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.
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']])
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.
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.
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.