理由を調べるために、データに潜り込み、プレイヤーの行動の根本的な原因を見つけるために、ドリルダウン分析は最小限のトレーニングを必要とする柔軟で直感的な方法です。
ドリルダウン分析は、ゲーム分析で実行される操作の最も一般的な形式の一つであり、この用語はゲームデータマイニングのコンテキストで一般的に聞 これは、ドリルダウン分析はデータの詳細な分析のための非常に直感的な方法であり、行動パターンの根本原因がしばしばデータの奥深くにあるプレイヤーの行動分析に非常に有用であるためです。例えば、特定のチェックポイントが欠落している、単一の暴徒があまりにも強力である、気づかれない領域への間の経路。
ドリルダウン分析とは、基本的には、要約/集計情報から特定の焦点を介して詳細なデータに移動することを意味します。 たとえば、MMORPGのプレイヤーのグループが疑わしいほど高い金収入率を持っていることに気づき、これらの特定のプレイヤーの生データを調査するために要約デー ドリルダウンを実行するとき、私たちは基本的に親属性（例えば、金所得率）の分析を実行しています。
実際には、ビジネスインテリジェンスアプリケーションを使用する場合、データの選択とクエリによってドリルダウンが実行されます。 これは、棒グラフの棒をクリックして基礎となるデータを取得したり、リレーショナルデータベースでクエリを実行したり、特定のドリルダウンパスのスクリプ ドリルダウン解析をどこまで行うことができるかは、データの粒度に依存します。
基本的な例
まず、ゲームのレベルの平均完了時間など、いくつかの変数からなるデータの簡単な内訳を考慮します。 このトップレベルでは、レベルが他のレベルよりも完了するのに時間がかかるように見えることがあります（図を参照）。
その理由を探るためには、基礎となるデータを公開する必要があります。 データのこのより詳細なビューでは、レベルの特定のセクターは、プレイヤーが多くの時間（メインホール）を費やす場所であることに気づくかもしれません。
観測されたパターンの原因がデータを見て明らかでない場合は、実際のゲーム環境を考慮すると便利です。 プレイヤーは、彼らがボスの前に部屋に必要な大きな武器を発見していないことを見つけます。 ドリルダウン分析は、このようにして、データ内ではるかに”高い”パターンの根本原因を特定するために機能します。 ドリルダウン分析の最低レベルには、生データがあります。