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# 分析

GS2 を利用したゲームのデータ分析方法について




Game as a Service を実現するには、データ分析が重要です。
「いったいどれくらいのプレイヤーが毎日遊んでくれているのか」「プレイヤーはゲームのどこでつまづいているのか」「ゲーム内のリソース供給量は適切か」
データは多ければ多いほど、次にプレイヤーを喜ばせるためにどのような手を打つのが効果的か判断する精度が高まります。

GS2 が多くの ゲーム特化の Backend as a Service のアプローチと異なり、ユーザーデータを単純なバイナリストレージに保管するのではなく、
手間のかかる機能ごとのマイクロサービスを用意して、マイクロサービスごとにデータを保管しているのか、その理由の一つはデータ分析のためです。

ゲーム開発者は GS2-Quest を使って、ゲームの進行管理を行うだけで GS2 はデータ分析を実行し、
マネージメントコンソールを通して、クエストの挑戦回数やクリア率を分析してあなたに提供します。

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GS2 のアクセスログはリアルタイムでご希望の [Google BigQuery](https://cloud.google.com/bigquery) または [Amazon Kinesis Data Firehose](https://aws.amazon.com/kinesis/data-firehose/) にお届けできます。
届けられたアクセスログを分析することで、お好みのデータ分析が可能です。

さらに、GS2 が Google BigQuery に蓄積されたデータを可視化するオープンソース [GS2-Insight](https://github.com/gs2io/gs2-insight) を提供しています。
このオープンソースを利用すれば、マネージメントコンソールで確認するメトリクスよりも詳細なメトリクスを確認し、プレイヤーの行動をタイムラインとして可視化することができます。

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