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生存游戏数据分析图通常是为了帮助玩家更好地了解游戏中的统计信息、趋势变化和玩家表现等。在制作这样的图表时，首先需要收集游戏数据，包括玩家的行为、成就、得分等信息。接着可以利用数据分析工具，比如Excel、Tableau等，根据需求选择合适的图表类型进行展示。下面是一些常用的生存游戏数据分析图的制作步骤和示例：

一、玩家活跃度分析图：

从游戏后台数据库中提取玩家的登录时间数据；
利用Excel等工具制作折线图或柱状图，展示每天、每周或每月的玩家活跃度变化；
可以用不同颜色标识不同时间段，方便比较不同时间段的玩家活跃度。

二、游戏关卡通过率分析图：

统计每个关卡的通关率数据，包括玩家尝试次数、通过次数等；
制作饼图或雷达图，展示每个关卡的通关率以及玩家平均尝试次数；
通过颜色、标签等方式突出难度高低，让玩家更直观地了解游戏关卡情况。

三、玩家成就达成情况分析图：

收集玩家的成就解锁数据，包括成就名称、达成时间等；
制作条形图或饼图，展示不同玩家达成成就的情况，可以按照成就类型分类展示；
通过图表可以看出不同类型成就的完成比例，帮助玩家更好地了解自己的游戏表现。

四、装备升级情况分析图：

统计玩家的装备升级情况，包括装备等级、强化次数等数据；
制作堆叠柱状图或雷达图，展示玩家装备等级分布情况以及升级次数统计；
可以根据图表显示的数据制定相应的游戏策略，例如提高装备升级掉落率等。

以上是制作生存游戏数据分析图的一般步骤和示例，根据实际情况和需求可以调整图表类型和呈现方式，以便更好地展示并分析游戏数据。

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收集数据：首先，要从你的生存游戏中收集数据。这可能包括玩家在游戏中的行为、游戏中的事件、玩家之间的互动以及任何其他你认为重要的数据。这些数据可以通过游戏内置的数据收集系统、第三方分析工具或自定义的数据收集脚本来获取。
数据预处理：在开始数据分析之前，需要对收集到的数据进行清洗和整理。这可能涉及清除缺失值、处理异常值、转换数据格式、去除重复项等操作，确保数据的质量和准确性。
数据分析：根据你想要探索的问题或假设，在数据可视化工具（如Tableau、Power BI、matplotlib等）中创建图表。常用的生存游戏数据分析图包括：
- 玩家数据分布图：展示玩家的地理位置分布、等级分布、在线时长分布等信息，可以帮助你了解玩家的活跃度和地域分布。
- 游戏事件趋势图：通过时间序列图展示游戏中不同事件（如击杀怪物、完成任务、交易等）的变化趋势，可以帮助你了解游戏中的热点事件和玩家行为。
- 玩家流失率图：通过漏斗图或流失率曲线展示玩家在游戏中的留存情况，帮助你了解玩家的流失原因和改善策略。
- 玩家互动网络图：通过网络图展示玩家之间的互动关系，可以帮助你了解社交网络结构和玩家之间的互动模式。
数据挖掘：利用机器学习算法对数据进行挖掘，发现隐藏在数据背后的规律和趋势。常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、预测建模等，可以帮助你发现玩家群体、玩家行为规律和未来发展趋势。
结果解读：最后，根据数据分析和挖掘的结果，进行深入的解读和分析。结合业务需求和背景知识，提出建议和改进建议，帮助游戏开发者优化游戏内容、改善用户体验，并制定后续数据分析和挖掘的计划。