通关类游戏更多出现在单机游戏中，但多以休闲为主，如《糖果粉碎机》、《愤怒的小鸟》、《PVZ》、《小鳄鱼顽皮爱洗澡》、《小小偷》等经典休闲游戏游戏类游戏，鉴于不少业内人士预测2014年将是手游爆发年游戏玩家类型分析，且重点将集中在ARPG类型上，看来横版通关或全3D通关动作游戏会不少。我们将分析这种类型的游戏。
首先，这类游戏需要关注每个关卡的独立玩家数量游戏玩家类型分析，也就是玩家ID的数量，以便监控玩家主要集中在哪个阶段。例如，当游戏刚刚上线，玩家主要关注关卡的正面部分（如图1）；游戏上线一段时间后，玩家主要关注中阶阶段，期间若有新活动上线，不排除前中部。该级别处于玩家数量相对平稳的表演中（如图2所示）；如果长时间运行，玩家将主要集中在关卡的中后期，或缓慢上升的曲线，或相对平坦的曲线（图3）。如图所示）。
图1
图二
图 3
其次，我们需要注意关卡难度的节奏。如果设计难度过低，玩家很快就会因为游戏没有挑战性而迷路；如果设计难度过高，会给玩家带来挫败感。也很容易因为气馁而失去。因此，我们必须把握每个关卡内和关卡之间的难度节奏。那么，如何从数据中计算和展示这两个方面的难度节奏呢？
要解决这个问题，首先要找出阻碍玩家前进的关卡。我们的解决方案是记录玩家每次失败一定关卡后退出游戏，找出玩家在哪个关卡失败而选择退出游戏，并将这个指标定义为“关卡退出率”，计算公式为：
关卡退出率=关卡失败后玩家退出游戏的次数÷游戏启动次数
除此指标外游戏评测，还应统计各个级别的故障率。目的是和之前的指标比较，看看这个级别是不是太难设计了。计算公式为：
关卡失败率=当前关卡未成功通过的次数÷该关卡的总启动次数
对比这两个指标，可以看出关卡的难度是否过高不合理。如下所示：
理论上，通关游戏的难度曲线（即关卡失败率）应该是一个逐渐上升的波浪曲线，但游戏刚开始运行时肯定会出现偏差。需要根据上图的实际表现进行调整。数据分析平台DataEye将于近期推出该功能。欢迎大家体验拍砖！
通过：GRG
