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简介：游戏策划是游戏开发的核心角色，数值策划则负责游戏机制中的数值设计与平衡。本文围绕“游戏数值策划入门”展开，详细讲解数值策划的基本职责、所需数学基础、Excel工具应用、设计流程及平衡性处理方法。通过经典策划案的解析，帮助初学者掌握从需求分析、模型构建到数值调优的完整流程，提升实战能力，为进入游戏行业打下坚实基础。
1. 游戏策划与数值策划概述
在游戏开发过程中，游戏策划扮演着核心角色，负责构建游戏的整体框架与玩法逻辑。其中，数值策划作为策划体系中的关键分支，专注于通过数学模型与数据分析，设计并优化游戏中的核心数值体系，从而直接影响玩家的成长路径、战斗平衡与经济系统。
数值策划不仅需要理解游戏机制，还需深入参与系统设计、经济模型构建及玩家行为预测。例如，在MMORPG中，角色升级曲线、技能伤害公式、装备掉落率等均由数值策划定义，这些参数直接影响玩家的游戏体验与付费意愿。
本章将从宏观视角出发，剖析数值策划的职责定位，并结合实际游戏开发案例，说明其在项目推进中与其他模块（如系统设计、美术表现、程序实现）之间的协同关系。
2. 数值策划核心职责详解
2.1 数值策划的基本工作内容
2.1.1 游戏内数值的设定与调整
数值策划最基础也最核心的职责之一，是设定和持续调整游戏内的各种数值参数。这些参数可能包括角色属性、技能伤害、资源产出、掉落概率、任务奖励、升级经验曲线、战斗平衡系数等。数值设定不仅要满足游戏机制的基本运行，还需要考虑玩家的长期体验和游戏经济的稳定性。
数值设定的关键要素包括：
可玩性（Playability） ：数值要让玩家觉得游戏有趣，挑战适中，不至于过于简单或过于困难。 平衡性（Balance） ：确保不同职业、角色、武器或技能之间没有明显强弱差异。 成长性（Progression） ：设定合理的成长曲线，让玩家在不同阶段感受到成就感。 反馈性（Feedback） ：数值变化要有直观反馈，例如角色等级提升带来属性增长、技能强化效果明显等。
数值调整的时机与方式：
在游戏开发初期，数值策划需设定基础数值框架； 在测试阶段，根据玩家反馈和数据分析进行动态调整； 在上线后，还需持续监控数值表现，及时进行版本更新与优化。
代码示例：经验曲线建模
以下是一个简单的经验曲线模型，用于计算角色升级所需经验：
def calculate_required_exp(level):
base_exp = 100
growth_rate = 1.2
return int(base_exp * (growth_rate ** (level - 1)))
# 示例：计算1~10级所需经验
for level in range(1, 11):
print(f"Level {level}: {calculate_required_exp(level)} EXP")
代码逻辑分析：
base_exp ：初始经验值，即1级升级到2级所需经验。 growth_rate ：指数增长率，控制经验增长速度。 每升一级所需经验为上一级的 growth_rate 倍，形成指数增长曲线。 输出结果如下：
Level Required EXP 1 100 2 120 3 144 4 173 5 207 6 249 7 299 8 358 9 430 10 516
该模型便于调整成长速度，适合RPG类游戏的初期设定。
2.1.2 游戏机制的数值支持与反馈
数值策划不仅仅是设定数值，更是为游戏机制提供量化支持。例如：
战斗系统 ：伤害计算、命中率、闪避率、暴击率等； 成长系统 ：角色升级、技能解锁、装备获取； 经济系统 ：资源获取与消耗、货币流通、交易系统； 匹配系统 ：根据玩家实力进行匹配，确保对战公平。
反馈机制的设计：
通过数据埋点采集玩家行为数据； 利用统计分析发现数值失衡点； 及时调整数值并验证效果。
示例：战斗伤害计算公式
def calculate_damage(base_atk, skill_power, armor, resist):
base_damage = base_atk * skill_power / 100
armor_reduction = 1 - (armor / (armor + 100))
resist_reduction = 1 - (resist / (resist + 100))
final_damage = base_damage * armor_reduction * resist_reduction
return int(final_damage)
# 示例：攻击者基础攻击力150，技能威力120%，防御者护甲80，抗性60
print(f"最终伤害：{calculate_damage(150, 120, 80, 60)}")
代码逻辑分析：
base_atk ：攻击者基础攻击力； skill_power ：技能威力百分比； armor ：防御者护甲值； resist ：防御者抗性值； 护甲和抗性通过公式 (value / (value + 100)) 来计算减伤比例； 最终伤害为攻击力乘以技能威力，再乘以护甲和抗性的减伤效果。
输出结果：
最终伤害：64
此公式可用于实时战斗模拟，帮助策划调整数值以实现战斗平衡。
2.1.3 数据驱动的设计理念与执行
随着游戏行业的发展，数据驱动（Data-Driven Design）成为主流设计理念。数值策划需要通过数据采集、分析和反馈闭环来优化数值系统。
数据驱动的核心流程：
graph TD
A[游戏上线] --> B[数据采集]
B --> C[数据清洗与整理]
C --> D[数据分析与建模]
D --> E[数值调整建议]
E --> F[版本更新]
F --> G[继续采集数据]
G --> B
数据采集的常见维度：
维度 数据示例 玩家行为 登录次数、在线时长、任务完成率 战斗数据 伤害输出、死亡次数、战斗时长 资源流动 金币获取与消耗、道具使用频率 经济系统 交易记录、拍卖行数据、通货流通量
执行层面的工具与技术：
Excel、Google Sheets：用于基础数据整理； SQL、Python：用于数据清洗与分析； Tableau、Power BI：用于可视化呈现； A/B测试平台：用于验证不同数值配置的效果。
2.2 数值策划与其他岗位的协作
2.2.1 与系统策划的配合：数值支撑玩法系统
系统策划负责设计游戏的核心玩法机制，如战斗系统、任务系统、技能系统等。数值策划则通过数值设定，使这些机制具备可操作性和平衡性。
协作方式：
机制设计阶段 ：系统策划提出玩法需求，数值策划提供可行性数值支持； 测试阶段 ：数值策划根据系统表现调整参数； 上线后维护 ：共同优化系统数值，确保稳定运行。
案例：技能冷却与资源机制
系统策划设计了一个技能系统，包含多个技能、冷却时间、资源消耗机制。数值策划需设定：
每个技能的基础冷却时间； 资源（如法力、能量）的恢复速度； 各技能的资源消耗量； 冷却缩减道具或技能的影响比例。
示例：冷却缩减公式
def calculate_cooldown(base_cd, reduction_rate):
return base_cd * (1 - reduction_rate)
# 假设技能基础冷却时间为10秒，冷却缩减20%
print(f"冷却时间：{calculate_cooldown(10, 0.2)} 秒")
输出结果：
冷却时间：8.0 秒
该公式可用于配置冷却缩减道具或技能，系统策划可基于此设定装备或技能描述。
2.2.2 与程序的沟通：数据结构与接口设计
数值策划在与程序协作时，需将数值模型转化为程序可执行的数据结构。这包括：
数据表设计 ：将数值存储为Excel表、JSON、CSV等结构化数据； 接口规范 ：定义程序访问数值的API； 热更新机制 ：允许在不重启服务器的情况下更新数值。
数据结构示例：技能配置表
SkillID Name BaseDamage Cooldown ResourceCost Description 101 火焰弹 150 8 20 造成基础火焰伤害 102 治疗术 0 12 30 恢复目标一定生命值 103 冰封 80 10 25 降低目标移动速度
程序调用方式（伪代码）：
public class SkillData {
public int SkillID;
public string Name;
public int BaseDamage;
public float Cooldown;
public int ResourceCost;
public string Description;
}
// 从配置文件加载技能数据
List
协作要点：
数值策划需提供结构清晰、逻辑严谨的数据表； 程序需确保数据的正确加载与运行时表现； 协同测试，确保数值在游戏中的表现与预期一致。
2.2.3 与美术、文案的协同：数值与表现的统一
数值不仅影响游戏机制，还直接影响玩家的感知和情感体验。因此，数值策划需要与美术和文案团队密切合作，确保数值的表现与设计风格统一。
协同内容：
视觉表现 ：高数值技能需配合炫酷特效； 文案描述 ：数值变化需体现在技能描述、任务提示中； 音效设计 ：关键数值变化可配以音效增强反馈。
示例：技能描述生成器
def generate_skill_description(name, damage, cooldown, resource_cost):
return f"{name}：造成{damage}点伤害，冷却时间{cooldown}秒，消耗{resource_cost}点资源。"
# 示例：生成火焰弹描述
print(generate_skill_description("火焰弹", 150, 8, 20))
输出结果：
火焰弹：造成150点伤害，冷却时间8秒，消耗20点资源。
协同流程：
数值策划设定技能数值； 美术设计技能特效与UI； 文案撰写技能描述； 程序整合数据与表现； 测试验证整体表现。
2.3 数值策划的职业发展路径
2.3.1 初级到高级的职责变化
数值策划的职业路径通常从初级到高级，再到团队负责人或数值总监。不同阶段的职责侧重点不同。
职级 主要职责 核心能力 初级 执行具体数值设定，协助模型搭建 Excel操作、基础数学建模 中级 独立完成模块数值设计，参与系统优化 数据分析、模型设计、协作能力 高级 主导数值系统设计，跨部门协调，制定标准 系统思维、战略规划、团队管理 总监 制定数值战略方向，参与项目立项与决策 行业视野、产品理解、领导力
晋升路径：
初级 → 中级 → 高级 → 数值主管/负责人 → 数值总监 也可向数据分析、系统策划、产品方向发展。
2.3.2 不同游戏类型对数值策划能力的差异化要求
不同类型的游戏对数值策划的要求差异显著：
游戏类型 数值重点 技能要求 MMORPG 成长曲线、经济系统、战斗平衡 深入建模、长线维护、经济调控 MOBA 英雄平衡、技能强度、匹配机制 实时战斗分析、A/B测试 策略游戏 资源管理、科技树、AI行为 模拟推演、复杂系统建模 卡牌游戏 抽卡概率、卡牌强度、养成路径 概率控制、成长设计 模拟经营 资源产出、时间管理、收益反馈 经济系统、玩家行为分析
趋势变化：
随着游戏品类融合，数值策划需具备跨类型理解能力； 数据驱动和AI辅助工具的应用日益广泛； 职业门槛提高，要求复合型人才（数值+产品+数据分析）。
本章内容围绕数值策划的核心职责展开，深入探讨了数值设定、机制支持、协作流程及职业发展等多个维度，旨在帮助读者构建系统化的数值策划认知体系。
3. 游戏数值策划所需数学基础
在现代游戏设计中，数值策划不仅仅是简单的“填数字”工作，它本质上是一个高度依赖数学建模与数据分析的岗位。从角色成长曲线的构建、技能伤害的平衡、资源产出的控制，到经济系统的稳定性维护，都离不开扎实的数学基础。尤其是概率论、统计学与线性代数这三大数学领域，在数值策划工作中扮演着不可或缺的角色。它们不仅为数值设计提供了理论支撑，也帮助策划在面对复杂系统时进行建模、预测与优化。
3.1 概率论在数值设计中的应用
概率论是数值策划中最基础、也是最常用的数学工具之一。游戏中的随机性机制，如掉落率、暴击率、抽卡概率等，都依赖于概率论的基本原理来实现公平性与可预测性之间的平衡。
3.1.1 常见分布（如正态分布、泊松分布）在游戏掉落机制中的体现
在游戏设计中，不同类型的随机事件往往对应不同的概率分布模型。例如：
分布类型 适用场景 特点 均匀分布 抽卡、装备掉落 每个结果概率相同 正态分布 角色属性生成、伤害浮动 中间值出现概率最高 泊松分布 事件发生频率（如怪物刷新） 单位时间内事件发生次数的概率 二项分布 暴击、闪避 成功/失败的独立重复实验
案例分析：抽卡机制中的概率设计
以一个常见的抽卡机制为例，假设一个游戏中抽卡获得SSR的概率是1%。我们可以使用二项分布来建模抽卡成功次数的分布：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 模拟1000次抽卡，每次成功率1%
trials = 1000
p = 0.01
results = np.random.binomial(1, p, trials)
# 统计抽中次数
success_count = sum(results)
print(f"在{trials}次抽卡中，共抽中{success_count}次SSR")
# 可视化
plt.hist(results, bins=2, edgecolor='black')
plt.xticks([0, 1], ['未抽中', '抽中'])
plt.title('抽卡结果分布')
plt.xlabel('是否抽中')
plt.ylabel('次数')
plt.show()
代码逻辑分析：
np.random.binomial(1, p, trials) ：模拟 trials 次独立抽卡实验，每次成功的概率为 p。 sum(results) ：统计总共有多少次抽中。 使用 matplotlib 绘制柱状图，展示抽中与未抽中的次数分布。
参数说明： - n=1 ：表示每次实验只有一次尝试（即一次抽卡）。 - p=0.01 ：单次抽卡的成功概率。 - trials=1000 ：模拟的抽卡总次数。
该模型帮助我们理解玩家在抽卡过程中可能的体验波动，从而设计保底机制（如10连必出SSR）以增强玩家满意度。
3.1.2 随机事件的概率控制与玩家体验平衡
概率控制不仅影响数值本身的合理性，更直接影响玩家的主观体验。过高或过低的随机性都可能导致玩家流失。因此，数值策划需要通过概率设计，实现“可控的随机性”。
流程图：概率控制流程设计
graph TD
A[开始] --> B[确定随机事件类型]
B --> C{是否为核心玩法事件?}
C -->|是| D[设置基础概率]
C -->|否| E[设置较低概率]
D --> F[加入保底机制]
E --> G[加入概率递增机制]
F --> H[模拟测试]
G --> H
H --> I[玩家反馈收集]
I --> J{反馈是否合理?}
J -->|是| K[上线]
J -->|否| L[调整参数并重试]
说明： - 流程图展示了如何从事件类型出发，设计不同层级的随机性机制。 - 核心玩法事件（如Boss掉落）需设置保底机制； - 非核心事件（如普通装备掉落）可采用递增概率提升玩家信心； - 最后通过模拟测试与玩家反馈不断优化概率参数。
3.2 统计学基础与数据建模
统计学是数值策划从经验驱动走向数据驱动的核心工具。通过对玩家行为数据的采集与分析，数值策划可以更科学地验证设计假设、优化数值结构，并预测未来趋势。
3.2.1 数据采样与分析：通过玩家行为优化数值
在实际运营中，数值策划需持续关注玩家行为数据，包括：
每日活跃时长 资源获取与消耗量 关卡通过率 技能使用频率 角色成长曲线
示例：分析玩家升级速度并优化经验曲线
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载玩家经验数据（假设为CSV文件）
df = pd.read_csv('player_level_data.csv')
# 查看数据结构
print(df.head())
# 计算平均升级时间
avg_time_per_level = df.groupby('level')['time_spent'].mean()
# 可视化
avg_time_per_level.plot(kind='line', title='平均升级时间随等级变化')
plt.xlabel('等级')
plt.ylabel('平均耗时（分钟）')
plt.grid(True)
plt.show()
代码逻辑分析：
pd.read_csv() ：读取玩家经验数据。 groupby('level') ：按等级分组。 mean() ：计算每级的平均耗时。 绘图展示等级与平均耗时之间的关系。
参数说明： - level ：当前玩家等级。 - time_spent ：在该等级中花费的时间。
通过观察曲线趋势，数值策划可以判断是否需要调整经验公式，使玩家成长节奏更符合预期。
3.2.2 假设检验与A/B测试在数值验证中的应用
A/B测试是验证数值调整是否有效的关键手段。通过将玩家分为两组，分别应用不同的数值配置，统计学方法可以判断变化是否显著。
案例：测试新技能伤害是否提升玩家胜率
from scipy.stats import chi2_contingency
# 假设测试数据：A组使用旧技能，B组使用新技能
# 行1：胜利次数，行2：失败次数
contingency_table = [
[240, 260], # A组
[290, 210] # B组
]
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(contingency_table)
print(f"卡方值：{chi2:.2f}, p值：{p:.4f}")
if p < 0.05:
print("新技能显著提升胜率")
else:
print("无显著差异")
代码逻辑分析：
chi2_contingency() ：进行卡方检验，判断两组数据是否显著不同。 输出卡方值与p值，判断显著性。
参数说明： - chi2 ：卡方统计量，表示观测值与期望值的偏离程度。 - p ：p值，表示结果为偶然发生的概率，通常以0.05为显著性阈值。
通过该方法，数值策划可以科学地判断数值改动是否有效，避免主观臆断。
3.3 线性代数与数值模型构建
线性代数为数值策划提供了强大的建模工具，尤其在角色属性建模、状态转移、技能组合计算等方面有着广泛应用。
3.3.1 矩阵运算在属性成长模型中的应用
角色成长模型通常涉及多个属性（如力量、敏捷、智力）随等级变化的规律。矩阵可以用于描述这些属性之间的线性关系。
示例：属性成长模型的矩阵表示
假设角色有三个基础属性，其成长率如下：
属性 等级1值 每级增长 力量 100 +2 敏捷 80 +3 智力 90 +1
我们可以通过矩阵运算快速计算任意等级的属性值：
import numpy as np
# 初始属性向量
base_attributes = np.array([100, 80, 90])
# 每级增长向量
growth_per_level = np.array([2, 3, 1])
# 目标等级
target_level = 50
# 计算最终属性
final_attributes = base_attributes + growth_per_level * (target_level - 1)
print(f"第{target_level}级角色属性：力量={final_attributes[0]}, 敏捷={final_attributes[1]}, 智力={final_attributes[2]}")
代码逻辑分析：
base_attributes ：初始属性值。 growth_per_level ：每级增长量。 target_level ：目标等级。 使用向量加法和数乘快速计算目标等级属性。
参数说明： - 矩阵/向量方式可以轻松扩展到更多属性，适用于MMORPG类游戏的复杂成长系统。
3.3.2 向量空间与角色属性关系建模
在一些复杂系统中，角色属性不仅影响自身，还与其他系统（如技能、装备、战斗结果）存在交互关系。向量空间模型可以将这些关系抽象为多维空间中的点，便于建模与分析。
示例：角色属性在向量空间中的表示
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 定义两个角色的属性向量
char1 = [100, 80, 90] # 力量、敏捷、智力
char2 = [95, 90, 85]
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 绘制向量
ax.quiver(0, 0, 0, char1[0], char1[1], char1[2], color='r', label='角色1')
ax.quiver(0, 0, 0, char2[0], char2[1], char2[2], color='b', label='角色2')
ax.set_xlabel('力量')
ax.set_ylabel('敏捷')
ax.set_zlabel('智力')
plt.legend()
plt.title('角色属性向量空间表示')
plt.show()
代码逻辑分析：
使用 quiver 函数在3D空间中绘制向量。 展示两个角色属性在三维空间中的位置差异。
参数说明： - x轴：力量值； - y轴：敏捷值； - z轴：智力值； - 向量起点为原点，终点为角色属性值。
这种可视化方式有助于策划理解角色之间的属性差异，并用于技能匹配、PVP平衡等设计决策。
本章从概率论、统计学与线性代数三个角度深入剖析了数值策划所需的数学基础，并通过具体代码示例与流程图展示了这些数学工具在游戏设计中的实际应用。下一章将聚焦于数值策划最常用的工具——Excel，深入讲解其在数值建模、数据分析与可视化中的高级应用技巧。
4. Excel在数值设计中的高级应用
Excel 作为数值策划的基石工具，在游戏数值设计中扮演着不可替代的角色。它不仅具备强大的数据整理与分析能力，还支持复杂公式的编写、可视化展示和数据建模功能，是数值策划师在日常工作中进行数据建模、调试与沟通的首选工具。
本章将深入讲解 Excel 在数值设计中的高级应用，涵盖从工作表结构设计到高级函数使用，再到数据透视与图表可视化的完整流程，帮助读者掌握数值策划中对 Excel 的深度使用技巧。
4.1 Excel作为数值策划的核心工具
在数值策划工作中，Excel 不仅仅是一个表格工具，更是数值模型的构建平台。通过合理的表格结构设计和标准化的数据组织方式，可以显著提升数值设计的效率和准确性。
4.1.1 工作表结构设计与数据组织原则
良好的 Excel 工作簿结构是高效工作的基础。以下是一些常见的结构设计原则：
原则 描述 分层设计 将数据输入层、逻辑计算层、结果输出层分开，避免混杂 模块化管理 不同功能模块使用不同工作表，如“角色属性”、“技能公式”、“经济模型”等 命名规范 单元格区域、命名范围应有清晰含义，如“BaseHP”、“SkillDamage”等 数据验证 使用数据验证功能限制输入范围，减少人为错误 可读性优先 使用颜色、边框、注释等方式增强可读性，便于多人协作
示例：角色属性表结构设计
| 等级 | 基础HP | 增长系数 | 当前HP |
|------|--------|----------|---------|
| 1 | 100 | 1.05 | =B2 |
| 2 | 100 | 1.05 | =D2*C3 |
| 3 | 100 | 1.05 | =D3*C4 |
逻辑分析 ： - 基础HP列为角色初始血量； - 增长系数表示每级增长比例； - 当前HP列使用公式 =D2*C3 实现指数增长模型，模拟角色属性随等级提升的自然变化。
参数说明 ： - D2 表示前一级的当前HP； - C3 表示当前等级的增长系数； - 通过公式实现属性随等级递增，便于后续调整系数进行整体数值平衡。
4.1.2 常用函数与插件的使用规范
在数值策划中，常见的 Excel 函数包括 VLOOKUP , INDEX , MATCH , SUMIF , SUMIFS , AVERAGEIFS , IF , CHOOSE 等。同时，插件如 Power Query、Power Pivot 和 Solver 也能大幅提升工作效率。
示例：使用 IF 函数判断技能等级
=IF(A2>=80,"高级",IF(A2>=50,"中级","初级"))
逻辑分析 ： - 判断 A2 单元格的数值，若大于等于 80，返回“高级”； - 若大于等于 50 但小于 80，返回“中级”； - 否则返回“初级”。
参数说明 ： - A2 ：技能经验数值； - IF 函数嵌套实现多条件判断； - 可用于技能等级划分、角色成长阶段划分等场景。
插件推荐：
插件 功能 Power Query 自动清洗和转换数据，适合处理玩家行为日志 Power Pivot 多表关联建模，适合构建大型数值模型 Solver 求解最优解问题，如资源分配、战斗平衡调整等
4.2 高级函数详解与应用技巧
在数值策划过程中，常常需要处理复杂的逻辑判断和多维数据计算。掌握高级函数的使用技巧，能够显著提升数据处理效率和模型准确性。
4.2.1 VLOOKUP与INDEX-MATCH的灵活使用
虽然 VLOOKUP 是查找函数中最常用的，但其存在局限性（如只能向右查找）。相比之下， INDEX-MATCH 更加灵活。
示例：使用 INDEX-MATCH 查找技能伤害值
=INDEX(SkillDamage!C:C, MATCH(A2, SkillDamage!A:A, 0))
逻辑分析 ： - MATCH(A2, SkillDamage!A:A, 0) ：在 SkillDamage 工作表的 A 列中查找与 A2 相等的行号； - INDEX(SkillDamage!C:C, ...) ：返回该行在 C 列的值，即技能伤害值。
参数说明 ： - A2 ：当前技能编号； - SkillDamage!A:A ：技能编号列； - SkillDamage!C:C ：技能伤害列； - 该方法支持跨列查找，且不受查找方向限制。
4.2.2 SUMPRODUCT在复杂条件求和中的实战应用
SUMPRODUCT 是一个非常强大的函数，能够实现多条件求和和乘积求和。
示例：统计指定等级范围内角色的总经验
=SUMPRODUCT((Level>=30)*(Level<=50)*Experience)
逻辑分析 ： - (Level>=30)*(Level<=50) ：判断 Level 是否在 30~50 范围内，返回布尔数组（TRUE=1，FALSE=0）； - 与 Experience 相乘后，仅保留符合条件的行； - 最后对所有值求和，得到符合条件的总经验值。
参数说明 ： - Level ：等级列； - Experience ：经验列； - 适用于统计玩家行为、数值分布等多条件分析。
4.2.3 数组公式实现多维数据计算
数组公式能够处理多个单元格范围的数据运算，适用于复杂模型的构建。
示例：计算多个技能的平均伤害
=AVERAGE(IF(SkillLevel>=3, SkillDamage))
执行方式 ： - 按下 Ctrl + Shift + Enter 以数组公式执行； - 先判断 SkillLevel 是否大于等于3； - 然后只对符合条件的 SkillDamage 求平均值。
逻辑分析 ： - IF(SkillLevel>=3, SkillDamage) ：筛选出技能等级大于等于3的伤害值； - AVERAGE(...) ：计算平均值； - 避免手动筛选，提高效率。
参数说明 ： - SkillLevel ：技能等级； - SkillDamage ：技能伤害； - 可用于分析高阶技能的整体输出表现。
4.3 数据透视表与图表可视化
在数值策划中，数据的可视化是理解数据、验证模型、辅助决策的重要手段。Excel 提供了强大的数据透视表和图表功能，能够快速生成多维数据视图。
4.3.1 通过数据透视分析玩家行为与数值反馈
数据透视表非常适合用于分析玩家行为数据，如登录频率、资源获取与消耗等。
示例：分析不同等级段的玩家平均战斗次数
操作步骤 1. 选中数据区域（含等级、战斗次数等字段）； 2. 插入 → 数据透视表； 3. 将“等级”字段拖入行区域，设置为分组（如1-10, 11-20等）； 4. 将“战斗次数”拖入值区域，选择“平均值”；
图表说明 ： - 数据透视表将展示每个等级段的平均战斗次数； - 可用于评估不同等级段玩家的活跃度，辅助数值平衡调整。
4.3.2 图表辅助数值策划决策
图表是数值策划中非常重要的可视化工具，能够直观展示数据趋势和分布。
示例：绘制角色属性随等级变化的折线图
graph TD
A[等级] --> B(基础HP)
A --> C(攻击力)
A --> D(防御力)
B --> E[折线图]
C --> E
D --> E
流程图说明 ： - X轴为等级； - Y轴为各属性值； - 折线图显示属性随等级的变化趋势； - 可用于观察属性成长曲线是否合理，是否存在突变或断层。
操作步骤：
选中等级与各属性列； 插入 → 折线图； 调整图表标题、坐标轴、图例等信息； 用于展示角色成长模型或技能伤害随等级变化趋势。
总结与延伸
本章系统讲解了 Excel 在数值设计中的高级应用，包括工作表结构设计、高级函数使用、数据透视与图表可视化等内容。这些技能不仅提升了数值策划的效率，也为构建更复杂的数值模型提供了坚实基础。
下一章将深入讲解数值设计的完整流程，从需求分析到模型建立与验证，帮助读者全面掌握数值策划的实战方法论。
5. 数值设计流程：从需求到验证
在游戏开发的复杂流程中，数值策划不仅仅是简单的“填数字”，而是一个贯穿需求、设计、实现、测试与验证全过程的系统性工作。数值设计流程的每个阶段都对最终的游戏体验产生深远影响，尤其是在多人在线、长线运营类游戏中，数值的准确性和可调性直接关系到游戏平衡、玩家留存与商业变现。
本章将从需求分析阶段入手，逐步讲解数值策划在框架搭建、模型建立、调整优化以及测试验证中的具体流程和方法，帮助读者理解如何在实际项目中构建科学、可控、可迭代的数值系统。
5.1 需求分析阶段的数值支持
在游戏开发初期，需求分析是所有策划工作的起点。数值策划在此阶段的核心任务是将抽象的设计目标和玩家需求转化为可量化的数值表达，并为后续系统设计提供基础支撑。
5.1.1 玩家需求与系统目标的数值化表达
玩家需求通常来源于游戏定位、目标用户画像和市场调研。例如，在一款MMORPG中，玩家期望“快速成长”、“有成就感”、“战斗有深度”。数值策划需要将这些抽象需求转化为具体数值目标：
玩家需求 数值目标 实现方式 快速成长 等级从1到30控制在10小时内 设定经验曲线和任务收益 成就感 关键战斗胜利率保持在60%以上 调整敌方难度与角色属性 战斗深度 技能组合带来差异化体验 技能伤害与冷却时间差异设计
示例：经验曲线建模
def calc_experience(level):
base_exp = 100
growth_rate = 1.2
return base_exp * (growth_rate ** (level - 1))
逻辑分析： - base_exp 是初始等级所需经验，设为100。 - growth_rate 控制等级经验增长的陡峭程度，1.2表示每级经验增长20%。 - 此公式生成指数型经验曲线，适用于强调“前期快、后期慢”的成长节奏。
参数说明： - level : 当前等级 - base_exp : 起始经验基准值 - growth_rate : 等级经验增长系数，影响成长节奏
5.1.2 可行性分析与数值边界设定
在将需求转化为数值目标后，数值策划需进行可行性分析，确保设计在技术、资源和运营范围内可实现。例如，设定一个“玩家平均每天上线1小时，10天内达到满级”的目标，需要计算每日经验获取与总经验需求的匹配性。
表格：每日经验获取与等级进度模拟
天数 每日获取经验 累计经验 当前等级 1 500 500 5 2 500 1000 7 3 500 1500 9 4 500 2000 10 … … … … 10 500 5000 25
流程图：需求到数值边界设定的流程
graph TD
A[玩家需求收集] --> B[设计目标提取]
B --> C[构建数值表达模型]
C --> D[设定初始数值边界]
D --> E[技术可行性评估]
E --> F{是否可行?}
F -- 是 --> G[进入建模阶段]
F -- 否 --> H[调整边界或设计目标]
5.2 框架搭建与模型建立
完成需求分析后，数值策划进入核心建模阶段，包括系统框架搭建、核心公式设计与参数选择等。这一阶段是整个数值设计流程中最具技术含量的部分。
5.2.1 核心数值系统的初步建模
以角色战斗系统为例，数值策划需要设计角色属性、攻击公式、防御机制、技能效果等模块。以下是一个基础战斗公式示例：
def calc_damage(attack, defense, crit_rate, crit_damage):
base_damage = attack - defense
if random.random() < crit_rate:
damage = base_damage * crit_damage
else:
damage = base_damage
return max(damage, 0)
逻辑分析： - attack : 攻击力 - defense : 防御力 - crit_rate : 暴击概率（0~1） - crit_damage : 暴击倍率（如1.5表示150%伤害） - 每次攻击先计算基础伤害，再根据暴击概率决定是否触发暴击。
参数说明： - attack : 攻击力，通常由角色等级、装备等决定 - defense : 防御力，由目标角色属性决定 - crit_rate : 暴击率，影响输出稳定性 - crit_damage : 暴击倍率，影响爆发伤害
5.2.2 基础公式设计与参数选择
在建模过程中，数值策划需要根据游戏类型选择合适的公式结构。例如：
线性公式 ： 伤害 = 攻击力 - 防御力 ，适用于简单、直观的战斗系统 乘法公式 ： 伤害 = 攻击力 × (1 - 防御率) ，适用于强调百分比减伤的游戏 指数公式 ： 伤害 = 攻击力^a / 防御力^b ，适用于高策略性、成长曲线陡峭的游戏
表格：不同公式类型对比
公式类型 公式结构 特点 适用场景 线性公式 攻击力 - 防御力 直观易懂，适合新手 休闲战斗、早期RPG 乘法公式 攻击力 × (1 - 防御率) 更具策略性，防御有上限 MMORPG、策略游戏 指数公式 攻击力^a / 防御力^b 平衡性复杂，成长差异大 硬核竞技、数值驱动游戏
图示：不同公式的成长曲线对比
lineChart
title 战斗伤害随等级变化趋势
x-axis 等级
y-axis 伤害值
series-1 线性公式
series-2 乘法公式
series-3 指数公式
data-1 [100, 200, 300, 400, 500]
data-2 [100, 220, 360, 520, 700]
data-3 [100, 250, 500, 1000, 2000]
5.3 数值调整与测试验证
建模完成后，数值系统进入调整与验证阶段，确保其在真实环境中表现稳定、可控、符合设计预期。
5.3.1 调整策略与迭代流程
数值调整是一个持续迭代的过程，主要包括以下几个步骤：
测试数据收集 ：通过玩家试玩或自动化模拟获取战斗数据、成长进度等 问题定位 ：识别数值不平衡点，如某技能伤害过高、升级过慢等 参数微调 ：调整关键参数如暴击率、经验系数、技能冷却等 回归测试 ：确认调整后不影响其他系统，避免连锁反应 版本发布与监控
流程图：数值调整流程
graph TD
A[测试数据收集] --> B[问题识别]
B --> C[参数调整]
C --> D[回归测试]
D --> E{是否稳定?}
E -- 是 --> F[版本发布]
E -- 否 --> G[重新调整]
5.3.2 测试阶段的数值反馈机制
在测试阶段，数值策划需要建立有效的反馈机制，确保调整有据可依。常见的反馈方式包括：
玩家行为数据采集 ：记录战斗次数、技能使用频率、死亡率等 问卷调查与访谈 ：了解玩家主观体验，如“是否觉得成长太快”、“技能是否太强” A/B测试 ：在同一时间对不同玩家群体使用不同数值配置，对比效果
示例：技能使用频率分析表
技能名称 使用次数 平均CD（秒） 玩家满意度（1-5） 烈焰斩 1200 10 4.2 寒冰箭 900 8 3.8 雷霆之怒 500 15 4.5
分析建议： - 雷霆之怒虽然使用次数少，但满意度高，可能因其高爆发或视觉效果好，建议保留并提升其获取难度或使用门槛，以维持游戏策略多样性。
本章从需求分析入手，系统讲解了数值设计流程的全过程，包括数值建模、公式设计、参数调整与测试验证等关键环节。通过具体代码示例、图表分析与流程图展示，帮助读者构建完整的数值设计思维框架，为后续实战建模打下坚实基础。
6. 角色属性与技能效果数值建模
在游戏设计中，角色属性与技能效果是构建玩家体验和战斗系统逻辑的核心部分。数值策划在此环节中承担着将抽象的游戏机制转化为具体数值模型的任务。通过对角色属性的成长曲线、攻防数值的平衡设计、技能伤害公式与冷却机制的设定，数值策划确保角色系统既具备可玩性，又能维持系统内的数值平衡。本章将围绕角色属性系统的结构设计、技能效果的数值设定以及一个典型RPG角色的数值建模实战案例，进行深入解析。
6.1 角色属性系统的数值结构设计
角色属性系统是游戏战斗系统的基础，它决定了角色的基础战斗力、成长方向以及与其他系统的交互逻辑。数值策划需要从角色成长曲线设计、攻防数值平衡两个方面进行建模，确保系统稳定且具备成长性。
6.1.1 属性成长曲线与等级系统的数学表达
属性成长曲线的设计决定了角色随着等级提升时各项属性的变化趋势。常见的成长曲线包括线性增长、指数增长、对数增长、S型曲线等。选择合适的曲线对玩家的长期体验和系统平衡至关重要。
常见成长曲线对比
成长曲线类型 数学表达式 特点说明 适用场景 线性增长 y = a * x + b 增长稳定，易于预测 新手引导、低成长型系统 指数增长 y = a * e^(bx) 初期缓慢，后期爆发 高成长型角色或系统 对数增长 y = a * log(x) + b 增长逐渐放缓，适合后期平衡 资源上限或成长封顶系统 S型曲线 y = a / (1 + e^(-k(x - x0))) 前期缓慢、中期爆发、后期趋稳 高级成长或玩家技能树
示例代码：使用Python绘制不同成长曲线
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(1, 100)
# 线性增长
y_linear = 2 * x + 10
# 指数增长
y_exp = 10 * np.exp(0.05 * x)
# 对数增长
y_log = 50 * np.log(x) + 10
# S型曲线（Logistic函数）
def logistic(x, L=100, k=0.1, x0=50):
return L / (1 + np.exp(-k * (x - x0)))
y_s = logistic(x)
plt.plot(x, y_linear, label='Linear')
plt.plot(x, y_exp, label='Exponential')
plt.plot(x, y_log, label='Logarithmic')
plt.plot(x, y_s, label='Sigmoid')
plt.legend()
plt.title("Growth Curve Comparison")
plt.xlabel("Level")
plt.ylabel("Attribute Value")
plt.grid(True)
plt.show()
代码解读与逻辑分析：
x = np.arange(1, 100) ：生成从1到99的等级序列，模拟角色从低到高成长的过程。 线性增长函数 ：采用简单的线性公式，适用于稳定成长的属性如基础攻击力。 指数增长函数 ：适用于需要后期爆发的角色属性，如某些技能的加成。 对数增长函数 ：适用于成长趋于稳定的系统，如耐力、资源上限等。 S型曲线 ：使用Logistic函数模拟玩家成长曲线，前期缓慢，中期爆发，后期趋于稳定，适用于角色主属性成长。
通过可视化对比，数值策划可以更直观地选择适合游戏设计目标的成长曲线。
6.1.2 攻防数值的平衡设计
攻防数值的平衡是战斗系统中最关键的一环。它不仅影响战斗的节奏，也决定了玩家的策略选择和成长方向。
攻防平衡模型设计
通常采用如下公式：
攻击力公式 ： $$ \text{Damage} = (\text{Base ATK} + \text{STR} \times K_{\text{ATK}}) \times (1 + \text{ATK\%}) $$
防御公式 ： $$ \text{Effective Damage} = \text{Damage} \times \left(1 - \frac{\text{DEF}}{\text{DEF} + D_0}\right) $$
其中： - Base ATK ：基础攻击力 - STR ：力量属性 - K_ATK ：力量对攻击力的系数 - ATK% ：百分比攻击力加成 - DEF ：防御力 - D0 ：防御基础值，用于控制防御曲线的平滑度
示例表格：不同防御值对伤害衰减的影响
防御值 DEF D0=1000 伤害衰减率（%） 0 1000 0% 500 1000 33.3% 1000 1000 50% 2000 1000 66.7% 5000 1000 83.3%
通过设定合适的D0值，可以控制防御的增长曲线，避免防御过高导致战斗失去意义，或防御过低导致战斗节奏失控。
6.2 技能效果与冷却机制的数值设定
技能系统是角色战斗能力的核心体现，其数值设计不仅包括伤害输出，还涉及资源消耗、冷却时间、技能频率等多个维度。
6.2.1 技能伤害公式与资源消耗模型
技能伤害的设定需要综合考虑角色属性、技能等级、资源消耗与冷却机制。
技能伤害公式示例：
\text{Skill Damage} = \text{Base Skill Multiplier} \times (\text{INT} + \text{Level} \times K_{\text{INT}})
其中： - Base Skill Multiplier ：技能基础倍率 - INT ：智力属性 - Level ：技能等级 - K_INT ：技能等级对智力加成的系数
资源消耗模型：
\text{Mana Cost} = \text{Base Mana} + \text{Level} \times K_{\text{Mana}}
通过设置不同的 Base Mana 和 K_Mana ，可以让高技能等级的角色更依赖资源管理，从而形成策略深度。
6.2.2 冷却时间与技能频率的控制策略
技能冷却时间（CD）是控制技能使用频率的重要手段。合理的冷却设计可以防止技能滥用，提升战斗节奏的多样性。
冷却时间设定示例：
class Skill:
def __init__(self, name, base_cd, cd_reduction_factor=0.1):
self.name = name
self.base_cd = base_cd
self.current_cd = 0
self.cd_reduction_factor = cd_reduction_factor
def reduce_cd(self, reduction_percent):
"""减少冷却时间"""
self.base_cd *= (1 - reduction_percent)
def use(self, time):
if time >= self.current_cd:
print(f"{self.name} 施放成功！")
self.current_cd = time + self.base_cd
else:
print(f"{self.name} 处于冷却中，剩余时间：{self.current_cd - time:.2f}s")
# 示例使用
fireball = Skill("火球术", 10)
fireball.reduce_cd(0.2) # 减少20%冷却时间
fireball.use(0)
fireball.use(5)
fireball.use(15)
代码解读与逻辑分析：
__init__ ：初始化技能名称、基础冷却时间、当前冷却时间及冷却缩减系数。 reduce_cd ：模拟玩家装备带来的冷却缩减效果。 use 方法 ：根据当前时间判断技能是否可用，并更新冷却时间。
通过该模型，可以模拟不同冷却缩减装备对技能释放频率的影响，从而帮助策划调整技能强度。
6.3 实战案例：典型RPG角色数值模型构建
本节将以一个典型RPG角色（战士）为例，展示其属性与技能的数值建模过程，并分析不同职业之间的差异化设计策略。
6.3.1 属性与技能之间的交互关系建模
以战士为例，其属性包括力量（STR）、体力（VIT）、暴击率（CRIT）等，技能则包括“横扫斩”、“破甲”、“冲锋”等。
属性与技能关系图（Mermaid流程图）
graph TD
A[STR] --> B[基础攻击力]
A --> C[技能加成]
D[VIT] --> E[最大生命值]
F[CRIT] --> G[暴击伤害倍率]
H[技能等级] --> C
H --> J[资源消耗]
K[冷却缩减] --> L[技能释放频率]
该图展示了属性如何通过不同的路径影响技能表现，帮助策划理解系统内部的联动关系。
6.3.2 不同职业的差异化数值设计
不同职业在属性成长、技能机制、资源消耗等方面应有明显区分。以下为战士、法师、刺客三类职业的差异化设计示例：
职业类型 主属性 攻击类型 技能特点 资源机制 战士 STR 近战 高生存、持续输出 无资源限制或怒气 法师 INT 远程魔法 高爆发、低防御 魔法值（Mana） 刺客 AGI 爆发输出 高暴击、隐身机制 能量（Energy）
通过这种差异化设计，确保每个职业在玩法上有独特定位，同时在数值上保持平衡，避免某职业过于强势或弱势。
示例：战士技能“横扫斩”数值建模
class Warrior:
def __init__(self, level, str_base, int_base, crit_rate):
self.level = level
self.str = str_base + level * 2
self.int = int_base
self.crit_rate = crit_rate
self.max_hp = 100 + level * 10
def cleave(self):
base_damage = 100 + self.str * 1.2
crit_bonus = 1.5 if np.random.rand() < self.crit_rate else 1.0
total_damage = base_damage * crit_bonus
print(f"横扫斩造成伤害：{total_damage:.2f}（暴击：{'是' if crit_bonus > 1 else '否'}）")
# 创建一个5级战士
warrior = Warrior(level=5, str_base=50, int_base=20, crit_rate=0.2)
warrior.cleave()
代码解读与逻辑分析：
属性成长 ：力量随等级线性增长，确保战士在高等级时输出更强。 暴击机制 ：通过随机数判断是否触发暴击，增加战斗的随机性与策略性。 技能公式 ：伤害 = 基础值 + 力量 × 系数 × 暴击加成，模拟真实战斗中的变量影响。
通过该模型，数值策划可以测试不同属性配置下的输出表现，从而进行微调以达到平衡。
本章通过从角色属性结构设计、技能效果建模到实战案例的逐步展开，构建了一个完整的数值策划视角下的角色成长系统模型。在下一章中，我们将进一步探讨游戏经济系统的数值设计与通货膨胀控制机制。
7. 游戏经济系统设计与通货膨胀控制
7.1 游戏经济系统的基本构成
游戏经济系统是游戏中资源流通与价值交换的核心机制。一个完整的游戏经济系统通常由以下三个关键部分组成：
资源获取机制 ：包括任务奖励、战斗掉落、活动获取、交易所得等； 资源消耗机制 ：如装备强化、技能升级、商城购买、技能冷却重置等； 资源流通机制 ：包括玩家之间的交易系统、拍卖行、NPC买卖等。
7.1.1 资源获取与消耗路径分析
在设计经济系统时，资源的获取与消耗路径需要严格控制。若资源获取过于宽松，将导致玩家手中资源过剩，从而引发虚拟经济膨胀；而资源消耗不足或路径单一，则会导致资源积压，影响玩家的活跃度和游戏体验。
资源获取路径示例（以MMORPG为例）：
资源类型 获取方式 单位时间产出量 难度系数 金币 击杀怪物、任务奖励、副本掉落 每小时约1000~5000 中等 稀有材料 世界BOSS、限时活动、高阶副本 每日有限 高 经验药水 活动赠送、商城购买、每日任务 每日20~50瓶 中等
资源消耗路径示例：
资源类型 消耗方式 消耗频率 消耗强度 金币 装备强化、修理、技能学习 每日多次 中高 稀有材料 装备合成、升级、锻造 每周1~3次 高 经验药水 角色经验提升 每日使用 中等
7.1.2 虚拟货币与物品的流通机制
虚拟货币是游戏经济系统的核心流通媒介，其价值稳定直接影响整个系统的健康运行。常见的虚拟货币包括金币、钻石、积分等。物品流通则主要依赖于玩家间的交易、拍卖行、NPC回收等机制。
虚拟货币流通模型示意图（mermaid格式）：
graph TD
A[玩家击杀怪物] --> B[获得金币]
B --> C{金币用途}
C --> D[装备强化]
C --> E[商城购买]
C --> F[交易给其他玩家]
D --> G[系统回收金币]
E --> H[系统收入]
F --> I[玩家间流通]
7.2 通货膨胀的产生与控制策略
7.2.1 货币超发与贬值的数值模拟
游戏中的通货膨胀通常表现为虚拟货币购买力下降，即相同数量的货币所能购买的物品或服务变少。这通常源于以下原因：
货币产出过多 ：例如任务奖励过高、掉落率设置不合理； 货币回收机制缺失 ：缺乏有效的消耗手段，导致货币持续积累； 玩家间交易活跃 ：大量资源流入市场，造成价格波动。
模拟通货膨胀的数学模型：
我们可以用一个简单的公式模拟货币总量与物价之间的关系：
P = \frac{M \times V}{Q}
其中：
$ P $：物价水平（即单位物品价格） $ M $：游戏内流通的货币总量 $ V $：货币流通速度（单位时间内的平均交易次数） $ Q $：可交易物品总量
当 $ M $ 增长速度快于 $ Q $ 时，$ P $ 上升，表示通货膨胀。
7.2.2 数值调控与经济干预手段
为了控制游戏内的通货膨胀，数值策划通常会采用以下几种策略：
调整资源产出比例 ：降低高价值资源的产出率，提高消耗比例； 引入货币回收机制 ： - 强化费用递增机制（如第10次强化费用是第1次的10倍）； - 增加交易税、商城消费等回收渠道； 设置资源上限或消耗任务 ：鼓励玩家在限定时间内使用资源； 引入稀缺资源或绑定货币 ：如“限定金币”仅用于特定功能，防止通货泛滥。
示例：强化费用递增模型
| 强化等级 | 所需金币 |
|----------|----------|
| 1 | 100 |
| 2 | 200 |
| 3 | 400 |
| 4 | 800 |
| 5 | 1600 |
| 6 | 3200 |
| 7 | 6400 |
| 8 | 12800 |
| 9 | 25600 |
| 10 | 51200 |
说明 ：从表中可以看出，强化费用呈指数级增长，这种设计可以有效回收大量流通金币，防止货币过度膨胀。
7.3 经济系统的可持续性设计
7.3.1 长线运营中的经济平衡维护
游戏的经济系统不是一次性设计完成的，而是需要在运营过程中不断调整与优化。特别是对于长线运营的游戏，如MMO、卡牌类游戏等，数值策划需要定期监控以下指标：
货币流通总量变化趋势； 物品市场价格波动； 玩家资源持有量分布； 消耗与产出的平衡比值。
数据监控表（Excel示例）：
日期 货币总量 总消耗量 总产出量 消耗/产出比 2025-03-01 10,000万 400万 500万 0.8 2025-03-02 10,100万 410万 510万 0.804 2025-03-03 10,200万 420万 520万 0.807 2025-03-04 10,300万 430万 530万 0.811 2025-03-05 10,400万 440万 540万 0.815
趋势分析 ：若“消耗/产出比”持续低于1，说明货币在不断积累，存在通胀风险。
7.3.2 社交系统对经济循环的影响
社交系统（如公会、好友互助、交易市场）是影响游戏经济循环的重要因素。通过社交行为，玩家之间可以进行资源互换、协同任务，从而促进资源流动，提升整体经济活跃度。
社交经济互动机制示意图：
graph LR
A[玩家A] --> B[出售资源]
C[玩家B] --> B
B --> D[拍卖行]
D --> A
D --> C
E[公会任务] --> F[共享资源]
F --> A
F --> C
说明 ：社交系统通过资源共享与交易机制，增强了经济系统的流动性，同时也为数值策划提供了更多调控手段，如设定交易上限、限制交易频率等。
（本章完）
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简介：游戏策划是游戏开发的核心角色，数值策划则负责游戏机制中的数值设计与平衡。本文围绕“游戏数值策划入门”展开，详细讲解数值策划的基本职责、所需数学基础、Excel工具应用、设计流程及平衡性处理方法。通过经典策划案的解析，帮助初学者掌握从需求分析、模型构建到数值调优的完整流程，提升实战能力，为进入游戏行业打下坚实基础。
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