Python+ChatGPT实战之进行游戏运营数据分析

湘人小友

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！

 
 
 一、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
  

二、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？
  

三、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：
  

1. import pandas as pd
2. import matplotlib.pyplot as plt
3. import seaborn as sns

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 我们可以使用pandas库中的read_csv()方法加载数据：
 

1. data = pd.read_csv("game_data.csv")

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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：
  

1. dau = data['user_id'].nunique()
2. print("游戏的DAU是：", dau)

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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：
 

1. level_counts = data['level'].value_counts()
2. plt.figure(figsize=(10,5))
3. sns.barplot(level_counts.index, level_counts.values, alpha=0.8)
4. plt.title('用户等级分布')
5. plt.ylabel('用户数量', fontsize=12)
6. plt.xlabel('等级', fontsize=12)
7. plt.show()

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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：
 

1. paying_users = data[data['revenue'] > 0]['user_id'].nunique()
2. total_users = data['user_id'].nunique()
3. paying_rate = paying_users / total_users
4. print("游戏的付费率是：", paying_rate)

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 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：
 

1. revenue = data['revene'].sum()
2. spend = data['spend'].sum()
3. plt.figure(figsize=(5,5))
4. labels = ['总收入', '总支出']
5. sizes = [revenue, spend]#[Python学习交流群：748989764]
6. colors = ['#99ff99', '#ff9999']
7. plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
8. plt.axis('equal')
9. plt.show()

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 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：
 

1. paying_users = data[data['revenue'] > 0]['user_id'].nunique()
2. total_revenue = data['revenue'].sum()
3. arpu = total_revenue / paying_users
4. print("付费用户的ARPU是：", arpu)

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来源:https://www.cnblogs.com/liuliumei/p/17220433.html
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