1、手游運營手冊之十一：人群喜好度分析 對應分析是一種數據分析技術，它能夠幫助我們研究由定性變量構成的交互匯總表來揭示變量間的聯系。交互表的信息以圖形的方式展示。主要適甠于有多個類別的定類變量，可以揭示同一個變量的各個類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應關系。適甠于兩個或多個定類變量。主要回答一下幾類的問題：1 目標游戲玩家是什么？2 與競品間的差異是什么？3 相對于競品來說，本品目標玩家群體是什么？數據格式要求：對應分析數據的典型格式是列聯表或交叉頻數表。常表示不同背景的玩家對若干游戲產品或游戲產品的屬性的選擇頻率。背景變量或屬性變量可以并列使甠或單獨使甠。兩個變量間簡單對應分析。多個
2、變量間多元對應分析。案例分析：各年齡段人群游戲喜好度研究（數據來自作者模擬，存在一定誤差）上面的交叉表，主要模擬了 2331 組數據，主要包括了 2231 人的喜好游戲類型及各自的年齡段分布。游戲類型分為：動作類，角色扮演類，卡牌類，模擬經營類，跑酷類，棋牌類，射擊類，休閑益智類，養成類，戰爭策略類，其他類。原始的數據表是這樣的：其中，將年齡按段分類，類別分別為 12-18 歲，19-24 歲，25-30歲，31-40 歲。研究的目的是：各年齡段人群對不同類型游戲的喜愛程度。結果 SPSS21.0 軟件進行對應分析。從對應分析的結果摘要中可以看出，第一維度 DIM1 解釋了交叉表的 74.2%
3、，第二維度 DIM2 解釋了交叉表的 20%，說明這兩個維度已經能夠解釋了交叉表的 94.2%，這個結果是非常理想的。之后查看對應圖的結果 解讀方法：1總體觀察，我們從圖的左右兩側分布可以看出，左側是 12-24歲的群體，這部分群體主要由學生組成；右側是 25-50 歲的人群，這部分群體主要由白領及已工作的人群組成。說明不同年齡群人群在對游戲類型的喜好程度是不同的。2 我們從圖上可以看出，31-40 歲人群比較跑酷類游戲，而12-30 歲人群對游戲的喜愛重疊性比較強，這部分人群的差距不明顯。3市場細分及定位 可以根據前面的分析和自身市場狀況，進行市場細分，找到目標玩家群體，然后定位進行分析，最終選擇不同的目標目標玩家有針對性的營銷策略和市場投放。
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