项目背景
微信小游戏最近很火，相信大家都在不那么重要的群里面（重要的群，例如老板在的群，估计你也不敢转发
），看到了各种小游戏的刷屏分享，如下图所示：
微信团队马上意识到这是一件非常伤用户体验的事情，马上采取行动，对分享能力进行限制。
作为游戏的开发运营者，少了诱导分享这个拉新的好功能，收入肯定会收到巨大的影响。作为一名数据分析师，我们应该怎么去分析这个影响呢？下面我们使用一个详细的案例来演示一下，如何分析新用户变少，导致收入减少。
收集数据
要分析新用户变少，导致收入减少，那么必须收集到以下的数据：
1、DAU（Daily Active User，每天至少来访 1 次的用户数据），数据的列包括登陆日期、用户ID；
2、DPU（Daily Payment User，每天至少消费 1 日元的用户数据)，数据的列包括消费日期、用户ID、消费额；
3、Registered（用户注册数据），数据的列包括注册日期，用户ID。
收集到的数据，如下图所示：
收集完数据后，我们把数据导入到内存中，使用的代码如下所示：
浏览一下数据，每份数据前十行的数据，如下图所示：
这份数据蛮大的，可以通过 RStudio，看到数据的规模如下图所示：
把数据导入内存以后，直接使用这份数据，还不能直接用于数据分析，接下来，我们对这份数据进行处理。
数据处理
我需要把这三份数据，处理为一个数据框，方便进行聚合统计。这里就需要用到关联操作，把所有的列都汇总在一个数据框中。代码和数据如下所示：
可以看到，因为每个登陆用户，不一定当天都会付费，因此，付费列会有很多NA空值（毕竟，人民币玩家只是占总用户的一小部分）。这个是正常合理存在的空值，我们把它都转为0即可。
我们一般不按照天来对数据进行分析，这里我增加一列，把日期的年份和月份提取出来，方便后面按月对数据进行汇总，用到的代码，如下所示：
处理后，处理完成后，最终的数据如下图所示：
数据分析
首先来求解出，每人每月消费的总额，做第一级的汇总。
接着，作出一个标记位，用于标注该用户的消费月份，是否在注册月份。
到了这里，我们就可以根据数据的月份以及用户的类型这两个字段，进行分组，然后对消费金额进行求和的统计。
从分组统计的结果我们可以看到，老用户的消费总额，其实并没有变化，但是新用户的消费总额，有了很大的变化，从49837，变成了29199了。
数据可视化
使用干巴巴的数字，不如使用图表来展现数据。下面，我们使用柱形图，来对上面的结果进行数据可视化，代码和图形如下所示。
好，到这里，我们的整个分析过程就完成了，是不是觉得非常有意思？马上下载源码来练习一下吧。
