
游戏行业的BI商业智能大数据分析管理
作为国内最大的网页游戏和智能手机游戏的研发、运营和发行商之一,人人游戏的大数据价值发现从结构化数据集起步,逐步向非结构化数据集延伸。
在骄阳似火的七月,人人游戏的“词云”应用火热上线了。所谓“词云”,就是先对人人游戏玩家的在线聊天记录进行分词,汇总之后对玩家行为进行分析和展现。目前,“词云”已经在人人游戏的四款重点游戏中安家落户,随后有关玩家情绪的分析功能(通过关键词对应玩家的情绪指数)也将上线。人人游戏运营平台总监、数据中心负责人王坤表示,“词云”应用的上线是人人游戏对大数据的利用从结构化数据集向非结构化数据集延展的重要一步。
成立于2006年的人人游戏正在努力转型为一家跨PC、平板电脑和手机终端的多平台游戏研发、运营和发行商。从2007年推出第一款网页游戏《猫游记》至今,人人游戏一步步向着这一目标靠近。在此过程中,人人游戏坚持在“跨屏”技术创新领域的研发投入,同时也积极利用大数据技术优化整体业务运营。
目前,王坤所领导的30余人的技术团队正致力于从包括游戏日志、玩家行为数据、日常经营数据等在内的大数据集中寻找更好的数据利用和展现途经,同时他们还是大数据应用在企业内部营销推广的主力军。“我们要做每个员工的大数据分析,而不仅仅是数据中心的大数据分析。要做好游戏行业的大数据分析,构建360°的用户视图非常重要。”她说。
从0°到360°
2009年,人人游戏对于业务数据的利用还停留在汇总游戏日志数据,仅用于简单分析的阶段。而在2013年,人人游戏已经基本上完成了基于IBM Cognos的BI系统整体建设。同时,其基于Greenplum社区版的分布式数据仓库也已初具规模。对人人游戏而言,这些都是获得360°用户视图的必要工作。而360°用户视图为其业务运营和决策所带来的价值则是实实在在的。
“BI系统主要是管理结构化的大数据,我们搭建了报表、行动和洞察三位一体的闭环系统,而不仅仅是一个报表系统。”王坤说。新的BI系统将人人游戏的业务模型更加清晰地呈现出来,对游戏业务覆盖用户获取、客户存留、客户付费的核心流程进行了优化,能够更准确地为业务决策提供参考。在报表设计方面,王坤所带领的技术团队坚持遵循MECE(mutually-exclusive and collectively exhaustive,即相互排斥而又集体穷尽)的分析原则,确保每张报表都有清楚的存在意义。同时,BI系统上线后,企业在开发和运维方面的投入也有所降低。
“从结构化大数据到非结构化大数据,数据分析范围和深度的扩展,让我们能够更准确地把握玩家的行为和需求。”王坤说。以“词云”应用为例,“炸金矿”是人人游戏旗下“乱世天下”这款游戏中玩家参与度很高的一个玩法,玩家需要邀请一定数量的友人帮忙炸矿来赢取金币。但在节假日期间,这款游戏的参与度通常都会下降。“通过‘词云’分析后发现,节假日期间‘求炸’成为玩家的聊天热词。我们也因此得知,并不是玩家不爱玩这个游戏,而是玩家在节假日邀请不到足够数量的友人帮忙炸矿。基于这样的分析,我们可以在节假日期间对游戏规则进行调整。”王坤说。
大数据的行业价值
“每个行业都会有自己的大数据故事。在游戏行业,大数据分析可能不会直接带来电商网站那样真金白银的收入,但其价值同样会体现在精准营销、客户体验优化等多个层面。”王坤说。她指出,全面的大数据分析能够有效提升玩家的留存率和转化指标,并且为游戏产品的研发提供指引。而个性化的精准营销同样与大数据分析紧密相关,像是针对不同性别、不同年龄、不同地域人群的广告精准投放,背后都要依靠基于360°用户视图的玩家特征分析。
王坤坦言,对人人游戏乃至整个游戏行业来说,大数据的管理与分析仍然是一件“体力活”。“大数据团队所面临的最大挑战是数据的整合,把多来源的结构化、半结构化和非结构化数据整合在一起,很多企业还没有做到。另外,在企业内部和外部找到大数据的消费者,向他们营销大数据技术,同样是一件艰苦的工作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15