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数据驱动的游戏分析

数据驱动的游戏分析

作者: 楚木风起 | 来源:发表于2016-05-04 22:41 被阅读160次

    作者:CC

    前段时间, 通过订阅看了在旧金山举办的. 演讲嘉宾都是来自世界顶尖的游戏公司, 像做英雄联盟的Riot, 做糖果传奇的King, 做使命召唤的动视暴雪等. 演讲主题主要是数据科学相关技术在游戏分析中的应用. 结合一些嘉宾的演讲, 和我自己的一些想法, 今天我们先来谈一下数据驱动的数据分析. 主要讨论下数据在数据分析中不同阶段的应用方式.

    摘要

    前段时间, 通过订阅看了在旧金山举办的<游戏分析峰会2015>.

    演讲嘉宾都是来自世界顶尖的游戏公司, 像做英雄联盟的Riot, 做糖果传奇的King, 做使命召唤的动视暴雪等.

    演讲主题主要是数据科学相关技术在游戏分析中的应用.

    结合一些嘉宾的演讲, 和我自己的一些想法, 今天我们先来谈一下数据驱动的数据分析.

    主要讨论下数据在数据分析中不同阶段的应用方式.

    有图有真相

    “一图抵万言”, 我先把图放出来, DUANG~

    别人家的研究团队

    在做具体的理念介绍前, 我们先来看看别人家的研究团队是怎么做的.

    动视暴雪

    实时延迟监控

    照惯例, 先上图~

    动视暴雪想了解全球玩家进行使命召唤游戏时的延迟情况, 如果发现异常, 就可以尽快解决, 保证玩家体验.

    基于上面的需求, 他们做了一下事情:

    建了一个实时数据系统. 具体技术后续会专门写文章分享, 在此不赘述.

    设计了一个高效的监控指标. 这个指标的设计也很有借鉴意义, 有时候十分简单直接的方法, 也能取得很好的效果.

    前端一套可视化报表

    按照上面数据分析阶段图的话, 这个项目属于描述性分析.

    尽管它的实时性很高, 但还是在解决这个问题: 发生了什么?.

    项目的主要目标是提供信息, 敏捷的, 准确的提供信息.

    世嘉

    漏斗分析

    漏斗分析 (Funnel Analysis), 是进行流失分析时最常见的方式.

    漏斗分析操作很简便, 思路很明确, 但在实际使用中还是有很多细节要注意的.

    世嘉在内部提供了一些漏斗分析的规范, 然后基于该规范, 做了不同维度的流失诊断分析.

    这个项目属于诊断性分析.

    项目的主要目标是解决: 为什么流失会发生?

    Facebook

    跨游戏的生命周期价值预测

    Facebook 并不生产游戏, 它只是游戏的搬运工.

    作为一个游戏发行平台, 它面临的一个问题是:

    如何对不同类型的游戏进行统一的生命周期价值预测?

    为什么要解决这个问题呢, 原因有很多:

    比如说, 对于特定玩家, 我们可以给他推荐最高生命周期价值的游戏(潜在花钱最多的…), 从而最大化利润等等.

    具体怎么解决, 这要到另一篇文章中讲了.

    解决思路不复杂, 但还是比较有技巧的.

    这个项目属于预测性分析.

    项目的主要目标是解决: 预测玩家会花多少钱?

    Riot

    消极行为消除计划

    DUANG~ DUANG~ DUANG~

    如日中天的Riot来了!

    在这种MOBA游戏中, 团队合作十分重要, 但队中有个喷子的话, 会严重影响游戏体验.

    因此, Riot就跟大学合作, 利用社会学, 心理学和数据科学的理论, 尝试对玩家的消极行为(如辱骂等)进行控制.

    关于这个项目, 有一遍不错的文章介绍:撸啊撸鲜为人知的另一面:最大在线实时心理分析室

    另外一篇文章中提到了这个项目目前的进展:Riot消灭消极行为初见成效:消极行为已下降33%

    这个项目, 在我看来, 是为数不多的规范性分析.

    这可以算作是数据分析应用的最高境界了, 目标是解决: 如何让消极行为减少.

    这里多说一句, 根据我的了解, Riot的数据科学团队很强悍, 而且整个公司对数据研究也比较看重.

    真是数据研究者的天堂啊~

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