单机游戏中的过关游戏很多，但大多以休闲游戏为主，如《Candy Crush》、《Angry Birds》、《P V Z》、《小鳄鱼顽皮爱洗澡》、《Tiny Thief》、0103010等经典休闲游戏。鉴于很多业内人士预测2014年将是手机游戏年，以ARPG类型为重点，看来会有很多横版过关或者全3D过关的动作游戏。
首先，这种类型的游戏需要关注每一级独立玩家的数量，也就是玩家ID的数量，以便监控玩家主要集中在哪个阶段。比如游戏初期，玩家主要集中在前一关(如图1)；经过一段时间的推出，玩家主要集中在中层。如果在此期间有新的活动推出，也不排除前中级别的部分级别处于玩家数量相对持平的表现(如图2所示)；如果操作持续时间较长，玩家将主要关注关卡的中后期，要么是缓慢上升的曲线，要么是相对平缓的曲线(如图3所示)。以上假设都是在游戏运行良好的情况下分析出来的。
图1
图二
图3
其次，需要注意难度等级的节奏。如果设计难度太低，玩家很快就会因为游戏没有挑战性而输掉。如果设计太难，会给玩家太多的挫败感，很容易因为挫败感而输。所以一定要把握好每一关内和关间的难度节奏。那么，这两个方面的难度节奏如何从数据中统计显示出来呢？
为了解决这个问题，我们必须首先找出哪些关卡阻止玩家前进。我们的解决方案是记录玩家每次在某个关卡失败时退出游戏的行为，找出失败后选择退出游戏而不是继续游戏的关卡，将这个指标定义为“关卡退出率”，计算公式为：
退出率=该关卡失败后退出玩家游戏的次数/开始游戏的次数。
除了这个指标之外，还要统计每一级的失败率，以便和之前的指标对比，看看这个级别的设计是不是太难了。计算公式为：
级别失败率=当前级别未通过的次数该级别启动的总次数。
对比这两个指标，就能看出水平的难度是否过高和不合理。如下图所示：
理论上，难度曲线(即过关游戏的失败率)应该是逐渐上升的波浪曲线形状。但游戏开始运行时，肯定会有偏差，需要根据上图的实际表现不断调整。我们的数据分析平台DataEye的这一功能将在不久的将来推出。欢迎大家来体验射砖！
途经：GRG
