近期拜讀了于洋等人出的《游戲數(shù)據(jù)分析的藝術(shù)》恩尾，書(shū)中后半部分提到的一些游戲數(shù)據(jù)挖掘方法很有啟發(fā)摆尝，于是蒙發(fā)了拿公司的頁(yè)游產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行嘗試的想法良姆。
這一次的嘗試是付費(fèi)道具關(guān)聯(lián)蚁堤，我們很期待能找到類(lèi)似沃爾瑪”尿布與啤酒“的關(guān)系。主要分為兩種關(guān)聯(lián)類(lèi)型刽辙，一種是道具-道具間的關(guān)聯(lián)窥岩，譬如買(mǎi)了A&B的人有多少幾率會(huì)買(mǎi)C；另二種是細(xì)分群體道具間的關(guān)聯(lián)扫倡，譬如不同等級(jí)段位的人與同一道具間的關(guān)聯(lián)程度谦秧。
使用的工具是SPSS MODELER，采用了關(guān)聯(lián)算法中的Apriori進(jìn)行規(guī)則探索撵溃。
軟件算出規(guī)則后疚鲤，我們主要依據(jù)以下指標(biāo)判斷規(guī)則是否“有趣”：
在進(jìn)行建模之前，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理缘挑，主要考慮：
1）排除長(zhǎng)尾：該產(chǎn)品總共有多達(dá)四位數(shù)的付費(fèi)道具集歇，如果對(duì)每個(gè)道具都進(jìn)行關(guān)聯(lián)并沒(méi)有必要。實(shí)際上20%的道具貢獻(xiàn)了80%的收入语淘，而長(zhǎng)尾部分的購(gòu)買(mǎi)率非常低诲宇，即時(shí)分析出有趣的關(guān)聯(lián)，也并不適合做營(yíng)銷(xiāo)組合（實(shí)際上根本過(guò)不了支持度的閾值）惶翻，因此我們選擇清洗掉長(zhǎng)尾姑蓝；
2）排除運(yùn)營(yíng)活動(dòng)的影響：有部分購(gòu)買(mǎi)率很高的道具，可能是由于當(dāng)期運(yùn)營(yíng)活動(dòng)的影響吕粗，這部分的道具顯然應(yīng)該被排除纺荧。實(shí)際的做法是對(duì)比各個(gè)道具多個(gè)月的購(gòu)買(mǎi)率，清洗掉那些波動(dòng)很大的部分颅筋；
對(duì)經(jīng)過(guò)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，將得出以下四種類(lèi)型的規(guī)則议泵，從跑出來(lái)的結(jié)果看：
1）高支持度高置信度：這種結(jié)果當(dāng)然是很理想的占贫，但是實(shí)際上這種類(lèi)型的規(guī)則絕大多數(shù)是常識(shí)性的（譬如付費(fèi)打通倒數(shù)第二關(guān)的人極可能也會(huì)付費(fèi)打通最后一關(guān)），或者是游戲本身的設(shè)計(jì)驅(qū)動(dòng)的（譬如開(kāi)了VIP的人很有可能買(mǎi)首沖優(yōu)惠禮包）
2）低支持度高置信度/高支持度低置信度：這兩種結(jié)果從數(shù)據(jù)角度來(lái)講并不太理想先口，但是它對(duì)我們來(lái)說(shuō)可能是有趣的型奥。例如我們發(fā)現(xiàn)養(yǎng)成類(lèi)的某些某個(gè)熱銷(xiāo)單品與某些非必須的養(yǎng)成類(lèi)商品存在關(guān)聯(lián)。那么我們?cè)谶\(yùn)營(yíng)活動(dòng)中碉京，就可以設(shè)計(jì)當(dāng)用戶購(gòu)買(mǎi)完該熱銷(xiāo)單品后桩引，彈出這些關(guān)聯(lián)的商品，進(jìn)行搭配推銷(xiāo)收夸；又比如我們發(fā)現(xiàn)注冊(cè)一個(gè)月內(nèi)的首沖用戶與某些產(chǎn)品存在較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)，那么我們可以據(jù)此更科學(xué)地設(shè)計(jì)首沖優(yōu)惠禮包血崭。
3）低支持度低置信度：這種類(lèi)型的規(guī)則我們可能感興趣卧惜，但是發(fā)生的概率會(huì)很低厘灼，即使運(yùn)用起來(lái)做運(yùn)營(yíng)活動(dòng)所能覆蓋的用戶可能也非常有限。
上述的方法咽瓷，仍是一個(gè)“采集歷史數(shù)據(jù)-分析建模-指導(dǎo)運(yùn)營(yíng)”的過(guò)程设凹。理想情況下，上述操作中被洗掉的長(zhǎng)尾以及那些低支持度低置信度的規(guī)則是不應(yīng)被清洗的茅姜，因?yàn)槌绦驊?yīng)當(dāng)能在用戶進(jìn)行游戲時(shí)闪朱，便自動(dòng)根據(jù)用戶的標(biāo)簽來(lái)定義該用戶的類(lèi)型，從而向他推送符合其特征的營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容钻洒，從而達(dá)到精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的目的奋姿。感覺(jué)在游戲行業(yè)，對(duì)大數(shù)據(jù)的利用遠(yuǎn)不如電商來(lái)得成熟有效素标，隱約覺(jué)得游戲的架構(gòu)似乎不適合做這一塊称诗，繼續(xù)探索下去的空間還有多大呢？
近期想為團(tuán)隊(duì)補(bǔ)充一些做游戲數(shù)據(jù)分析的專(zhuān)業(yè)人才头遭，但是一輪招聘下來(lái)發(fā)現(xiàn)專(zhuān)職做數(shù)據(jù)分析的人寓免，大多數(shù)只是停留在指標(biāo)體系監(jiān)測(cè)的部分，真正有算法建模經(jīng)驗(yàn)的人不多计维，BI都談不上袜香，更別提AI。懂大數(shù)據(jù)算法的人鲫惶，發(fā)展前景是非常廣闊的蜈首。
