基于生存分析的游玩时长度量
应用统计
2017-01-11 v1 人工智能
机器学习
摘要
最大化产品使用是许多企业的核心目标，这使得留存与变现成为游戏中的两个核心分析指标。玩家留存可能指代量化产品使用的各种时长变量：总游玩时长或会话游玩时长是热门的研究目标，而活跃游玩时长非常适合订阅制游戏。此类研究通常旨在提高玩家留存或相反地降低玩家流失。生存分析是一套适用于留存类数据的强大工具框架。本文为游戏分析贡献了关于如何在不含协变量的情况下使用生存分析来分析游玩时长的新方法。生存与风险估计将游玩时长现象提供视觉与分析的解释，作为一种漏斗型非参数估计。基于生存曲线的指标可用于将此游玩时长信息聚合为单一统计量。队列间生存曲线的比较提供了一种科学的 A/B 测试。所有这些方法均适用于删失数据，并能够计算置信区间。这在游戏开发过程中出现的时间与样本受限数据中尤为重要。贯穿本文，我们将这些方法在 Hipster Sheep 手机游戏的真实世界游戏开发问题上进行了应用说明。
引用
@article{arxiv.1701.02359,
title = {Playtime Measurement with Survival Analysis},
author = {Markus Viljanen and Antti Airola and Jukka Heikkonen and Tapio Pahikkala},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.02359},
year = {2017}
}