以下是一些可以帮助游戏开发者了解辅助功能使用情况的数据分析方法：
使用频率分析
使用时长分析
统计单次使用时长：计算玩家每次使用辅助功能的持续时间。以自动战斗功能为例，了解玩家在一场战斗中使用自动战斗的时长，以及不同类型战斗（如普通战斗、BOSS 战）中自动战斗的使用时长差异，判断辅助功能对玩家游戏节奏的影响。
分析累计使用时长：统计玩家在一段时间内对某个辅助功能的累计使用时长，评估玩家对该功能的依赖程度。如果某个辅助功能的累计使用时长较高，说明玩家可能在游戏过程中经常依赖它来完成某些任务。
用户行为路径分析
绘制行为轨迹：通过记录玩家在游戏中的操作行为，绘制出玩家使用辅助功能前后的行为路径。例如，观察玩家在使用自动寻路功能时，从起点到终点的路径选择，以及是否会在途中使用其他辅助功能或进行其他操作，了解辅助功能如何影响玩家的游戏行为流程。
分析功能关联度：研究不同辅助功能之间的使用关联。比如，玩家在使用新手引导功能后，是否会紧接着使用自动战斗或自动寻路功能，以此判断辅助功能之间的协同性和对玩家游戏体验的整体影响。
用户分类分析
按玩家等级划分：将玩家按照等级进行分组，分析不同等级段的玩家对辅助功能的使用情况。一般来说，新手玩家可能更依赖新手引导、自动寻路等功能，而高等级玩家可能在自动战斗、装备推荐等方面有不同的需求，根据不同等级玩家的特点优化辅助功能。
按游戏时长划分：把玩家按照游戏总时长或本次登录游戏时长进行分类，观察不同游戏时长的玩家对辅助功能的使用偏好。例如，新玩家可能在前期更多地使用辅助功能来熟悉游戏，而老玩家可能根据自己的游戏习惯有选择地使用某些辅助功能。
按付费情况划分：对比付费玩家和非付费玩家对辅助功能的使用差异。付费玩家可能对游戏有更高的要求，对某些辅助功能的使用频率或依赖程度可能与非付费玩家不同，这有助于开发者根据玩家的付费行为来调整辅助功能的设计和营销策略。
留存率分析
对比使用与未使用辅助功能玩家的留存率：将玩家分为使用特定辅助功能和未使用该功能的两组，观察两组玩家在一定时间后的留存情况。如果使用某辅助功能的玩家留存率较高，说明该功能可能对玩家的留存有积极影响，反之则需要进一步分析原因，看是否是功能设计存在问题导致玩家流失。
分析不同辅助功能对留存率的影响：分别评估各个辅助功能对玩家留存率的贡献。例如，分析新手引导功能是否帮助新玩家更好地适应游戏，从而提高留存率；自动战斗功能在长期游戏过程中对玩家留存的作用等，根据分析结果优化对留存率有重要影响的辅助功能。
满意度调查分析
设计针对性问卷：在游戏中定期或不定期地向玩家发放问卷，了解他们对辅助功能的满意度。问卷内容可以包括对各个辅助功能的评价、功能的易用性、是否对游戏体验有帮助等方面的问题，让玩家进行打分或提供文字反馈。
关联数据分析：将问卷结果与玩家的实际使用数据进行关联分析。例如，查看对自动寻路功能满意度较高的玩家，其使用该功能的频率和时长是否也较高，以及这些玩家在游戏中的其他行为特征，进一步了解玩家对辅助功能的真实需求和感受。
