Evilom
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# Mz0dwGE0UikJNgklfEJcv5kPnfb
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Source: https://fcnlycv6dd0w.feishu.cn/wiki/Mz0dwGE0UikJNgklfEJcv5kPnfb
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#### 今日内容
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**①综合投入相关埋点数据预处理**
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**②按照 OECD《构建综合指标手册》十个步骤推进**
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### **一，综合投入推进**
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> :mag_right:
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**本阶段按照 OECD《构建综合指标手册》十个步骤，完成《钲鼓连烽》综合投入的构建**
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> [嵌入电子表格: HqZ1syLDUh8sJwt8qigc...]
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**第一步：理论框架界定**
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**明确综合投入的理论边界：**
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综合投入 = 金钱投入（货币性资源） K + 有效行为投入 L
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- 战功、排名、功绩、奖励领取等字段属于结果变量，不进入综合投入，只用于后续验证投入是否转化为竞赛表现。
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- 避免“用结果解释结果”的问题。
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**第二步：变量选择**
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**在变量选择上，本阶段按照“****是否代表玩家主动投入****”进行筛选。**
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**K 变量拆分为两类：**
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- **现金投入：** 现金礼包、物资礼包、阵营礼包、飞鸽礼包、通行证等
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- **元宝消耗：** 普通商店和高级商店中使用元宝购买的活动道具或礼包
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**L 变量选取活动过程行为：**
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- 剿匪、扫荡、占领城池、触发指令、指令进攻次数、兵力消耗、建筑升级、建筑值提升、委派大臣。
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**兑换币/功绩消耗不进入 X，因为它更接近活动行为后的产出和回报兑换。**
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**第三步：缺失值处理**
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**区分“真实没有发生”和“数据缺失”。**
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- 以参与名单作为样本底表。玩家在某天没有现金、元宝或行为日志时，记为 0，表示该投入行为未发生。
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- 数据中存在额外日期46160，更接近领奖期或结算尾部日志，因此主口径只保留正式活动三天：46157、46158、46159。
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**第四步：多变量结构检查**
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**保留分层结构，不将所有字段混合成一个黑箱指标**：
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- K_cash：现金投入
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- K_yuanbao：元宝消耗
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- K_final：货币性资源投入
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- L：行为投入
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- X_final：综合投入
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**不仅能得到一个综合投入分数，还能回溯玩家投入结构。**
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- 例如，高综合投入玩家可能是现金驱动、元宝驱动、行为驱动，也可能是货币投入和行为投入双高。
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- 当前阶段已完成基础结构检查，后续可以进一步补充 K 内部、L 内部字段之间的**相关性矩阵**，检查是否存在高度重复字段。
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**第五步：标准化处理**
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**不同量纲不能直接相加，需要先转换和标准化。**
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- 由于现金、元宝和行为数据单位不同，不能直接相加，统一采用：
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**log(1+x) + z-score 标准化**
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- 处理后，现金金额、元宝数量、行为次数、兵力消耗和建筑值等字段都被转化为"**相对投入强度分数**"。
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**第六步：加权与聚合**
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**先分别构造 K 和 L，再合成综合投入 X。**
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金钱投入（货币性资源投入） K 的主口径：
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K_final = 0.7 × K_cash_z + 0.3 × K_yuanbao_z
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综合投入的主口径：
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X_final = 0.5 × K_final + 0.5 × L_z
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权重设定依据：
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- 现金是直接付费，权重高于元宝
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- 元宝用于活动关键资源购买，纳入货币性资源投入
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- K 与 L 分别代表金钱投入和行为投入，二者共同构成综合投入
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**第七步：稳健性检验**
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**检查综合投入是否过度依赖某一种权重或处理方式。**
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- 同步保留多套稳健性口径
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- 后续对比不同口径下综合投入 X 与战功、排名、留存、奖励领取等结果变量的关系是否稳定。
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**第八步：子指标回溯解释**
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**综合投入算出来后，要能拆回去解释玩家到底是怎么投入的。**
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- 结果表中保留现金、元宝、K、L、X 的原始字段、标准化字段和0-100展示分数。
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- 其中 X_final_z 适合后续模型分析，X_final_score 更适合展示和阅读。
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**第九步：结果变量关联**
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**用综合投入去解释外部结果变量，但结果变量不能进入综合投入**
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**使用****皮尔逊相关性分析****，检验综合投与外部结果变量之间的关系。**
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初步验证结果显示：
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> [嵌入电子表格: HqZ1syLDUh8sJwt8qigc...]
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目前只作为相关性验证，不能直接解释为因果关系。
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**第十步：可视化呈现**
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**用图表和页面展示综合指标构造过程、结果与解释**
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**结果说明，元宝宝消耗玩家数量明显高于现金付费玩家。**
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- 如果只用现金付费衡量 K，容易低估大量通过元宝参与活动竞争的玩家投入。
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- 因此，将元宝消耗作为准货币性资源投入纳入 K 是有业务合理性的
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**整体看，第二天的投入均略低，第三天 回升且略高于第一天。**
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- 说明玩家投入并非完全线性递减，活动后期可能存在补投入、冲榜或结算前集中行为。
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- 后续可以结合奖励节点、排名边界和活动节奏进一步解释。
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- 根据 K 与 L 的相对水平，将玩家初步划分为低投入/轻参与、行为驱动、货币驱动、货币+行为双高
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- **行为驱动型玩家占比最高，**说明活动的参与基础主要来自过程行为投入。
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- **货币+行为双高型玩家数量不多，**但平均综合投入和平均战功最高，是后续机制分析中需要重点关注的核心竞争玩家。
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- **单纯货币驱动型玩家极少**，说明在该活动中，仅靠付费而缺少行为参与，并不构成主要投入模式。
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从当前结果看，**K 与 L 之间存在中等程度正相关，相关系数约为 0.494。**
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- 说明货币性资源投入较高的玩家，通常也会有较高的行为投入，但二者并不是完全重合。
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- **综合投入同时纳入 K 和 L 是有必要的**，**因为只看货币投入或只看行为投入，都无法完整刻画玩家在活动中的投入结构。**
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