普及，新增用户减少，用户获取成本上升，移动游戏的整体收入增速也将放缓。而棋牌行业内已有多家公司与移动终端达成深度合作的双赢关系，一方面加速了终端厂商的应用商店布局，另一方面也降低了CP的用户获取成本，实现共赢。
二、数据分析的理解
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。简单的说通过数据研究对现状进行指导，起优化作用。而我们经常遇到的预测问题属于数据挖掘范畴。
理性并深入理解数据分析与挖掘。不论你处于什么职位，负责什么工作，只要你接触数据，就要敬畏它并理解它。
第一、只有你自己懂了，你才能发现并提出正确问题。过往的经历告诉我，似懂非懂不如不懂，否则你提出一些蠢问题，别人都不知道该如何回应你。
第二、数据分析并非是只有一种答案，不同的业务理解、分析角度、分析立场都会导致不同的答案，所以一定要对分析结论进行演绎也就是用结论去反证问题，看看能否说的通。
第三、对于预测类问题，首先你要懂一点，俩点确定一条直线，三点确定一条曲线，数据挖掘也是一样，如果需要对某一个事物进行预测，就需要有大量数据基础。任何可变性因素都会导致结果的波动。不要对一个没做过任何改变的东西去提一个预测需求，然后又傻乎乎的坚信自己是对的。
三、数据分析的准备工作
明确分析目的
任何一个事情都会有目的，分析目的主要是以某个需要改进、提升、优化的指标为方向，以科学的方式进行分析，以达到某个综合数据的改进。
确定分析思路
分析思路是将数据分析的框架体系化，也就说是先分析什么数据，后分析什么数据，每个数据之间的相关性逻辑。
1、 分析框架
2、 常见分析思路
经典的有AARRR、漏洞模型、FAM分析思路。5W2H适合做问题的解决思路。
漏斗模型：
3、常见分析内容
新增与活跃的关系
留存分析
拿用户流失简单说下，是在进入游戏多久后流失，如果进入游戏一分钟内且0局用户高于渠道的平均水平，则可能不是用户质量的问题，而是自身产品转化的问题，可能需要对其进行优化。用户留存的转折点发生在哪里，如果你按时间、牌局、金币等维度去观测用户的留存情况，一定会找到一个留存的转折点，用户到了那个点的留存就会上升，所以就要努力找到那个点。
收益能力
四、数据分析的统计学知识
数据类型
概况分布
泊松分布、二项分布、正态分布周期棋牌游戏中非常常见，在设置概率事件时，经常会用到。
数据挖掘方法
以上方法在棋牌游戏的数据挖掘中会经常用到，其中决策树和回归分析主要用于预测。另外现在很多大的棋牌公司也开始通过遗传算法来加强机器人的人工智能（AI），其原理是通过算法对用户大量牌局数据进行解析，也称训练，最后得出一个训练成果，这个训练成果就是AI，究竟有多强取决于算法，保守估计超过我们常人的打牌能力是非常轻松的。
五、具体实例
举个实例，这个是棋牌游戏中大家常见的宝箱抽奖
产品数据：DAU50000左右，平均用户牌局数20局左右，大于10局的用户数占比45%，大于7局的用户数占比50%
活动目的：通过提升用户牌局数进而提升用户的留存情况。
第一次方案：每10局抽一次奖，每日可抽6次，平均每人每次送出2000金币
改进后方案：每7局抽一次奖，每日可抽6次，平均每人每次送出2500金币，增设大奖并在跑马灯滚动播放，同时调高了中、高级场的服务费，实际每人每次送出为1800金币左右。
改版后从参活人数上增加了1950人，参活占比提升了近4%，覆盖了更多的用户。
注：这里看到参活用户的平均牌局数较高是因为被高局数的用户稀释所致。从牌局变化来看，改版前后参活用户的牌局数提升变化很大，从而导致整体用户平均牌局提升变化也很大。
从留存变化来看，第一次与改版后的数据变化也非常明显，改版后的活动提升了1.2%的次日留存，这对于一个留存本就非常不错的产品来说已经难能可贵。
小结：这一切的数据变化均要归功于对数据的全面分析，首先从10局抽1次奖降低到7局抽1次奖是根据参活用户的平均牌局数而进行的合理优化，降低了用户的参活成本，压缩了用户的参活时长。其次增设了大奖并提高了平均奖励，使奖励更具吸引力。
六、最后
对于棋牌产品来讲，无论是哪种产品，斗地主，德州扑克，麻将，赢三张等，本质上数据分析的思路均是通的，相对于其它游戏或者电商来讲并不是特别的复杂与深奥，但由于行业存在特性，所以专业数据分析人士并不很愿意考虑棋牌公司。目前行业内的分析人员多是半路出家，没有体系化的学习与思考，这一点与大公司的差距将越拉越远，到最后将形成一个新的壁垒。