Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
Tags
- PYTHON
- LTV
- dacon
- 게임 데이터분석
- AE
- 사례
- 자료의요약
- 게임 이탈 분석
- Kaggle
- 오토인코더
- 이상탐지
- self-similarity
- 통계학
- 게임
- anomaly detection
- AutoEncoder
- google.cloud
- 딥러닝
- LTV예측
- 유저이탈
- 봇탐지
- Detection
- anomaly
- 기초통계학
- 대회
- 데이터 분석
- 데이터분석
- google.oauth2
- 게임분석
- 자기유사도
Archives
- Today
- Total
목록게임 데이터 분석 (1)
사쿠의 데이터 블로그
유저 이탈 기준 정하기
제가 있는 곳에서는 데이터 분석팀이 있고 각자 담당하고 있는 프로젝트가 있습니다. 그리고 각 프로젝트에는 사업, 마케팅, 개발사가 있어서 그들과 함께 일을 합니다.그런데 각기 다른 프로젝트이지만, 공통적으로 요청하는 내용 중 하나는 유저 이탈 분석입니다. 그리고 보통 문의 내용들을 나열하면 다음과 같습니다."이탈 유저 대상 이벤트를 진행하려 하는데 10월 이후 미 접속 유저 리스트를 부탁합니다""초반 동선 구간별 이탈 유저 확인이 필요합니다""업데이트 후 스테이지 별 이탈 유저 분석 요청드립니다"1번 요청의 경우 추출 대상과 기간이 정확히 명시되어 있어 간단해 보이지만 왜 기준이 10월인지? 생각을 해보게 됩니다. 2번 요청은 보통 stage 클리어 비율이 급격히 낮아지는 구간이 어디인지 찾아내서 개선을..
게임 데이터 분석
2020. 11. 20. 23:29