《R语言游戏数据分析与挖掘》一1.1 为什么要对游戏进行分析-阿里云开发者社区

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《R语言游戏数据分析与挖掘》一1.1 为什么要对游戏进行分析

简介: 本节书摘来华章计算机《R语言游戏数据分析与挖掘》一书中的第1章 ,第1.1节,谢佳标 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.1 为什么要对游戏进行分析

伴随着游戏互联网的快速发展和智能终端的普及,移动游戏进入了全民时代。越来越多的玩家利用碎片化时间进行游戏,使得游戏数据呈现井喷式增长,同时也对数据存储技术、计算能力、数据分析手段提出了更高的要求。海量数据的存储是必须面对的第一个挑战,随着分布式技术的逐渐成熟,越来越多的互联网企业采用分布式的服务器集群+分布式存储的海量存储器进行数据的存储和计算,从而解决数据存储和计算能力不足的问题。如何在海量的、复杂高维的游戏数据中发掘出有价值的知识,将是很多公司下一步亟待解决的难题。
虽然积累了海量的玩家数据,很多公司也开发了自己的BI报表系统,但是多数停留在“看数据”阶段,还是用传统的数据分析方法对数据进行简单的加工、统计及展示,并没有进行深度挖掘发现数据背后的规律和把握未来趋势。正是在这样的大背景下,游戏数据分析逐渐在游戏行业中变得重要。公司需要从传统的粗放型运营进化到精细化运营,从而了解如何有效地获取用户、评估效果;如何激活用户、评估产品质量;如何提升收益,并挖掘潜在的高价值用户。要满足精细化运营的需求,数据化运营就应运而生了。数据化运营就是在以海量数据的存储、分析、挖掘和应用的核心技术支持的基础上,通过可量化、可细分、可预测等一系列精细化的方式来进行的。
数据化运营是飞速发展的数据存储技术、数据挖掘技术等诸多先进数据技术直接推动的结果。数据技术的飞速发展,使数据存储成本大大减低,同时提供了成熟的数据挖掘算法和工具让公司可以去尝试海量数据的分析、挖掘、提炼和应用。有了数据分析、数据挖掘的强有力支持,运营不再靠“拍脑袋”,可以真正做到运营过程自始至终都心中有数。比如,在玩家的细分推送中,数据分析师利用数据挖掘手段对玩家进行分群,运营根据不同的用户群制定差异化策略,数据分析师再根据推送效果进行评估。

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