游戏领域中的8个数据科学应用

Mar 14, 2022 by Zhang in  Blog

如今,游戏产业正在崛起,全球有超过20亿的玩家。这也表示游戏产业会是一个巨大的收入来源,预计这些收入在将来还会进一步增长。

随着用户数量的增加,需要处理的数据量也在不断增加。用户的游戏时间、互动时间、退出点、活动高峰、结果、分数等都提供了大量的分析材料。

由于对优化和改进游戏的数据价值的更深的理解,专家们得以找到新的方法来应用数据科学,并探索数据科学在游戏行业中的用处。因此,各种特定的数据科学用例出现了。

本文将为你介绍现今游戏中最有效、应用最广泛的数据科学用例。

游戏开发

数据科学在游戏领域最令人兴奋的应用之一,莫过于游戏开发了。游戏的整体理念、功能和设计,对于保持玩家的沉浸感和玩游戏的兴趣,都起着至关重要的作用。在这种情况下,从游戏数据中获得的见解就非常受欢迎。游戏应该被视为一种可以衡量性能的机制,它可以根据用户的需求进行调整。数据科学被游戏开发人员们用来构建模型、分析和识别优化点、进行预测、并增强机器学习算法的能力、识别模式和趋势,来指导服务地图和改进游戏模型。

游戏盈利

游戏盈利是整体收益增长的重要因素。开发一款设计精良、有吸引力和受欢迎的游戏需要大量的时间、金钱和资金。因此,公司的主要目标是让游戏为他们带来利润。在这方面,电子游戏有三种重要的订阅模式:付费模式、免费模式和免费增值模式。无论在哪种模式下,大数据分析工具都能够帮助你确保游戏的盈利。

在某些情况下,你需要找出最有价值的玩家。你可以使用有关社交网络活动、一般游戏活动和用户反馈的数据来细分玩家,研究他们的偏好和行为。

大数据被用于预测玩家的行为和优化游戏,这样玩家就会再次回到游戏中,并愿意为游戏掏钱。

游戏设计

随着现代技术的快速发展,游戏设计已经成为一门艺术。此外,游戏设计已经成为开发者开启成功职业生涯的热门领域。这是一个复杂的过程,需要各种编程、可视化和动画技能。

出色的视觉效果的应用不再是为了吸引玩家。游戏数据提供的洞察力以及开发者的创造力,有助于为游戏创造出一个互动且复杂的场景。来自游戏分析的见解被用来估计玩家想要的特定知识,预测游戏瓶颈,推理和时间。新的游戏概念、故事情节和机制的设计都是基于之前获得的数据。

目标识别

逼真的图像、人工智能的应用、以及推动图像真实性的极限,是现在游戏开发者和设计师的主要活动。我们认为,图像识别技术将彻底改变游戏行业。与对象检测模型一起,它们被开发者用来创造游戏现实空间中场景和运动的自然变化。

例如,这些模型通常用于区分不同团队的玩家,并向团队中的特定角色发出命令。对玩家来说,区分形状、物体、障碍和图形变得更加简单和快速。此外,物体识别模型和算法用于识别身体的动作,从而在互动游戏的屏幕上传递和反映这些动作。

视觉效果和图形

在电子游戏的发展过程中,出现了大量的计算机图形技术。现代技术的崛起也推动了游戏视觉效果创造机制的巨大进步。其中包括游戏中的动作捕捉、实时渲染、摄影测量等。

例如,动作捕捉可以让角色具有更多的人类特征,它有助于更自然地渲染情绪、面部表情和动作。

现代电子游戏开发人员试着用高级算法去推动游戏的视觉界限。为此,实时渲染技术出现了。摄影测量学(Photogrammetry)则涉及获取摄影相关数据,并将其转换为极近真实数字模型。

个性化营销

个性化营销应用于各行各业,避免无用、烦人和无效的广告。市场营销人员和游戏开发人员都对与客户的高度定向互动感兴趣,通过创造有意义的营销信息,并将其传递给合适的人。无论何时,电子游戏供应商收集的数据都会有助于更好地吸引用户。

游戏中的个性化营销有助于增加用户的活跃度,同时吸引新用户。这可以通过精确地裁剪广告信息来实现。为了确保你的广告被正确地感知到,你需要知道哪些玩家对广告有反应,哪些没有。

欺诈检测

游戏世界中的所有行动和决策都是快速的,所有这些快速的过程都可能面临欺诈的问题。因此,公司需要防止欺诈行为,同时保持足够高的客户满意度。安全问题在所有行业都具有挑战性。

各种各样的玩家验证方案在游戏中被广泛应用。根据法律,游戏开发者有义务验证玩家。此外,各种验证技术可以让我们在早期阶段发现可疑帐户,并采取行动。此外,这些技术也被用来避免身份盗窃,这种欺诈行为在虚拟游戏世界中非常普遍。

支付的欺诈在游戏中也很常见。诈骗者往往会通过特殊的机器人来获取支付所需的信息。因此,游戏公司需要确保玩家的个人信息和交易的高度安全。

可以说,机器学习算法拯救了游戏公司,他们的应用可以快速识别可疑活动。由于机器学习可以处理大量的数据,它们让欺诈的检测更加自动化和高效。

社会和客户分析

事实证明,游戏行业在经济上是非常成功的。它越来越受欢迎,每隔几秒钟就会吸引一批新的玩家。全世界每天都有数百万人在积极地玩电子游戏,所有这些人都留下了大量有价值的数据,这些数据可能对游戏开发者大有用处。想要理解用户对游戏的看法和制定有效的产品策略,社交数据和用户数据分析都是非常重要的。

社交和客户数据分析可以让视频行业了解客户对品牌的态度,预测客户的购买决定、以及对品牌的忠诚度。社交网络游戏形成了多人在线网络,在这些网络中,玩家们会积极地互动。通过这种互动,可以创建独立的社会社区,让成员竞争或者实现相同目标。而客户数据又可以反馈信息,有助于细分用户、更好地定制产品的数据。

结论

游戏产业一直呈指数级增长。活跃用户的数量每分钟都会增加,开发游戏的公司的总收入也在增加。游戏的内部基础结构变得越来越复杂,为玩家提供了更多机会,也为用户创造了一个全新的世界。顶级的可视化和设计技术、最新的视觉效果、图形元素和增强现实效果,为客户提供了高水平的满意度。

数据科学已经进入了各个行业,并不断地改善它们的运行原理。它使各种业务的发展达到了一个质的飞跃。游戏行业也不例外,数据科学技术和方法已经成为游戏开发、设计、运营以及其他功能阶段的重要组成部分。

作者:ActiveWizards

应用机器学习技能的十大技术岗位

May 07, 2021

如果你刚开始接触机器学习,你可能想知道哪类技术工作需要用到这些技能。有些职位(尤其是数据科学家)越来越依赖于机器学习,这就意味着你必须至少了解一些基础概念。

北美求职指北-E周报(12月第2周)

Dec 16, 2021
  • 美单周失业人数创52年新低
  • Microsoft涉嫌歧视非公民应聘者诉讼达成和解
  • 美国新法案要求社交媒体共享数据

谷歌扩招1万员工, 你准备好了吗?

Apr 01, 2021

谷歌计划今年在美国新增至少1万个全职工作岗位,此外还将在写字楼和房地产领域投资70亿美元,这些投资和招聘将在19个州进行。

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Comment *