如何分析游戲的systrace

Ⅰ 如何簡單的對游戲進行數據分析

這就看你玩的是什麼類型的游戲，就拿英雄聯盟來講。

你除了要關注人物的屬性，裝備以及等級之外，很可能還要關系，關繫到經濟時間場合。

就好比來講角色也有分類，比如說刺客射手，坦克法師打野輔助。

那麼其實在一開始都要安排好游戲的陣容，以及各個角色的選取，包括對角色的定位和分析。

還有什麼時候老打嘍，什麼時候拿小龍什麼時候拿buff？這些東西很小的因素，很可能就影響到整個戰局的關鍵。

那麼一個游戲最多可以從層面上來分呢，戰略上戰術上，技巧層面上裝備以及角色屬性上面。

Ⅱ systrace如何看懂幀率圖

第一步：在整個測試場景的執行過程中，測試環境是否正常。如果在測試過程中出現過異常，那麼這樣得出的結果往往不準確，無須進行分析。
例如，在測試執行過程中，測試機的CPU利用率經常達到100%、測試環境的網路不穩定、一些系統參數配置不正確等等，這樣得出的測試結果沒有必要進行分析，應該重新設置測試場景或調整測試環境，再次執行測試。
第二步：測試場景的設置是否正確、合理。測試場景的設置是否正確對測試結果有很大的影響。因此，當測試出現異常時，我們要對場景設置進行分析。
一些新手在使用Controller執行測試時，可能會同時在一台PC上載入全部虛擬用戶——例如同時載入1000個虛擬用戶，如果客戶端來不及處理，就 會有很多虛擬用戶因不能初始化而失敗。失敗的根本原因不是被測試的應用伺服器不能處理，而是壓力根本沒有傳輸過去。正確的做法是增加更多的 Generator或逐步加壓，使測試場景運行起來。
第三步：測試結果是否直接暴露出系統的一些問題。對測試場景的整個執行過程，沒有必要對壓力下系統運行正常的結果進行分析，因為這樣的結果不能反映出系統 的性能問題，應該進一步調整場景(比如增大壓力)進行測試。在測試過程中使系統表現不正常的測試場景生成的結果則要進行深入分析。實際上，分析能夠反映性 能問題的測試結果才是性能分析階段的主要工作。
測試結果直接暴露系統存在性能問題的情形很多，例如在測試過程中一些用戶事務響應時間過長、系統支持的最大並發用戶數過低、系統的應用伺服器CPU利用率 過高或內存不足等。對這類測試結果，性能測試人員需要藉助Analysis對其進行深入分析，以發現一些潛在的性能問題。

Ⅲ 如何進行游戲活動運營數據分析

有部分中重度手游會沿用以前頁游的運營方式——滾服，即不停地開新服洗玩家重度手游數據運營工作流程，要讓游戲保持可發展性以及可玩性,以往新手引導做法是把新手任務一股腦的全部拋給玩家，等新手任務全部完成後，分析其首付動機：
1，然後放大這些動機點來引導更多的非付費玩家進入。其次，就要考慮游戲前期的內容是不是與其他游戲太過雷同，7日留存，14日留存和30日留存。次留的高低最能直接體現游戲的產品品質，但是大部分玩家真心也沒記住多少引導內容，玩家只有在游戲中留住後才會有後續更多的可能性。需要重點關注的留存數據主要為,這里所說的有效群體按付費情況分為兩大類——玩家和付費玩家。
對於付費玩家。
游戲運營到中後期需要重點關注的數據，游戲是否有亮點，不要讓玩家有後期無力的感覺，或者更新內容對沉默玩家的喚醒效果。可以通過精準推送功能來針對沉默群體來進行特製的消息推送。其實游戲運營的更多精力應該放在游戲中的有效玩家群體，沉默玩家的喚醒成本太高，而且一般效果都不是非常好、任務、關卡等綜合分析。從數據方面查看大量玩家所處的等級分布、玩法或者交互是否可以長期留住玩家，這些都可以從數據表現來具體分析。
如果說留存數據可以代表游戲的品質以及留人能力，以及首付場景等，則是相關玩家等級、道具，篩選老服的大部分玩家等級是否都是集中在中高級階段，後續更新內容要根據玩家的等級數據表現及時調整，首先需要重點關注其首付行為,市面上已經有專業調查提供了重度手游任務分析系統，小R、中R,目前一些採用分布式階段式引導的重度手游改善了這種情況,在市調中也表現出玩家們對該種引導的接受程度,此外,更有甚者因為引導過程漫長無法跳過而導致流失，逐一放大，引導低層的玩家向上一級轉化。
除了對有效玩家付費群體行為數據的重點關注之外、大R等幾個付費群體的所佔比例。一般會呈現金字塔的表現形式，分析不同級別的付費玩家的購買習慣，如果次留處於同類型的游戲的平均水平之下：次日留存，3日留存，玩家沒有看到自己感興趣玩點在哪裡。由於手游的生命周期相對較短，14日留存和30日留存就代表了游戲的長線留人能力，缺乏新意，或者後期一些好玩的系統沒有提前呈現給玩家，那麼流失後的迴流數據分析則可以驗證游戲各種活動,可以通過漏斗式任務設置來分析任務之間的轉化率，找到任務之間低轉化率的節點，進而結合游戲設定來進行任務引導優化。
2、用戶行為篩選過程
運營人員可以針對有效玩家群體進行行為數據篩選，有效玩家群體的留存與流失表現也極為重要、新手引導過程
所有重度游戲無例外都會有新手引導,而且因為玩法系統的越來越端游化,導致新手引導也越來越復雜，玩家等級也已經升到10~15級，例如：首次購買的道具，首充金額、購買動機以及購買場景，深入分析其需求點。根據道具數據表現來分析後期玩家的道具或裝備飽和度，及時調整新道具或裝備的更新節奏，以及通過任務停滯和關卡難度來分析玩家主要被卡在哪個節點，及時進行優化、掙快錢

Ⅳ 如何查看android systrace 分析

Systrace的介紹

• Systrace跟蹤代碼

• Systrace運行方式

• Systrace數據分析

• Systrace使用示例

• TraceView的介紹

• TraceView運行方式

• TraceView數據分析

• TraceView使用示例

• 總結

內容：

1.Systrace的介紹

>Systrace是Android4.1中新增的性能數據采樣和分析工具。它可幫助開發者收集Android關鍵子系統（如Surfaceflinger、WindowManagerService等Framework部分關鍵模塊、服務）的運行信息，從而幫助開發者更直觀的分析系統瓶頸，改進性能。

Systrace的功能包括跟蹤系統的I/O操作、內核工作隊列、CPU負載以及Android各個子系統的運行狀況等。在Android平台中，它主要由3部分組成：

1.內核部分：Systrace利用了Linux Kernel中的ftrace功能。所以，如果要使用Systrace的話，必須開啟kernel中和ftrace相關的模塊。

2.數據採集部分：Android定義了一個Trace類。應用程序可利用該類把統計信息輸出給ftrace。同時，Android還有一個atrace程序，它可以從ftrace中讀取統計信息然後交給數據分析工具來處理。

3.數據分析工具：Android提供一個systrace.py（python腳本文件，位於Android SDK目錄/tools/systrace中，其內部將調用atrace程序）用來配置數據採集的方式（如採集數據的標簽、輸出文件名等）和收集 ftrace統計數據並生成一個結果網頁文件供用戶查看。

從本質上說，Systrace是對Linux Kernel中ftrace的封裝。應用進程需要利用Android提供的Trace類來使用Systrace。

Ⅳ lisa跟安卓的systrace，以及kernel shark，相比有什麼優缺點

Lisa 本身不是產生trace的工具，只是利用 target device產生的 ftrace或者systrace文件進行分析處理。因此本身Lisa 和 systrace 不能直接比較。Lisa只是個分析工具。 Lisa 比kernel shark相比，能夠快速、批量化處理 trace 文件，並用圖像化的方式立即呈現。

Ⅵ 如何分析FPS游戲透視基址和自瞄基址

例如cs1.6改怎麼取，我是CE新手，只會分析有變化的值，改內存，想寫個FPS游戲的透視和自瞄，但是不知道CE怎麼取它的基址

Ⅶ 如何對游戲的數據進行分析

游戲後台會自動根據你在游戲中的表現如造成傷害，承受傷害，所佔經濟，參團比例等進行分析，從而給出你的局內表現

Ⅷ 如何設計和分析移動游戲運營數據指標

用戶獲取(Acquisition)
AARRR模型指出了移動游戲運營兩個核心點：
1) 以用戶為中心，以完整的用戶生命周期為線索
2) 把控產品整體的成本/收入關系，用戶生命周期價值(LTV)遠大於用戶獲取成本(CAC)就意味著產品運營的成功
移動游戲的運營會經歷如下從投入到產出的循環過程：
Acquisition用戶獲取(投入)
Activation & Retention用戶活躍及留存
Revenue用戶轉化(產出)
用戶獲取-Acquisition關鍵指標
這個階段是業務的投入期。運營者通過各種推廣渠道(Channel)，以各種方式獲取目標用戶。
這個階段數據分析最重要的就是通過組合各種維度(如時間、地域、渠道)對各種營銷渠道的效果進行評估，從而更加優化合理的確定投入策略，最小化用戶獲取成本(CAC)
關鍵數據:
1. 用戶數量(以時間、地域、版本、推廣渠道等不同維度來拆解分析新增、總數及增長率，組合各種維度來分析各種營銷渠道的用戶獲取效果以及目標用戶分布)：
點擊用戶數(Click)
安裝用戶數(Install)
注冊用戶數(Sign-Up)
在線用戶數(Login):
最高在線(PCU)
平均在線(ACU)
日活躍(DAU)
周活躍(WAU)
月活躍(MAU)
有效用戶數：不同類型產品會有不同的定義(可能是注冊用戶或者登錄用戶或者付費用戶)
2.渠道轉化率：點擊->安裝->注冊->登錄的轉化比率(分渠道)
3.自然增長用戶Organic Users： 非推廣手段獲得的用戶，如果此數據增長率相對Marketing Users的增長率很高，或者說明產品已經進入成熟穩定期，或者說明營銷推廣需要加強了。
推廣獲得用戶 Marketing Users：推廣渠道獲得的用戶，含有渠道標簽，用於宏觀的評價渠道推廣效果。
4.虛假用戶數(One Session/Day User)：顧名思義，一次會話用戶。主要用於監控渠道刷量作弊。同時也可反映目標用戶的使用習慣，判斷渠道獲取的用戶是否有效，從而評價渠道推廣質量
5.渠道增長率：評價渠道長期運轉健康度
6.渠道份額：渠道對比
7.最後說說CAC(Consumer Acquisition Cost)
CAC = 投入成本/有效用戶數，以CPX(Cost per X，如獲取每個登錄用戶的成本)的方式呈現
將CAC按渠道進行拆解，就可以得出渠道推廣的成本。