★ 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.