💰 A-Coin & 랜덤박스 대시보드

Kibana 데이터 분석 설계서

📅 2026-02-23 🦉 부엉이 + 🦦 해달 📊 8개 차트

차트 요청

Lens 바로 가능

매핑 확인 필요

Transform 필요

🗄️ ES 인덱스 구조

용도	인덱스 패턴	핵심 필드
A-Coin / NP / 데이터조각	`asset-release-log`	`chargeFreeACoin`, `chargePaidACoin`, `useFreeACoin`, `usePaidACoin`, `chargeNormalMatter`, `chargeRareMatter`, `userLevel`, `reason`
랜덤박스 오픈	`random-box-release-log`	`randomBoxId`, `gainType`, `itemCode`, `itemType`, `amount`, `userNum`
ER 패스 XP/레벨	`er-point-release-log`	`erPassId`, `erPassLv`, `gainERPoint`, `totalERPoint`, `gainType`, `paid`
NP (참고)	`np-release-log`	`reason`, `delta`, `total`, `userLevel`
드롭스 코인	`drops-coin-release-log`	`chargeDropsCoin`, `useDropsCoin`, `totalDropsCoin`

📊 차트별 상세 설계

1 A-Coin 일별 획득/소비량

✅ Lens 가능

📈 Line 그래프 | 유저 레벨 필터

인덱스: asset-release-log

Lens 설정

X축: @timestamp date_histogram (1일 간격)
획득: sum(chargeFreeACoin) + sum(chargePaidACoin)
소비: sum(useFreeACoin) + sum(usePaidACoin)
필터: Dashboard control — userLevel range (1~999)

2 A-Coin 누적 획득/소비량

✅ Lens 가능

📈 Line 그래프 | Cumulative Sum

인덱스: asset-release-log

Lens 설정

X축: @timestamp date_histogram (1일)
누적 획득: cumulative_sum(sum(chargeFreeACoin) + sum(chargePaidACoin))
누적 소비: cumulative_sum(sum(useFreeACoin) + sum(usePaidACoin))

📌 Lens cumulative_sum() formula 지원으로 바로 구현 가능

3 개인상점 랜덤박스 구매 카운트

⚠️ 매핑 확인

📊 Bar 스택형 | 5개 박스 유형

인덱스: asset-release-log (reason 기반 필터)

개인상점에서 박스 구매 시 A-Coin이 차감되며, reason 필드로 구분:

확인된 구매 reason

PURCHASE_DROPS_COIN_Sercret_Drops_Box → 스데박 (41,666건)
PURCHASE_LOOTBOX_SKIN_SINGLE_01 → 스킨 루트박스 (6,530건)
PERSONAL_SHOP_PRODUCT → 개인상점 일반 (221,425건)

연데박, 일반/고급 시즌 조각팩의 정확한 reason 값 매핑이 필요합니다. 현재 asset 로그에서 PURCHASE_ 패턴 50개를 확인했으나, 어떤 것이 연데박/시즌 조각팩인지 게임 마스터 데이터 참조 필요.

4 박스 오픈 카운트 (누적 + 유니크 유저)

✅ Lens 가능

📊 Bar 스택형 | 2개 차트 (누적 / 유니크)

인덱스: random-box-release-log

5번과 동일 내용이므로 통합 (범례에 정식 이름 표기)

randomBoxId	이름 (추정)	오픈 카운트
`3108002`	데일리 박스	316만
`3102004`	스킨데이터박스 (스데박)	223만
`3102002`	연구소데이터박스 (연데박)	111만

누적 카운트 Lens

스데박: count(kql='randomBoxId: 3102004')
연데박: count(kql='randomBoxId: 3102002')
데일리: count(kql='randomBoxId: 3108002')

유니크 유저 Lens

스데박: unique_count(userNum, kql='randomBoxId: 3102004')
연데박: unique_count(userNum, kql='randomBoxId: 3102002')
데일리: unique_count(userNum, kql='randomBoxId: 3108002')

randomBoxId→박스이름 매핑 확인 필요. 위 ID는 doc count 기반 추정입니다.

5 스데박/연데박/데일리 박스 오픈 (정식명)

→ 4번 통합

4번 차트의 범례명을 정식 명칭으로 표기하여 통합:

스킨데이터박스(스데박) / 연구소데이터박스(연데박) / 데일리 박스

6 데이터 조각 사용/획득량

✅ Lens 가능

📈 Line 그래프 | 일반 + 희귀

인덱스: asset-release-log

4개 시리즈

일반 조각 획득: sum(chargeNormalMatter)
일반 조각 사용: sum(useNormalMatter)
희귀 조각 획득: sum(chargeRareMatter)
희귀 조각 사용: sum(useRareMatter)

📌 가장 단순한 차트 — 필드 4개 sum만 하면 완료

7 A-Coin 비율 계산기

🔧 Transform 필요

🧮 계산기 | 유저별 보유량 → 백분위

인덱스: asset-release-log → Transform → asset-user-acoin-latest

"X A-Coin을 보유한 유저는 전체의 몇 %인가?"를 계산하는 도구

구현 방법

ES Transform: userNum별 최신 totalFreeACoin + totalPaidACoin 추출
Transform 결과 인덱스에서 percentile_ranks aggregation
기간 필터: @timestamp 범위 (최근 갱신 기록 기준)

구현 옵션

옵션 A: Transform + Lens percentile histogram (추천)
옵션 B: CF Worker API + 커스텀 UI (er-stats-tool 스타일)

🔑 핵심: "유저별 마지막 로그의 total 값" → Transform이 필수

8 ER 패스 레벨 분포

🔧 Transform 필요

📋 표 | 시즌별 레벨 구간 유저 수

인덱스: er-point-release-log → Transform → er-pass-user-level

데이터 구조

erPassId = 시즌 (19=S19, 18=S18, 1028/1027=특별 패스)
erPassLv = 패스 레벨 (최대 80)
paid = 유료 패스 여부

Transform 설계

Group by: userNum + erPassId
Aggregation: max(erPassLv), max(totalERPoint), max(paid)
결과 인덱스에서 레벨 구간별 (0-10, 11-20, ..., 71-80) 유저 수 datatable

🗓️ 구현 계획

Phase 1

바로 구현

확인 없이 Lens로 바로 만들 수 있는 차트

📊 #1, #2, #6

Phase 2

매핑 확인 후

randomBoxId / reason 매핑 확인 필요

📊 #3, #4/5

Phase 3

Transform 생성

ES Transform → 새 인덱스 → Lens 연결

📊 #7, #8

#	차트	Lens	Transform	확인 필요
1	A-Coin 일별 획득/소비	✅	—	—
2	A-Coin 누적	✅	—	—
3	개인상점 박스 구매	⚠️	—	reason 매핑
4/5	박스 오픈 (누적+유니크)	✅	—	boxId 매핑
6	데이터 조각 사용/획득	✅	—	—
7	A-Coin 비율 계산기	❌	✅	—
8	ER 패스 레벨 분포	❌	✅	—

✋ MJ 확인 필요 사항

randomBoxId 매핑 확인
3102004=스데박? 3102002=연데박? 3108002=데일리?
시즌 조각팩: 3199011, 3199012, 3199014, 3199015는 각각 어떤 종류?

개인상점 구매 reason 값 확인
PURCHASE_DROPS_COIN_Sercret_Drops_Box = 스데박 맞는지?
연데박, 일반/고급 시즌 조각팩 각각의 reason 값은?

4번과 5번 통합 여부
동일 데이터에 범례명만 다르므로 1개 차트로 통합 제안 — OK?

접근 제한

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