[게임 통계 서버의 구성 및 설명] 게임 통계 서버 구성 8

누적 통계 지표는 시간에 따라 축적된 데이터를 바탕으로 유저의 장기적인 활동 및 성과를 평가하는 데 사용됩니다. 게임 통계 서버에서는 이러한 누적 지표를 통해 유저의 장기적인 참여도, 매출 기여도, 성장 패턴 등을 분석할 수 있습니다. 특히 라이프사이클 분석, 게임 내 경제 흐름, 장기적인 유저 행동을 추적하는 데 유용합니다.

1. 주요 누적 통계 지표

1.1 Cumulative Revenue (누적 매출)

• 정의: 특정 유저 또는 전체 유저가 게임에서 지출한 금액의 누적 합계입니다.
• 목적: 유저가 얼마나 오랜 기간 동안 게임에 기여했는지 확인할 수 있습니다.

1.2 Cumulative Play Time (누적 플레이 시간)

• 정의: 유저가 게임에서 소비한 총 시간을 누적하여 계산한 값입니다.
• 목적: 유저의 참여도와 게임에 대한 관심을 평가할 수 있습니다.

1.3 Cumulative Active Days (누적 활동 일수)

• 정의: 유저가 게임에 접속한 총 일수를 누적하여 계산한 값입니다.
• 목적: 얼마나 오랫동안 유저가 꾸준히 게임을 이용했는지를 평가할 수 있습니다.

1.4 Cumulative Level (누적 레벨)

• 정의: 유저가 게임을 하면서 획득한 총 레벨 상승을 누적하여 계산합니다.
• 목적: 유저가 게임에서 얼마나 성장을 했는지 보여줍니다.

1.5 Cumulative Experience Points (누적 경험치)

• 정의: 유저가 게임을 하면서 획득한 총 경험치를 누적하여 계산합니다.
• 목적: 유저의 성장 속도와 장기적인 목표 달성 여부를 평가합니다.

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2. 누적 통계 지표 파이썬 예제

아래에서는 가상의 게임 데이터로 누적 통계 지표를 계산하는 예시 코드를 작성합니다.

2.1 예제 데이터 준비

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 가상의 유저 게임 데이터 (일별 기록)
data = {
    'user_id': [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3],
    'date': ['2024-10-01', '2024-10-02', '2024-10-03', '2024-10-01', '2024-10-03', '2024-10-01', '2024-10-02', '2024-10-03', '2024-10-04'],
    'play_time': [2, 3, 1.5, 4, 2, 3, 2.5, 1, 2],  # 플레이 시간 (시간 단위)
    'revenue': [10, 5, 0, 0, 20, 15, 0, 0, 25],    # 매출
    'level_gain': [1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1],     # 레벨 상승
    'experience': [500, 300, 200, 100, 600, 400, 200, 300, 350]  # 획득한 경험치
}

# 데이터프레임으로 변환
df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

print(df)

2.2 누적 통계 지표 계산

각 유저별로 누적된 통계를 계산하는 방법을 보여줍니다.

# 유저별 누적 매출 계산
df['cumulative_revenue'] = df.groupby('user_id')['revenue'].cumsum()

# 유저별 누적 플레이 시간 계산
df['cumulative_play_time'] = df.groupby('user_id')['play_time'].cumsum()

# 유저별 누적 레벨 상승 계산
df['cumulative_level_gain'] = df.groupby('user_id')['level_gain'].cumsum()

# 유저별 누적 경험치 계산
df['cumulative_experience'] = df.groupby('user_id')['experience'].cumsum()

print("\n누적 통계 지표:")
print(df[['user_id', 'date', 'cumulative_revenue', 'cumulative_play_time', 'cumulative_level_gain', 'cumulative_experience']])

2.3 특정 기간의 누적 통계

특정 기간 동안의 누적 통계를 계산하고 싶다면 필터링 후 계산합니다. 예를 들어, 2024-10-01부터 2024-10-03까지의 누적 통계를 확인하는 경우:

# 특정 기간 필터링
start_date = '2024-10-01'
end_date = '2024-10-03'
filtered_df = df[(df['date'] >= start_date) & (df['date'] <= end_date)]

# 유저별 누적 통계 계산
filtered_df['cumulative_revenue'] = filtered_df.groupby('user_id')['revenue'].cumsum()
filtered_df['cumulative_play_time'] = filtered_df.groupby('user_id')['play_time'].cumsum()
filtered_df['cumulative_level_gain'] = filtered_df.groupby('user_id')['level_gain'].cumsum()
filtered_df['cumulative_experience'] = filtered_df.groupby('user_id')['experience'].cumsum()

print("\n2024-10-01 ~ 2024-10-03 기간 동안의 누적 통계:")
print(filtered_df[['user_id', 'date', 'cumulative_revenue', 'cumulative_play_time', 'cumulative_level_gain', 'cumulative_experience']])

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3. 결과 해석

각각의 누적 통계 지표는 유저의 장기적인 활동을 측정하는 데 유용한 도구입니다.

• Cumulative Revenue (누적 매출): 유저가 게임 내에서 지출한 총 금액을 확인하여, VIP 유저나 매출에 기여한 주요 유저를 식별할 수 있습니다.

• Cumulative Play Time (누적 플레이 시간): 유저가 게임에 얼마나 많은 시간을 투자했는지를 파악할 수 있으며, 장기적인 참여도를 평가할 수 있습니다.

• Cumulative Level Gain (누적 레벨 상승): 유저가 얼마나 빠르게 성장했는지 또는 특정 유저가 목표에 얼마나 도달했는지를 평가할 수 있습니다.

• Cumulative Experience (누적 경험치): 경험치의 누적을 통해 유저가 게임을 얼마나 많이 진행했는지 또는 보상을 얼마나 많이 획득했는지를 측정할 수 있습니다.

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4. 추가 개선 사항

• 시각화: 누적 통계를 시각화하여 유저 성장 및 매출 기여 패턴을 더 명확하게 볼 수 있습니다. matplotlib 또는 seaborn을 사용하여 누적 곡선 또는 꺾은선 그래프를 그릴 수 있습니다.

• 실시간 업데이트: 게임 통계 서버에서 실시간으로 데이터를 수집할 경우, 위와 같은 누적 통계 지표를 주기적으로 업데이트하여 대시보드에 표시할 수 있습니다.

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결론

누적 통계 지표는 유저의 장기적인 성과와 기여도를 평가하는 데 중요한 역할을 합니다. 매출, 플레이 시간, 레벨 상승, 경험치 등의 누적 데이터를 분석하면, 게임 운영자는 장기적인 유저 행동 패턴을 더 잘 이해하고, 게임의 장기적인 성공을 위한 전략을 세울 수 있습니다. 파이썬을 활용하면 이러한 누적 지표를 쉽게 계산하고 분석할 수 있으며, 게임 운영 및 디자인에 유용한 인사이트를 제공합니다.