大家好，我是Alice，一名喜欢捣腾数字的游戏数值策划 12345~ o(*￣▽￣*)ブ工作中我会经常拆解游戏数值，通过数值理解市面上优秀游戏的设计思路。

今天想在这里跟大家分享一下我研究游戏数值的流程。如果各位有什么好方法，也请在评论区留言，期待看到你的想法。

我平时拆解数值的流程主要分为六个阶段：

• 准备阶段
• 数据收集
• 分析数据规律
• 提出猜想
• 根据数据验证猜想
• 拆解的应用

不过在介绍具体流程之前，我想和你们先聊一下，数值拆解的目的。我认为数值拆解的目的大概可以分为三类：

1. 分析

这部分人往往是游戏从业者，他们通过数值拆解，学习市面上优秀游戏的设计思路。

2. 学习

对于一些准备进入游戏策划行业的或者刚进去行业的新人来说，有些人可能把数值拆解看作游戏行业入门的敲门砖，数值拆解的确是一个快速熟悉游戏的过程。通过对其他游戏的拆解，我们可以了解到游戏设计都有哪些工作。

当然非新手也会带着学习的目的进行拆解，这时候学习的主要目的可能就是了解一些并不是很擅长游戏品类的设计思路，或者是对自己已有的知识进行迭代。

3. 兴趣

俗话说“兴趣是最好的老师“，在游戏行业内也是如此。好多玩家抱着对游戏的热爱，会主动地去收集整理游戏的设计思路或者升级数值。比如《魔兽世界》”圆桌理论“，就来自于玩家自发的猜测和论证。

希望以下分享的工具和技巧，可以帮助大家快速完成数值拆解目标。

一）准备阶段

准备阶段主要有三件事情要做：确定拆解目标、玩游戏、常用基础知识储备。

1. 确定拆解目标

首先我们需要确定游戏的拆解目标。所谓知己知彼百战不殆，要拆解游戏就需要了解要拆解的究竟是一款什么样的游戏。

在拆解之前先自问一下自己，以下这些信息你都知道么？

• 这款游戏类型是什么？MOBA？MMORPG？SLG？RTS？

• 这款游戏在什么平台上玩？手机？PC？Console？

• 这款游戏的核心玩法是什么？Roguelike？PVE？PVP？三消？

对游戏有一个基本的了解后，我们需要确定拆解目标。

针对不同游戏类型，设计的侧重点是不一样的，所以拆解目标也会有所不同。大部分游戏拆解的目的都是希望拆解到游戏的核心内容，所以这里列举两个常见的游戏类型，以及对应的拆解目标。

以MOBA为例

MOBA以PVP为核心玩法，主要特点就是公平竞技下，职业之间的平衡关系。所以，拆解的重点可以放在与英雄平衡相关的内容上。可以拆解以下几个内容：

• 英雄之间的差异：是什么构成了不同的英雄（属性和技能的差异、伤害类型、攻击方式、移动速度）？

• 伤害计算公式：各属性在计算中的作用，培养这个属性的性价比。

• 属性在各模块之间的关系：角色属性、符文、装备的数值占比关系是什么样子的？究竟每一部分对英雄的影响有多大？

• 单局战斗节奏：局内战斗主要是通过经济积累提升数值，主要比拼的是经济获取的速度。那么经济的来源是什么？经济获取的属性在游戏的不同阶段有什么影响（假如1金币购买1点属性，到高级装备的时候是不是也是一样的）？

以RPG为例

这类游戏的主要特点是通过不断的数值养成，实现实力增强，因此拆解的重点可以放在与数值养成相关的核心内容。可以拆解以下几个内容：

• 伤害计算公式：涉及到属性相关的内容必不可少要拆到这部分。

• 属性在各模块之间的关系：属性都会通过哪些养成模块获取？并且在每一个模块的占比是什么样子的?

• 成长节奏：每升一级需要多长的时间？完成这条养成线需要多久?不同的用户达到满级所需要的时间分别是多久?

为什么需要确定拆解目标呢，我觉得主要是有几点好处：

• 首先，确定工作量。就是拆解这部分内容究竟需要多久的时间。

• 其次，确定要关注的重点。根据目标，分析目标究竟包含哪部分内容。

• 最后，确定要对比的游戏。同类型的游戏这部分都是如何设计的？这样有什么优缺点？

以《英雄联盟》为例

假如拆解目标是伤害计算公式，拆解流程如下：

• 首先，评估工作量。这款游戏，伤害的属性种类简单，主要复杂度并不在战斗公式的复杂程度。拆解难点在于英雄之间的平衡以及装备附加的被动技能效果。

• 其次，确定拆解目标下关注的重点，我们应该主要聚焦于伤害计算公式。例如属性在伤害计算公式里面的什么位置？该属性是否存在计算上限？是否会有动态计算？
  

• 最后，选择需要对比的游戏。为了更好地理解这款游戏的公式，还需要了解同类型游戏都有什么区别以及都有什么样的特点。

2. 玩游戏

说到玩游戏，拆解游戏肯定是需要玩游戏的，但究竟需要玩到什么程度？
答案是没有一个明确的时间标准。最起码大家要熟悉待拆解游戏的基础功能，例如这款游戏是什么类型的？在什么平台上？要如何操作？核心玩法是什么？
从程度上来衡量，我觉得至少要达到可以明确判断待收集数据是否合理的程度。

3. 常用基础知识储备

常用知识的储备主要用于辅助判断数据的准确度，正确的数据更有利于找规律，从而推导出设计思路。

这里罗列几个常用知识，并不做更多解释，感兴趣的同学可以自行了解。

• Excel常用函数、图表

Excel是常规处理数据的工具，一些基础功能可以帮助我们快速处理数据。

常用的函数包括Ceiling、Countif、Vlookup，常用的图表包括折线图，辅助趋势公式可以用来分析养成模块下的成长曲线。

• 游戏中常用的战斗公式

熟悉减法、乘法公式的优缺点，可以对游戏初始有一个大概的判断，这样就可以快速定位到要拆解的核心。

• 游戏中常用的升级公式

指数函数和线性函数都是比较常用的升级方式，在分析数据的时候，可以辅助图表来快速猜测游戏数值更偏向于哪一种。

线性函数，像是y=ax+b。a，b均为常数，根据a的不同控制增速，x与当前等级相关。

指数函数，例如y=a^x，a为常数，且大部分情况都是a>1的情况，x与当前等级相关。

这里特殊说明一下，好多时候，我们看到的曲线，看起来像是指数关系，往往可能是分段的。这个主要是因为照顾玩家体验，在后面介绍的养成节奏部分会有具体说明。

另外一种常见到的曲线形式，大概是下图这个样子的。

上面的曲线形式看起来和对数函数的曲线很像，但前者往往用的公式是y=X/(aX+b)。用到这个公式主要是在属性之间关系转换的时候，成长系统里面不常用。乘法公式里面，防御值和伤害减免的转换用的就是这个公式，主要表达的是：随着防御值的增加，可提升的伤害减免越小。

二）数据收集

以下是一些常见的数据收集方式：

1. 专业游戏分析网站

例如游戏官网、GameRes、游侠网、3DM。这类网站的资料准确度较高，不过大部分的网站更多是在介绍游戏怎么玩，对于更底层的数据会少一些。

2. 玩家论坛发帖

融入玩家群也是一个很好的办法，玩家会自发收集/制作一些游戏资料整理。这类信息大部分会有很多数据细节，不过准确度较低，需要进行数据甄别。这类数据建议多采用客观数据，而不是主观观点。

3. 逆向代码（反编译代码）

这种手段可能现在并不是特别常见，主要是大家对于游戏代码的加密意识越来越强。这样的数据获取是最准确的，不过需要有一些程序相关的知识积累，需要读懂代码。
这个也同时提醒大家，信息加密很重要！！！

4. 同行交流

这里不做扩展，希望大家在注意行业道德准则的基础上与同行进行交流。

三）分析数据规律

分析数据的规律大部分是基于日常设计的积累。这里介绍几个我熟悉的隐藏规则设计。

以国产RPG游戏为例

1. 战斗公式的设计

战斗公式大家都知道有两类，一种是减法公式，一种是乘法（除法）公式。

减法公式大部分都源于《石器时代》、《传奇》类游戏的设计思路；乘法公式大部分都是由《魔兽世界》公式简化而来。

早几年由于卡牌游戏的盛行，比较流行乘法公式，从《神仙道》的战斗公式从减法改成乘法后，一直到14年《刀塔传奇》开始的卡牌时代，行业都更倾向用乘法公式，试图通过乘法公式带来更平滑的数值体验。

2. 系统模块数值占比关系

大部分的游戏的装备模块（包含宝石镶嵌、装备洗炼）在系统模块中的占比都比较大。主要是由于在进行模块切分的时候，装备属于最基础的功能，并且随着等级成长装备会有明显的数值变化，定义为玩家的必需品，所以往往养成重心都会围绕装备进行扩展。

3. 单模块养成节奏设计

单模块的养成模块，成长节奏都是分段的。根据目标不同，可以拆成三段：

第一段是前期。主要是因为照顾新手引导体验。游戏至少第一天的内容需要精确地控制成长节奏，所以这部分的养成节奏都是手动调的，往往都是线性成长，并且性价比极高。

第二段是中期。这部分设计更多是根据养成预期时间做的设计。这个阶段没有明确的时间段划分，主要是对比后期来说，可能是从新手阶段第二天到第一个月，也可能是更长的时间。不同的养成预期养成时间也会存在一些差异，一般会采用线性或者是幂次公式。

第三段是后期。这部分主要是为了进行一下设计上的调优。这个后期可能更多是指稳定运营期的阶段。这个阶段的特点在于，养成的性价比很低，并且升级时间延长，主要也是因为大部分公式采用的都是非线性的设计，到后期就会存在明显的升级瓶颈，或者是有的时候因为程序问题（数值越界）很难进行更高的提升。

所以进行分段，主要是为了把养成时间优化到合理的时间范围内。

四）提出猜想

提出猜想可能就是比较玄学的事情了，这部分主要还是根据经验去提出合理解释。

这里主要说一下猜不出来的时候要怎么办。

有的时候，我们并没有在数据里找到有效规律，这个时候就需要对内容进行判断。当然这个判断首先要发生在保证数据准确性的情况下。

例如，当我们收集了100条数据：

• 如果只有1条数据不符合规律，那可以考虑把这个数据记录成异常数据；

• 如果有20条数据都不符合规律，那就要看数据是不是分类别的，它们在某些指定条件下，可能是满足要求的；

• 如果设计思路明明看起来一样，但还是有数据不符合规律，那么可能就是猜错了；

如果判断之后，还有数据猜不出来规律，那可能是这两类问题了：

• 第一种，就是数据支撑不够，需要更多的数据辅助。

• 第二种，就是自身的知识储备不够。

这个时候就需要根据数值重要程度，判断是否需要进行知识补充了。如果对于并不是必须了解的内容，我们可以允许部分内容拆解不出来数值逻辑。

五）根据数据验证猜想

验证猜想是否符合规律，最有办法就是带入法：抽取收集到确定准确的数据，带入到公式里面，看是否可以得到预期结论。

这个时候需要注意的点就是要注意养成节奏的分段。有的时候发现公式不对，可能只是因为带入的数据位置不对。

六）拆解的应用

游戏拆解之后，我们希望可以学习到相应知识。我们拆解游戏主要有以下两种应用：

第一种，学习设计思路。例如我们想要做一个类似的模块，要怎么设计体验和节奏，这个时候我们就可以学习优秀的游戏都是如何做的。
第二种，学习模块定位。学习系统模块和模块之间，是如何构建关联；学习模块之间的差异化都是如何形成。

总结

在我看来，数值拆解是一个循环积累的过程。

在没有相应知识的情况下，数值拆解是最快了解游戏设计思路的方法。因为数据的规律可以展示游戏设计的一些思路。

在已有相应知识储备的情况下，利用这些储备可以快速完成拆解过程，从而帮助自己进行更好的学习与迭代。