如何分析游戏的systrace

Ⅰ 如何简单的对游戏进行数据分析

这就看你玩的是什么类型的游戏，就拿英雄联盟来讲。

你除了要关注人物的属性，装备以及等级之外，很可能还要关系，关系到经济时间场合。

就好比来讲角色也有分类，比如说刺客射手，坦克法师打野辅助。

那么其实在一开始都要安排好游戏的阵容，以及各个角色的选取，包括对角色的定位和分析。

还有什么时候老打喽，什么时候拿小龙什么时候拿buff？这些东西很小的因素，很可能就影响到整个战局的关键。

那么一个游戏最多可以从层面上来分呢，战略上战术上，技巧层面上装备以及角色属性上面。

Ⅱ systrace如何看懂帧率图

第一步：在整个测试场景的执行过程中，测试环境是否正常。如果在测试过程中出现过异常，那么这样得出的结果往往不准确，无须进行分析。
例如，在测试执行过程中，测试机的CPU利用率经常达到100%、测试环境的网络不稳定、一些系统参数配置不正确等等，这样得出的测试结果没有必要进行分析，应该重新设置测试场景或调整测试环境，再次执行测试。
第二步：测试场景的设置是否正确、合理。测试场景的设置是否正确对测试结果有很大的影响。因此，当测试出现异常时，我们要对场景设置进行分析。
一些新手在使用Controller执行测试时，可能会同时在一台PC上加载全部虚拟用户——例如同时加载1000个虚拟用户，如果客户端来不及处理，就 会有很多虚拟用户因不能初始化而失败。失败的根本原因不是被测试的应用服务器不能处理，而是压力根本没有传输过去。正确的做法是增加更多的 Generator或逐步加压，使测试场景运行起来。
第三步：测试结果是否直接暴露出系统的一些问题。对测试场景的整个执行过程，没有必要对压力下系统运行正常的结果进行分析，因为这样的结果不能反映出系统 的性能问题，应该进一步调整场景(比如增大压力)进行测试。在测试过程中使系统表现不正常的测试场景生成的结果则要进行深入分析。实际上，分析能够反映性 能问题的测试结果才是性能分析阶段的主要工作。
测试结果直接暴露系统存在性能问题的情形很多，例如在测试过程中一些用户事务响应时间过长、系统支持的最大并发用户数过低、系统的应用服务器CPU利用率 过高或内存不足等。对这类测试结果，性能测试人员需要借助Analysis对其进行深入分析，以发现一些潜在的性能问题。

Ⅲ 如何进行游戏活动运营数据分析

有部分中重度手游会沿用以前页游的运营方式——滚服，即不停地开新服洗玩家重度手游数据运营工作流程，要让游戏保持可发展性以及可玩性,以往新手引导做法是把新手任务一股脑的全部抛给玩家，等新手任务全部完成后，分析其首付动机：
1，然后放大这些动机点来引导更多的非付费玩家进入。其次，就要考虑游戏前期的内容是不是与其他游戏太过雷同，7日留存，14日留存和30日留存。次留的高低最能直接体现游戏的产品品质，但是大部分玩家真心也没记住多少引导内容，玩家只有在游戏中留住后才会有后续更多的可能性。需要重点关注的留存数据主要为,这里所说的有效群体按付费情况分为两大类——玩家和付费玩家。
对于付费玩家。
游戏运营到中后期需要重点关注的数据，游戏是否有亮点，不要让玩家有后期无力的感觉，或者更新内容对沉默玩家的唤醒效果。可以通过精准推送功能来针对沉默群体来进行特制的消息推送。其实游戏运营的更多精力应该放在游戏中的有效玩家群体，沉默玩家的唤醒成本太高，而且一般效果都不是非常好、任务、关卡等综合分析。从数据方面查看大量玩家所处的等级分布、玩法或者交互是否可以长期留住玩家，这些都可以从数据表现来具体分析。
如果说留存数据可以代表游戏的品质以及留人能力，以及首付场景等，则是相关玩家等级、道具，筛选老服的大部分玩家等级是否都是集中在中高级阶段，后续更新内容要根据玩家的等级数据表现及时调整，首先需要重点关注其首付行为,市面上已经有专业调查提供了重度手游任务分析系统，小R、中R,目前一些采用分布式阶段式引导的重度手游改善了这种情况,在市调中也表现出玩家们对该种引导的接受程度,此外,更有甚者因为引导过程漫长无法跳过而导致流失，逐一放大，引导低层的玩家向上一级转化。
除了对有效玩家付费群体行为数据的重点关注之外、大R等几个付费群体的所占比例。一般会呈现金字塔的表现形式，分析不同级别的付费玩家的购买习惯，如果次留处于同类型的游戏的平均水平之下：次日留存，3日留存，玩家没有看到自己感兴趣玩点在哪里。由于手游的生命周期相对较短，14日留存和30日留存就代表了游戏的长线留人能力，缺乏新意，或者后期一些好玩的系统没有提前呈现给玩家，那么流失后的回流数据分析则可以验证游戏各种活动,可以通过漏斗式任务设置来分析任务之间的转化率，找到任务之间低转化率的节点，进而结合游戏设定来进行任务引导优化。
2、用户行为筛选过程
运营人员可以针对有效玩家群体进行行为数据筛选，有效玩家群体的留存与流失表现也极为重要、新手引导过程
所有重度游戏无例外都会有新手引导,而且因为玩法系统的越来越端游化,导致新手引导也越来越复杂，玩家等级也已经升到10~15级，例如：首次购买的道具，首充金额、购买动机以及购买场景，深入分析其需求点。根据道具数据表现来分析后期玩家的道具或装备饱和度，及时调整新道具或装备的更新节奏，以及通过任务停滞和关卡难度来分析玩家主要被卡在哪个节点，及时进行优化、挣快钱

Ⅳ 如何查看android systrace 分析

Systrace的介绍

• Systrace跟踪代码

• Systrace运行方式

• Systrace数据分析

• Systrace使用示例

• TraceView的介绍

• TraceView运行方式

• TraceView数据分析

• TraceView使用示例

• 总结

内容：

1.Systrace的介绍

>Systrace是Android4.1中新增的性能数据采样和分析工具。它可帮助开发者收集Android关键子系统（如Surfaceflinger、WindowManagerService等Framework部分关键模块、服务）的运行信息，从而帮助开发者更直观的分析系统瓶颈，改进性能。

Systrace的功能包括跟踪系统的I/O操作、内核工作队列、CPU负载以及Android各个子系统的运行状况等。在Android平台中，它主要由3部分组成：

1.内核部分：Systrace利用了Linux Kernel中的ftrace功能。所以，如果要使用Systrace的话，必须开启kernel中和ftrace相关的模块。

2.数据采集部分：Android定义了一个Trace类。应用程序可利用该类把统计信息输出给ftrace。同时，Android还有一个atrace程序，它可以从ftrace中读取统计信息然后交给数据分析工具来处理。

3.数据分析工具：Android提供一个systrace.py（python脚本文件，位于Android SDK目录/tools/systrace中，其内部将调用atrace程序）用来配置数据采集的方式（如采集数据的标签、输出文件名等）和收集 ftrace统计数据并生成一个结果网页文件供用户查看。

从本质上说，Systrace是对Linux Kernel中ftrace的封装。应用进程需要利用Android提供的Trace类来使用Systrace。

Ⅳ lisa跟安卓的systrace，以及kernel shark，相比有什么优缺点

Lisa 本身不是产生trace的工具，只是利用 target device产生的 ftrace或者systrace文件进行分析处理。因此本身Lisa 和 systrace 不能直接比较。Lisa只是个分析工具。 Lisa 比kernel shark相比，能够快速、批量化处理 trace 文件，并用图像化的方式立即呈现。

Ⅵ 如何分析FPS游戏透视基址和自瞄基址

例如cs1.6改怎么取，我是CE新手，只会分析有变化的值，改内存，想写个FPS游戏的透视和自瞄，但是不知道CE怎么取它的基址

Ⅶ 如何对游戏的数据进行分析

游戏后台会自动根据你在游戏中的表现如造成伤害，承受伤害，所占经济，参团比例等进行分析，从而给出你的局内表现

Ⅷ 如何设计和分析移动游戏运营数据指标

用户获取(Acquisition)
AARRR模型指出了移动游戏运营两个核心点：
1) 以用户为中心，以完整的用户生命周期为线索
2) 把控产品整体的成本/收入关系，用户生命周期价值(LTV)远大于用户获取成本(CAC)就意味着产品运营的成功
移动游戏的运营会经历如下从投入到产出的循环过程：
Acquisition用户获取(投入)
Activation & Retention用户活跃及留存
Revenue用户转化(产出)
用户获取-Acquisition关键指标
这个阶段是业务的投入期。运营者通过各种推广渠道(Channel)，以各种方式获取目标用户。
这个阶段数据分析最重要的就是通过组合各种维度(如时间、地域、渠道)对各种营销渠道的效果进行评估，从而更加优化合理的确定投入策略，最小化用户获取成本(CAC)
关键数据:
1. 用户数量(以时间、地域、版本、推广渠道等不同维度来拆解分析新增、总数及增长率，组合各种维度来分析各种营销渠道的用户获取效果以及目标用户分布)：
点击用户数(Click)
安装用户数(Install)
注册用户数(Sign-Up)
在线用户数(Login):
最高在线(PCU)
平均在线(ACU)
日活跃(DAU)
周活跃(WAU)
月活跃(MAU)
有效用户数：不同类型产品会有不同的定义(可能是注册用户或者登录用户或者付费用户)
2.渠道转化率：点击->安装->注册->登录的转化比率(分渠道)
3.自然增长用户Organic Users： 非推广手段获得的用户，如果此数据增长率相对Marketing Users的增长率很高，或者说明产品已经进入成熟稳定期，或者说明营销推广需要加强了。
推广获得用户 Marketing Users：推广渠道获得的用户，含有渠道标签，用于宏观的评价渠道推广效果。
4.虚假用户数(One Session/Day User)：顾名思义，一次会话用户。主要用于监控渠道刷量作弊。同时也可反映目标用户的使用习惯，判断渠道获取的用户是否有效，从而评价渠道推广质量
5.渠道增长率：评价渠道长期运转健康度
6.渠道份额：渠道对比
7.最后说说CAC(Consumer Acquisition Cost)
CAC = 投入成本/有效用户数，以CPX(Cost per X，如获取每个登录用户的成本)的方式呈现
将CAC按渠道进行拆解，就可以得出渠道推广的成本。