게임 데이터 분석(acorn+PACKT 시리즈)

★ 요약 ★



서비스로서의 게임이 게임 산업의 큰 흐름이 된 이래로, 게임 데이터 분석은 게임 산업에서 빼놓을 수 없는 요소가 됐다. 이 책에서는 게임 데이터 분석을 위한 핵심 성과지표, 데이터 분석에 사용되는 주요 도구와 기법들을 소개하고, 이러한 도구와 기법을 활용한 게임 개발 실사례들을 살펴본다. 또한, 고급 분석과 통계적 기법과 데이터 시각화 기법을 소개한다. 마지막으로 데이터 분석에서 빠지기 쉬운 대표적인 함정까지 살펴본다.



★ 이 책에서 다루는 내용 ★



■ 게임 데이터 분석을 위한 핵심 성과 지표

■ MySQL이나 하둡(Hadoop) 같은 다양한 유형의 데이터 마이닝 환경의 이슈와 장점

■ 페이스북 인사이트, 콘탄젠트, 허니 트랙 같은 다양한 분석 솔루션의 이슈와 장점

■ 데이터 분석의 몇 가지 대표적인 함정

■ 숫자와 지표를 통해 자기 제품의 중요한 게임 디자인 주제 표현



★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책은 자신의 제품을 위해 게임 데이터 분석 접근법을 시도하고 실험해보려는 비디오 게임 개발자들에게 적합하다. 또한, 게임 데이터 분석 주제에 대한 포괄적인 지식을 쌓고 싶은 모든 게임 데이터 분석가와 과학자에게 도움이 될 만한 광범위하고 구체적인 사례들을 제공한다.



★ 이 책의 구성 ★

1장. '게임 산업의 현황과 주요 주제'에서는 현재 비디오 게임 산업의 주요 주제들에 대한 맥락을 짚어본다. 게임 산업에 영향을 미치는 몇 가지 경제적 트렌드를 개략적으로 살펴보고, 게임 데이터 분석이 날로 성장하는 이유를 설명한다. 추가로, 기존 연구자에 의해 파악된 중요한 게임 욕구를 소개하면서 사회적 접근이란 관점에서 이 주제를 부각시킬 것이다.



2장, '일반적인 핵심 성과 지표'에서는 플레이어의 획득에서 유지, 수익화에 이르기까지 현재 비디오 게임 산업에서 활용되고 있는 가장 유용한 지표들을 유형별로 분류해서 빠짐없이 소개한다.



3장, '데이터 분석 환경과 도구'에서는 데이터 마이닝과 데이터 처리를 전문적으로 다루는 도구들에 초점을 맞춘다. 관계형과 비관계형 데이터베이스의 장점에 대해 간단히 설명하고, 무료 솔루션과 아울러 몇 가지 상용 솔루션을 살펴볼 것이다.



4장, '게임 데이터 분석과 콘텐츠 개발'에서는 분석학의 부상과 함께 시작된 가장 유명한 프로세스 중 하나인 A/B 테스트에 대해 상세히 설명하고 데이터 분석에 기반한 콘텐트 개발에 대해 다룬다. 일반적으로 게임의 어떤 영역에서 A/B 테스트가 가장 흥미롭게 적용될 수 있는지에 대해 몇 가지 상당히 구체적인 사례를 살펴본다.



5장, '고급 분석과 통계적 기법'에서는 통계 분야에서 사용되는 다양한 도구들을 간략히 소개하고 비디오 게임 분석에 어떻게 활용될 수 있는지 살펴본다. 평균, 메디안, 표준 편차 같은 가장 일반적인 지표들을 살펴보고, 군집화 알고리즘 같은 기계 학습 분야의 몇 가지 프로세스까지 살펴볼 것이다.



6장, '데이터 시각화'에서는 데이터 시각화에 대한 최적의 방안과 이와 관련되어 피해야 할 몇 가지 함정을 소개한다. 그래픽 기호학에 대해 논의하고 차트의 축척 선택 같이 몇 가지 구체적인 문제 사례를 제시한다.



7장, '게임 데이터 분석의 한계'에서는 이 주제에 대한 맺음말과 아울러 비디오 게임 산업의 틀 내에서 데이터 분석이 가지는 몇 가지 한계를 조망한다.



★ 저자 서문 ★

해를 거듭하면서 비디오 게임의 온라인 출시는 점점 더 인기를 더하고 있으며, 근래 들어 소셜 네트워크와 게임 내 데이터 분석의 출현으로, 그 잠재적 수익성은 천정부지로 치솟았다. 제대로 실행될 경우 비디오 게임 데이터 분석의 위력은 막대한 이득이 될 수 있으며, 게임 데이터 분석은 매우 높은 수준의 의미를 가진 많은 정보를 제공할 수 있다.



이 책은 비디오 게임에서 활용되는 가장 유용한 핵심 성과 지표들을 살펴본 다음, 데이터를 수집하는 데 이용할 수 있는 다양한 솔루션들의 장단점을 짚어본다. A/B 테스트 및 다변량 테스트와 함께 데이터 분석을 활용해서 콘텐트를 개발하는 방법을 배운다. 또한, 데이터 시각화의 일반 법칙들을 살펴보고 숫자를 다룰 때 피해야 할 몇 가지 대표적인 함정들을 살펴본다. 게임 데이터 분석에 대한 전반적인 기초 지식을 습득하고자 한다면, 이 책이 최선의 선택이 될 것이다.



★ 옮긴이의 말 ★

기업들이 고객의 행동 데이터를 기반으로, 사업의 주요 의사결정을 하는 경향은 산업 전반적으로 급속히 증가되어 왔다.



태생 자체가 디지털 상품인 게임에서 이런 고객 데이터 분석이 가장 선도적으로 행해지는 것은 어찌 보면 당연한 일인 것 같다. 특히 게임 산업의 중심이 기존 패키지형 상품에서 지속적인 온라인 접속을 요하는 서비스 형태로 변화되면서 게임 내에서 고객의 거의 모든 행위를 추적 관리할 수 있게 됨으로써, 데이터 분석에 기반한 게임 개발 및 운영은 이제 게임 산업에서 빼놓을 수 없는 요소가 됐다. 과거에는 주로 게임 제작자의 주관적인 상상력이나 창의성에 의해 개발과 서비스의 주요 의사결정이 이뤄졌다면, 이제 수치화된 데이터가 상당 부분 그 역할을 대신하게 된 것이다.



반면 국내외를 막론하고 게임 데이터 분석과 관련된 체계적인 서적은 매우 부족한 편이었다. 게임 산업에서 게임 데이터 분석은 역사는 매우 짧은 데 비해 날로 급변하는 분야이기 때문일 것이다. 이 책은 비록 짧은 분량이긴 하지만, 게임 데이터 분석에 대해 체계적인 이해를 필요로 하는 현업 인력들에게 좋은 지침서가 되리라고 생각된다. 아마도 게임 데이터 분석에 사용되는 핵심 성과지표나 도구, 방법론은 게임 플랫폼이나 개별 업체가 처한 상황에 따라 차이가 있을 것이다. 따라서 이 책에서 설명하고 있는 구체적인 사례들은 각 독자들의 상황에 정확히 들어맞지 않을 수도 있지만, 그런 경우에도 충분히 응용 가능한 부분이 있을 것으로 생각한다.



마지막으로 이 책에도 나와 있지만, 최근 게임 데이터 분석의 유행으로 인해 한 가지 유의해야 할 점을 강조하고 싶다. 게임 데이터 분석은 개발자의 주관적인 상상력과 창의성의 불완전성을 어느 정도 보완해줄 수는 있지만, 어디까지나 보완적인 수단이라는 것이다. 어느 산업이나 마찬가지겠지만 특히 게임은 인간 내면의 근본적인 욕구, 동기 등과 밀접한 관련을 갖는 산업이다. 따라서 그 무엇보다 인간에 대한 관찰과 깊은 이해가 창작 행위의 근본 바탕이 아닐까 생각한다. 그러한 관찰과 깊은 이해가 기반이 되지 않는 기계적인 데이터 분석은 가치 있는 인사이트를 낳지 못할 것이다. 바르게 접근한다면, 데이터 분석은 게이머로서의 인간에 대한 관찰과 이해의 좋은 도구가 될 것이다.

1장 게임 산업의 현황과 주요 주제

게임 데이터 분석의 부상

게임의 주요 주제

__보상에 대한 욕구

____소유권

____명성

____업적과 수집

__도전에 대한 욕구

____복잡도와 난이도

____플레이어 간의 경쟁

__상상에 대한 욕구

____발견

____감정과 감동

____몰입, 스토리 및 세계

____즐거움에 대한 욕구

____기분 전환

____부수기

주제에서 몰입으로

__서비스로서의 비디오 게임

__부분유료화와 몰입

참고 자료

정리





2장 일반적인 핵심 성과 지표

핵심 성과 지표의 정의와 체계

__기준

__구조

____신규 플레이어의 획득

____플레이어의 유지

____플레이어의 수익화

정기적으로 KPI 다루기

정리





3장 데이터 분석 환경과 도구

데이터 마이닝과 저장을 위한 전형적인 프로그래밍 환경

__MySQL

__NoSQL

__하둡과 하이브

시장에서 이용할 수 있는 신속한 데이터 마이닝 도구

__무료로 이용 가능한 도구

__페이스북 인사이트

__구글 웹로그 분석

상용 솔루션

__콘탄젠트

__허니 트랙

__플러리 애널리틱스

분석용 도구

__오픈소스 도구

____R-프로젝트

정리





4장 게임 데이터 분석과 콘텐츠 개발

테스트

__A/B 테스트

__다변량 테스트

__권장하는 테스트 기법

사례 연구: 결제 팝업

__각 속성 일람

__버전 작업의 구체적 사례

____첫 번째 예제

____두 번째 예제

정리





5장 고급 분석과 통계적 기법

일반적인 통계적 설명

__중심적 경향

__분포도 경향

__통계적 분포와 법칙

__변인 간의 상관관계와 회귀

__변인 유형

__카이 제곱 검정

__선형 회귀

__로지스틱 회귀

기계 학습

__정의

__지도 학습

__자율 학습

정리





6장 데이터 시각화

권장하는 좋은 습관

__기본 권장사항

__대표적인 데이터 시각화 도구

____선형 차트

____막대 차트

____원 차트

____열지도

__그래픽 기호학

대표적인 데이터 시각화의 함정

__척도의 선택: 축의 값

__척도의 선택: 변수 간의 등가성과 단위

정리





7장 게임 데이터 분석의 한계

어떤 게임 데이터 분석을 활용해야 하는가

__도구로서의 게임 데이터 분석

____게임 데이터 분석은 팀에 보탬이 되어야 한다

____시작할 때는 간단한 관행에 관심을 집중하라

__게임 데이터 분석이 활용되지 말아야 하는 경우

__숫자를 멀리 하라

__피해야 할 습관

정리

쿠파트 티보 저자 쿠파트 티보(Coupart Thibault)는 다년간 도시 계획과 통계학을 연구하다가 게임 데이터 분석 개발에 뛰어들었다. 현실 세계에서 가상 세계로 전환하면서 게임 디자인을 공부했고 코렉스퍼트(Corexpert)에서 첫 번째 전문적 경력을 통해 그런 전환을 끝마쳤다. 2만 명이 넘는 플레이어 데이터베이스를 다루면서 데이터 연구와 분석에 경험을 쌓고, 회사에 다양한 통찰을 선사했다.