文档介绍：GRG：游戏分析中的可视化动态行为流分析
游戏分析最重要的挑战之一是充分利用定量分析并让每一个人能理解分析的结
果，而不仅仅是那些经验丰富的分析师才能理解。在本文中，我们将描述开发一
个行为概要文件生成方法的全过程，以及外的细分。
硬核：在拍卖系统中有频繁的销售成功纪录，这些玩家处于所有 KPI 的上限。
论坛：核心群体中较小的一部分群体，更多的参与社区论坛活动。
中度：这个群体处于 KPI 中比较适度的值，有三种分类：在一个较小类别范围
内每天发布大量拍卖的农场主（Farmers），这些玩家在贸易区都比较集中；
混合者（Miscellanea）会更少关注，在一个更广泛的类别中代替拍卖发布（也就是每天很少进行拍卖）；失败者（Losers ）比混合者在拍卖行中发布更为频
繁，但是成功率比中度其他 2 类低很多。
休闲：这个群体的特点是活动频率很低，在不同的 KPI 值中普遍较低。一般有
两个不同的类别：一种是很少通过拍卖赚钱或者是干脆没去过拍卖，另一种是特
别容易流失群体。
可视化流
另一个处理行为数据的挑战（并且挺有趣）是玩家一时的头脑发热。随着时间的
推移玩家很难有持续的行为。虽然我们可以概括玩家的行为类型，如果我们想看
到这些行为随时间变化会怎样改变呢？玩家会在接下来的时间内从一个阶段进
行到另一个阶段么（还是流失掉）？
可视化流，我们来看桑基图，历史上曾经应用在自然科学领域，可视化能量状态
之间的转移或者制造行业中的流程。当然，本文如果不包含最著名的桑基图的话
会显的不够专业，桑基图经常在数据教科书中出现：Charles Minard 的拿破仑
入侵俄罗斯的图解，显示 3 月份俄罗斯大量的军队数量下降。我们觉得这个的修
订版作为玩家随着时间推移的不同游戏行为研究是一个非常不错的工具。桑基图示例
上图展示了右边能源需求之间的连接，左边是原材料输出，中间是材料转化，链
接是在接收节点的大小与量的多少的对应。单机并拖动在演示中内置，让观众在
屏幕上可以拖动节点。我们如何想象行为变化?
我们想从发电能源跳跃到随着时间推移的玩家行为。虽然桑基图视觉效果丰富，
但我们需要通过深入点击功能和原始值以及玩家的信息让功能更齐全。堆叠柱形
图的合并元素可以为更多样的玩家建立更丰富的图表。
过滤例子
通过上图我们可以更好的了解玩家分布，从而进行选择，包含新的玩家。虽然更
复杂，但也不会阻碍桑基图链接到这个系统视图。
创建分段条形图
下图是一些代码。虽然 D3 可以在任何格式处理数据， 在包含的信息
节