简单分析下纳塔版本卡池的抽取数量和流水情况

前段时间《原神》丝柯克卡池在 618 期间力压抖音登顶。时隔一年多再次登顶（上一次是仆人首次 UP 卡池），引发了社区的热议。

当时简短发了个想法，大致意思就是虽然登顶有些出乎意料，但从整体数据上而言并比不上火神卡池，618 的抖音也并没有想象中那么强。

如今丝柯克卡池已经进入尾声阶段，各阶段数据也相对稳定，是时候结合一下纳塔版本的卡池，做一些更系统的分析了。

分析思路

以 https://paimon.moe/抽卡记录网站的数据为主进行分析，结合某麦 iOS 上的排名、收入预估数据做一下相关分析。

其中抽卡数据主要关注每一个角色卡池（武器卡池先不管，有机会之后补充）的抽卡总数、玩家数量、首日抽卡数量。抽卡总数和玩家数量都比较好理解；首日抽卡数量往往意味着抽卡和充值的高峰期，会影响排名峰值和收入峰值；另外也简单计算了下平均每个玩家抽卡数量，理论上平均抽卡数量越高，角色命座抽得越高，更有可能提升排名。

某麦上的数据只是简单做个目标的参考，其中排名的参考价值稍大一些（但也会受到其他竞品的互相影响，结果并不绝对），收入预估平台有自己的算法策略这里我不做太多评价。

分析的主要目标是观察以上这些指标在纳塔版本的历次卡池的情况，目前一共 15 个卡池，数据量也不大。

数据获取

简单分析下派蒙的数据来源，得到数据大致由以下 API 进行获取：

https://api.paimon.moe/wish?banner=300084

其中 banner 后的数字代表卡池 id，于是通过和大模型的交流，快速得到了一段爬虫代码，将想要保存的数据整合到了 Excel 中。

import requests
import pandas as pd
import time  # 导入 time 模块

# 定义起始和结束的卡池 ID
start_banner_id = 300070
end_banner_id = 300084

# API 基础 URL
base_url = "https://api.paimon.moe/wish?banner={}"

# 用于存储所有卡池的数据
all_data = []

# 遍历每个卡池 ID
for banner_id in range(start_banner_id, end_banner_id + 1):
    # 构造完整的 URL
    url = base_url.format(banner_id)
    
    # 发送请求
    response = requests.get(url)
    
    # 检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        # 解析 JSON 数据
        data = response.json()
        
        # 提取 total 字段中的四个结果
        total_data = data.get("total", {})
        
        # 提取 pullByDay 中的第一条数据
        pull_by_day_data = data.get("pullByDay", [])
        first_pull_by_day = pull_by_day_data[0] if pull_by_day_data else {}
        
        # 构造当前卡池的数据
        current_data = {
            "banner_id": banner_id,
            "祈愿总计": total_data.get("all"),
            "总玩家数": total_data.get("users"),
            "首日祈愿数量": first_pull_by_day.get("percentage")*total_data.get("all"),
            '平均祈愿数': total_data.get("all") / total_data.get("users")
        }
        
        # 将当前卡池的数据添加到列表中
        all_data.append(current_data)
        
        print(f"卡池 ID {banner_id} 的数据已成功提取")
    else:
        print(f"请求失败，卡池 ID：{banner_id}，状态码：{response.status_code}")
    
    # 每获取一批数据后停顿 5 秒
    time.sleep(5)

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(all_data)

# 保存为 Excel 文件
output_file = "wish_data_summary.xlsx"
df.to_excel(output_file, index=False)
print(f"所有卡池的数据已成功保存到 {output_file}")

至于某麦的数据，懒得写代码了，直接人工记录下。

最终顺利得到如下的数据表：

由于丝柯克卡池还未结束，估计还有不少人没有上传数据，最终祈愿总数和总玩家数还有一些提升空间。

数据分析

简单看下数据表中的数据，不难发现火神卡池在祈愿总数、首日祈愿数量、平均祈愿数指标上都呈现出断崖式的领先。神池+高人气角色奶奶的双重加持，并不意外，毕竟原的玩家对神池的执念就摆在那里。超抖 33h 的成绩也侧面印证了这一点，只是可惜元旦期间腾讯三剑客过于强大，遗憾败北。

其余的话，纳塔版本初期整体数据较为亮眼，后期相对平庸。刨除复刻角色，后期的三个新角色瓦雷莎、爱可菲、丝柯克祈愿总数都没超过 1千万。玩家数量上也从前期的二三十万到最近的不足 10 万，玩家流失，或者说记录抽卡的玩家流失很严重。

首日祈愿和平均祈愿数上来看，下降趋势倒也稍微缓和了些。丝柯克卡池首日祈愿上还能和初期的恰斯卡卡池一打，平均祈愿上更是力压一种纳塔角色，仅次于火神。说明遗留的玩家更可能在首日进行抽卡，且抽高命座的可能性更高。

但是如果总体玩家在减少，剩下的玩家就算平均抽取量高，想要获得好的流水也是难上加难。所以本次丝柯克卡池虽然登顶，但只超抖 12h，不如火神，其他数据层面也不如火神，很难说是一件值得开香槟的事。

结合可视化结果，得出的结论也大致相似，数据量很少，可视化只是在直观性上更明显了一点。

最后做个相关性分析，抽卡网站内获取的四个指标相互间相关性都较高；而排名峰值和其他指标呈现明显的负相关，倒也十分合理，毕竟抽的越多，排名数值越小。

某麦的预估收入算法估计和排名挂钩，呈现出最大的负相关性。而除掉这个内部因素，排名和平均祈愿数的负相关最大，也验证了之前这一指标提出时的假设。回到丝柯克卡池，平均 70 多的祈愿数，造就了一个短期的登顶，也算是一个合理的结果，很可能是氪佬玩家哐哐砸满命的结果。

总结

虽然丝柯克卡池登顶，但是玩家流失的问题显然更严重，不要被一时的登顶蒙蔽背后的真相，也不要忘记巅峰时期随便一个卡池的登顶成绩都比如今的好很多。

结合最近频出的高难活动，我确实觉得原在抽卡引导上有一些变味。我最初的评价是 pay to love 模式，这在早期版本确实如此。可如今已经更倾向于强度党的 pay to win 模式，尽管没有 pvp 对战，win 的都是策划的数值还有排行榜。

最后，数据分析往往都是片面的，比如本次我就没有考虑武器池，芙宁娜卡池平均祈愿数也很高但排名很差（很可能是氪佬已经满命，爆发量不足）。

有机会的话，可以考虑找到更合适的指标。