計算方法ロジック説明イベント分析の分析指標、リテンション分析と分布分析の同時表示指標を設定する際に、分析内容に応じて適切な計算方法を選択する必要がありますが、本章ではいくつかの方法のロジックについてご説明します。プロパティ値を大きい方から小さい方に並べ替え、中央のプロパティ値を並ぶ。2つの中央値の平均となる。平均はデータの平均的なパフォーマンスを反映していますが、他よりも大幅に高いまたは低いプロパティ値がある場合、中央値は平均よりも全体的な状況をよりよく把握できます。例:4人のユーザーが合計7つの課金イベントをトリガーするとします。プロパティ値を大きい方から小さい方に並べ替えます。Nパーセンタイル、中央値は50パーセンタイルです。中央値以外でデータの分布をより適切に測定するためにNパーセンタイルがよく使用されます。コアアイテム・資源のNパーセンタイルの変化を観察し、新しいアイテム・資源を作るかどうかを判断します。分散と標準偏差は、データの変動を測定するために使用できます。実験群と対照群の1人あたりの平均課金額が類似しており、標準偏差が対照群よりも有意に高いと仮定すると、実験群の指標データは大額課金によってより影響を受けることが示されます。すべてのリストのすべてのエレメントを取り出し、ユニークのエレメントがいくつあるかを統計するゲームでは戦闘中の複数のヒーローIDがリスト属性で記録されることがよくあります。どれぐらいのヒーローが戦闘に参加したかを分析したい場合は、統計に「エレメント重複排除カウント」を使用できます;「リスト重複排除カウント」または「集合重複排除カウント」を使用して、ユニークな出場組み合わせがいくつあるかを分析できます。後者はリスト内のヒーローの順序は区別されません。