京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
小白学数据分析--相关分析之距离分析在道具购买量的
前几天,写过一篇关于相关分析的的文章,很多人都看到了并有很多人在咨询关于这篇文章的一些内容,相关分析是一类很有用的分析方法,如之前所提到的,相关分析由三部分组成,前几日的文章是讲了其中第一部分,第二部分是偏相关分析,第三部分就是复相关分析,说白了其实就是相关分析变量的多少来确定这三部分的。今天这里不谈偏相关分析,以为网友给我截图,问我下面的成交量相关系数的是怎么算出来的,其实这个就是复相关的典型应用,多变量的相关分析。插一句,该图来自于腾讯大讲堂15-市场研究及数据分析理念及方法概要介绍。大家如果需要,请到百度文库或者联系我都OK。

今天将通过Excel和SPSS向大家说说怎么来进行多变量的相关分析,既然是游戏数据分析,那么自然少不了如何利用游戏数据实现多变量的相关分析。在游戏数据分析方面,很多的数据都可以进行相关分析,比如界面按钮的点击次数,今天我们选取游戏道具的购买量进行相关分析。
我们知道游戏道具非常多,换句话说如果进行相关分析,尽管相关分析可以满足我们的计算要求,但是对于我们后期的评估和决策带来非常大不便利,所以这里建议大家做道具的相关分析先进行道具分类,比如FPS游戏中把AK47,M4A1归类为突击步枪,或者再高一个类别,武器,这样在不同的分类维度下进行相关分析,便于我们从不同的高度和角度来进行分析和决策。以下所示为示例数据(模拟),可以看到有7个品类的道具,从101-107,取出来共计10周的数据。

下面我们来看如何通过Excel进行多变量的相关分析。如何打开数据分析,选择相关分析,在上次文章已经提到了,这里不再累述,这里打开一下的对话框。

选择数据,数据区域选择B1:H1,选择好输出区域,点击确定,得到如下的相似矩阵:

有关这个矩阵的分析稍后在说完SPSS的操作再讲解,下面看看SPSS如何进行相关分析。在SPSS中,有专门的模块进行多变量的相关分析。SPSS中针对相关分析的三部分设置了三部分模块进行独立的分析。多变量的相关分析在SPSS中叫做距离分析,相对偏相关分析通过控制一些被认为次要的变量的影响得到两个变量之间的相关系数,距离分析解决的问题更加复杂,因为实际应用时每一个变量都携带了一定的信息,但是彼此在某些方面又是重叠的,举个例子,比如有个变量叫做突击步枪,突击步枪的销售量代表了AK47,M4A1等突击步枪的销售情况和信息,同时突击步枪也属于武器类别,与机枪等类别又有交叉,因为机枪和突击步枪都属于武器类别。
距离分析是对变量之间相似或者不相似程度的测度,通过计算一对变量之间的广义距离,将距离较小的变量归为一类,距离较大的变量归为其他类,这也是为聚类分析、因子分析打下基础。有关距离分析的更多详细内容这里不再累述,大家可以自己百度。
具体操作如下,首先看到SPSS中展示的数据,此为101-107系列道具的销售量:

之后选择分析|相关|距离界面,选择界面如下所示:

弹出对话框,如下所示,将var101-var107选入变量框中,此处最少包含两个变量。

计算距离包括两个两选择项,个案间和变量间,表示输出结果是个案或者变量间距离分析值。度量标准包括不相似性和相似性两个选项以及一个度量按钮。不相似性表示测度方法为不相似性测度。此时如果点击度量,弹出来距离:非相似性度量对话框,如下图所示:

有关该方面知识在这里不作解释和阐述,主要来看距离:相似性对话框的设置,首先如下图所示:

度量标准选择区间|Pearson相关性,转换值标准化|Z得分,其他的选项默认就可以了,这里简单解释一下几个选择的含义。Pearson相关性表示两个值矢量之间的积矩相关性,是定矩数据的缺省相似性测量。转换值是在计算距离之前对变量进行标准化的方法,这里使用Z得分,Z得分表示将值标准化到均值为0且标准差为1的Z得分,但同时注意标准化要指定标准化对象,这里是变量。
在完成以上的设置后,点击确定将会输出结果,上面的为案例处理摘要,下面的为距离分析的近似矩阵。

下面我们结合Excel和SPSS的分析结果来具体分析一下,在Excel的分析结果中,我们发现105系列道具相关性最弱,那么这个品类就需要我们去进一步探究一下。从SPSS的结果来看,105系列道具确实相关性系数较低,其次是103系列道具相关系数也比较低,但是从总体的Excel和SPSS分析结果来看,101与106、102与106、103与105、104与106、107与102相关性很高,这就是我们得出的结论,最后我们来看看这几个类别道具具体指的是什么:
101:突击步枪
102:冲锋枪
103:机枪
104:狙击步枪
105:shouqiang
106:投掷武器
107:近战武器
故而从这里我们再来看一下,大概了解了FPS游戏的玩家作战配置,突击步枪+投掷武器;冲锋枪+投掷武器;机枪+投掷武器;狙击步枪+投掷武器;冲锋枪+近战武器。当然这种配置不是绝对的,还要考虑游戏本身在这方面的设计情况,比如很多游戏主武器是突击步枪,副武器是冲锋枪,这种情况是要结合业务来考虑,而最终我们通过分析得出的结果,也要根据具体的需要进行筛选和调整。
以上是相关性分析的最复杂的一部分,希望解决一部分网友的疑问,这种方法的参考性和实际利用性还需要进一步检验和证明,属于探索内容,请使用者慎重考虑。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23