[게임 통계 서버의 구성 및 설명] 게임 통계 서버 구성 6

게임 통계 서버에서 기간별 통계는 특정 기간 동안의 플레이어 활동, 성과, 게임 이벤트 등을 분석하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 분석을 통해 유저의 행동 패턴을 파악하거나 게임 밸런스를 조정하는 데 유용한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 기간별 통계 항목은 일별, 주별, 월별, 연도별 등 다양한 기간을 기준으로 측정되며, 주요 통계 항목에는 평균, 합계, 성장률 등이 포함됩니다.

1. 기간별 통계 항목

• 플레이 시간: 특정 기간 동안 플레이어가 게임에 참여한 총 시간입니다.
• 승률: 해당 기간 동안 플레이어의 승리 횟수를 전체 경기 수로 나눈 값입니다.
• 레벨 상승률: 기간 동안 플레이어의 레벨 상승 속도입니다.
• 획득한 경험치: 기간 동안 플레이어가 획득한 총 경험치입니다.
• 아이템 획득 수: 플레이어가 기간 동안 얻은 아이템의 총 수량입니다.
• 활동 유저 수(Active User Count): 일정 기간 동안 게임에 로그인한 고유 유저의 수를 측정하는 항목입니다.

2. 기간별 통계 파이썬 예제

2.1 기간별 데이터 준비

먼저 가상의 게임 로그 데이터를 준비합니다. 예를 들어, 일별로 기록된 플레이어의 게임 데이터를 만들고, 각 일자별로 플레이 시간, 승리 횟수, 경기 횟수, 레벨 상승, 경험치 획득 등을 기록합니다.

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 가상의 플레이어 데이터 (일별 기록)
data = {
    'date': ['2024-10-01', '2024-10-02', '2024-10-03', '2024-10-04', '2024-10-05'],
    'play_time': [2.5, 3.0, 1.5, 4.0, 2.0],  # 시간 단위
    'wins': [1, 2, 1, 3, 2],
    'total_matches': [2, 3, 2, 4, 3],
    'level_increase': [1, 0, 0, 1, 1],
    'experience_gain': [500, 300, 400, 600, 350]
}

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

print(df)

2.2 기간별 통계 계산

1. 평균 플레이 시간 (기간별 평균)

특정 기간 동안의 평균 플레이 시간을 계산합니다.

# 평균 플레이 시간 계산
average_play_time = df['play_time'].mean()
print(f"평균 플레이 시간: {average_play_time} 시간")

2. 승률 (기간별 승률)

기간 동안 승리한 횟수와 총 경기 수를 기준으로 승률을 계산합니다.

# 승률 계산 (전체 승리 횟수 / 전체 경기 횟수)
total_wins = df['wins'].sum()
total_matches = df['total_matches'].sum()

win_rate = total_wins / total_matches * 100
print(f"승률: {win_rate:.2f}%")

3. 레벨 상승률 (기간별 레벨 상승 총합 및 평균)

플레이어가 특정 기간 동안 얼마나 레벨이 상승했는지 계산합니다.

# 레벨 상승 총합 및 평균 계산
total_level_increase = df['level_increase'].sum()
average_level_increase = df['level_increase'].mean()

print(f"총 레벨 상승: {total_level_increase}")
print(f"평균 레벨 상승: {average_level_increase:.2f}")

4. 총 경험치 획득량

기간 동안 플레이어가 획득한 경험치의 총량을 계산합니다.

# 총 경험치 획득량 계산
total_experience_gain = df['experience_gain'].sum()
print(f"총 경험치 획득량: {total_experience_gain} XP")

5. 일별 통계

각 날짜별로 계산된 통계를 요약합니다. 이는 게임 내 특정 날짜에 대한 변동을 추적하는 데 유용합니다.

# 일별 승률 계산
df['win_rate'] = df['wins'] / df['total_matches'] * 100

# 일별 통계 요약
print("\n일별 통계 요약:")
print(df[['date', 'play_time', 'win_rate', 'level_increase', 'experience_gain']])

2.3 주별 또는 월별 통계 집계

데이터를 주별, 월별로 집계하여 기간별 통계를 만들 수 있습니다. 아래 예시는 주별로 집계하는 방법입니다.

# 주별 통계 집계 (주 단위 합계)
df.set_index('date', inplace=True)
weekly_stats = df.resample('W').sum()

print("\n주별 통계 집계:")
print(weekly_stats)

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3. 결과 해석

위의 코드는 가상의 게임 로그 데이터를 바탕으로 기간별 통계를 계산하는 방법을 보여줍니다.

• 평균 플레이 시간: 플레이어가 게임을 얼마나 자주 즐기는지 파악할 수 있습니다.
• 승률: 특정 기간 동안 유저의 성과를 나타내며, 게임 밸런스나 유저 실력의 변화를 측정하는 데 유용합니다.
• 레벨 상승률: 플레이어가 얼마나 빠르게 성장하고 있는지 파악할 수 있습니다.
• 경험치 획득: 기간 동안 플레이어가 얼마나 많은 경험치를 얻었는지 분석하여 게임 진행도를 평가할 수 있습니다.
• 주별 통계: 게임 내 주간 활동 분석을 통해 주말과 같은 특정 시기에 플레이어의 활동 증가나 감소를 파악할 수 있습니다.

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4. 추가 개선 사항

• 시각화: 데이터를 더 직관적으로 이해하기 위해, matplotlib이나 seaborn을 사용해 차트나 그래프를 생성할 수 있습니다.
• 실시간 통계: 통계 서버가 실시간으로 데이터를 수집 및 처리한다면, 위와 같은 통계 계산을 주기적으로 수행하여 대시보드에 표시할 수 있습니다.

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결론

게임 통계에서 기간별 통계는 유저 행동 패턴을 분석하는 데 중요한 역할을 하며, 게임 플레이 시간, 승률, 레벨 상승, 경험치 획득량 등을 측정하여 게임 운영에 필요한 인사이트를 제공합니다. 파이썬을 활용한 데이터 처리 및 통계 계산은 이러한 분석을 쉽게 수행할 수 있게 해주며, 더 나아가 게임 성과를 지속적으로 모니터링하고 개선할 수 있는 기반을 마련합니다.