盘点大数据在游戏行业中的应用

本文来自网易云社区。

伴随应用商店和社交网络的兴起，游戏市场规模空前扩大，大数据和人工智能对于游戏运营特别是延长产品寿命的积极做用愈加明显。但什么样的数据有价值？如何更有效的利用数据的价值？以及人工智能具体能够将游戏行业颠覆到何种程度？都逐渐成为游戏行业共同关注的问题。那么，游戏企业能够利用大数据为本身带来些什么？大数据为游戏行业带来了哪些变革？

基于玩家所产生的海量数据，咱们怎样去获取玩家的具体画像、他们的特色以及预测他们将来的一些行为以服务咱们的运营、发行以及研发过程当中的一些系统改造？ 

咱们围绕画像展开。

举个例子，若是一我的玩CS，他是一个狙击手，狙击手最想要什么？冲锋枪。那么，若是咱们没事送他点别的，他可能以为这个游戏对他不太友好，这种赠送就没有为游戏带来什么价值。若是咱们能利用数据对玩家进行分类，好比分为高活跃用户、中活跃用户和低活跃用户，而后分发一些活动，那就可能引起他们的付费欲望。可是这个分层作得并不完全，由于一个类别中，他们的行为模式会很不同，咱们能不能经过研究玩家的具体行为，而后将行为模式类似的用户汇集起来？好比一款动漫游戏，咱们将它分为三个维度，游戏、社交、元素，游戏是指我被这款游戏的系统吸引了，社交是指身边有人在玩因此来玩和留下，元素是指被游戏中的哪一个动漫元素吸引而加入。

可能那些关注元素自己而忽略另外两项的用户是迷弟迷妹类型的，关注游戏自己的用户多是聚焦游戏类型的，而有一些交际型的用户，那它们可能更注重各类游戏里有没有他的好朋友。

对于关注元素的这一类，咱们是否是应该抓内容、抓剧情、世界观？再也不是单维度描述玩家，是多维度。

 

提到多维度就不得不说起一个概念——聚类。

聚类比简单的分类更多维。聚类是对玩家未知的分类，比常规的维度要多，会对活跃度、消费、玩法、参与、社交等等进行评估、打分。聚类至关于将N个散乱的点经过机器学习的算法聚为一类，这一类的点之间会是最类似的。

经过多维度的分析，经过聚类，从一个未知的角度去分析，咱们能够发现一些比较难发现的用户特色，咱们能够从用户那里获得更多能够为咱们借鉴的东西。

举个例子，定位潜在的流失玩家和潜在的付费玩家，付费玩家和流失玩家在游戏中都会有本身的必定的行为模式，咱们能够经过分析这些行为模式从而去构建模型，而后将这个模型应用到咱们那些未流失、未付费玩家身上，看一下他们这些玩家的行为模式、行为轨迹和模型中的这些玩家行为轨迹、行为模式有什么类似之处，若是类似度很是高，那咱们能够认为这个玩家未来也有可能会流失，可是目前尚未流失，这个时候就给咱们留下一个时间窗口，咱们能够在流失以前去定位这个用户，去干预和挽留，而不是在它流失以后经过发短信、发邮件去挽回，这会为咱们减小成本。

固然还有从系统分析的角度，好比由于能够经过分析不少数据，例如玩家升级、观察驻留率，包括人家喜欢哪些道具，喜欢你的哪些商品等等，从而帮助咱们去改变游戏里的一些不平衡的地方或者被玩家诟病的地方。

游戏行业将会产生很是多的数据。游戏行业对大数据的需求是最迫切的。拿现阶段来讲，一款游戏从研发到运营，全部的成本回收都要靠运营。运营怎么作？这就要依托数据作指导。在游戏行业运营指标是很是多的，有200多个，因此咱们很是重视数据行业。游戏行业是离钱最近的行业，是商业模式最清楚的行业。

 

如何应用大数据在游戏行业产生实实在在的价值？

游戏数据的构成分为四个层面：

第一层是论坛媒体的数据，这是游戏外的数据；

第二层是运营数据；

第三层是玩家的行为数据，玩家登录了、聊天了、释放技能了等等，这些都会以日志的形式记录下来，这个数据量是很是恐怖的。

第四层是业务常规数据。

从大的方面来看，游戏的数据构成能够分为游戏外和游戏内，游戏内的远大于游戏外的。

 

游戏外数据

游戏外的数据咱们能作哪些事？

一、情感识别:在采起玩家发言的时候，能判断玩家的态度是正面仍是负面。

二、话题检测：自动对一段时间内新增的帖子进行检测，而且概括出玩家讨论的热点话题。以便让运营者清楚的了解玩家的状态。

三、画像追踪：经过玩家的发言、资料，分析玩家拥有什么样的特征。

四、舆情监控：监控玩家，好比在出现bug、外挂的时候第一时间进行警告。

五、事件预警：不少突发事件都是从论坛里爆发的，若是咱们没有及时发现，形成的损失是很是大的，或者说是致命的。

六、立项调研：好比游戏有哪些须要改进的地方，市场怎么样，这些均可以进行挖掘。

 

游戏内的数据

一、数值系统合理性评估：一款游戏在内测期间数值体系是否是有漏洞、生产线怎么样、精密系统有没有问题，这些都是能够进行合理性评估的。

二、玩家眷性聚类：经过算法自动把玩家归类。

三、系统关联性分析：各个系统之间有什么关联，是很是经常使用的算法。

四、流失玩家预警：玩家有没有流失，将来某个时段有没有流失的风险，这些均可以计算出来。

五、游戏健康度评估：综合判断整个游戏各类指标是否健康，尤为是在平台运营数据较多的时候，能够给咱们一个比较正确的全局指导。

六、潜在付费玩家定位：经过分析付费玩家的特色，去匹配潜在的付费玩家。

七、玩家行为预测：基于以上的特征把玩家分类，就能够预测玩家的行为。这能够帮助游戏在精细化时，有比较系统科学的决策依据。

其实能够作的远远不止这些，咱们能够从玩家行为中判断他是否是外挂，是否是异常玩家。还能够经过玩家的行为数据和聊天记录，分析这个玩家是否是骗子，有没有作非法的事情。

对于产品来讲，获取的数据越多越好，数据被放弃的理由主要有两种：一，游戏版本增长了生化对战模式，只实行一个月，一个月以后这个模式没有了，数据就会自动消失。二，数据量比较大，使用率比较低。从数据管理层面给产品进行反馈，说明这个数据意义不大，存储浪费不少空间。
数据的重要性，更多的是指游戏用户行为关键的数据，例如能影响到游戏运营的关键环节：活跃仍是流失，或是付费等。这些数据关系到游戏内部的核心运营数据，就会要求游戏开发商必须上报，不然将没法提供标准化、模块化数据经营分析的基础服务。因此，每次跟游戏开发作对接的时候，会给一个标准化、必要的日志模板，剩下的日志能够选择性上报，根据游戏的运营节奏适当的增长或减小。

在电商或者微信领域，场景比较单一，更多的经历放在推荐场景上。而游戏里的场景多种多样，变化很快，在游戏内产生的行为规则也很是多，数据的维度或扩散的度量也不少。如何经过实时运算来保证在清晰的实时规则指标下快速清洗完，反馈到游戏里来作实时干预，是相当重要的。以《王者荣耀》为例，十一活动的时候，一天最高峰每秒钟日志量超过一百万，对于后端来讲，既要把一百万承接下来，又要作实时计算，还要把实时计算反馈到游戏里，这个过程须要作不少优化，包括采集端、存储端、传输端，还有实时计算。

大数据架构在底层来讲必定是一致的，也没有太大区别，游戏中也有所谓的精准推荐，也有实时规则。包括如今比较火的如何把分析作的更快，必定是结合到本身产品的实际场景当中来作相关的区分，举个例子，在电商平台购物，用户关注的物品，平台就会为用户作推荐，甚至跳过任何一个网站，都能看到以前浏览的产品。电商平台会把用户的行为推给第三方，在登陆第三方平台的时候，若是用户确实在以前买过这个产品，就会受到弹出的方式的不停干预。互联网任何一个网页里面均可以实时的干预用户。实际上电商已经作好了模型，这个网站已经有这个模型作所谓的广告推荐的方式。

一样在微博产品中，一些内容咨询的推荐，例现在日头条，产品推荐、内容推荐是比较核心的，基于用户和用户看到的文章不停地作模型训练，这样就能够不停地加实时规则向用户推荐。
对于游戏，实际上也是如此。游戏有不少渠道，不只是游戏内，还有平台渠道：微信手Q，官网等，将这些渠道分层，例如官网，游戏用户在上面去点，就会把规则类嵌到平台或者营销渠道里，思路和方法都是同样的，只是说如何利用大数据架构把这种推荐放在合适的游戏和营销场景里来，帮助产品或平台作更多的精细化运营。若是数据作不到实时与产品和游戏相结合，提供给产品更多的大数据的增值精细化服务价值，那么最后大数据服务可能只是数据咨询服务了。
平台内游戏急速增加，游戏个数多;数据源异构化突出，数据量大;一游戏一世界，数据抽象模型困难。如何利用大数据技术帮助产品快速、有效的实现游戏数据精细化运营?这些都是摆在游戏大数据应用面前的问题。

大数据的架构大同小异，基本上都包含采集、传输、存储、计算、应用，还有相关数据挖掘。在游戏特定场景下有一些应用的服务痛点和想要突破的问题。在游戏大数据应用服务高频营销场景中，须要用户行为的实时规则。游戏内和游戏外咱们所涉及到的相关技术包括：机器学习、数据挖掘、文本婉拒、天然语音处理和深度学习。其中深度学习尤其重要，是很是强大的武器。
游戏数据分析能让游戏开发商、渠道、分发平台都能实现精细化运营。

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