游戏与大数据——第三章：未来决策权的三种方

在 “游戏与大数据”系列博客的第一部分，我们讲述了大数据的特点，及大数据如何挑战行动前先问为什么的传统。第二部分介绍了大数据与算法是如何创建出一类新型的专家,以及在公司管理中如何在合适的领域使用这两类专家-大数据专家系统和人类学科专家。在这最后的第三部分,我们将讨论“游戏与大数据”的实用价值。一如既往的感谢之前我们多次提到的《大数据时代》的作者维克托.迈尔.舍恩伯格和肯尼思.库克耶,以及《游戏分析》的作者El-Nasr，Drachen 和 Canossa。

游戏和大数据——第一章：为什么以及原因

游戏与大数据——第二章：算法与专家

游戏与大数据——第三章：未来决策权的三种方法

首先我们来讨论一下，数据不同于其他资源的原因：1、一次性资源，如煤或石油等。2、损耗型资源，如汽车的价值会随着使用次数的增多而减少。3、限制型资源，如软件等一些数码产品有序列号许可证，只允许本人无时间限制的使用。数据则没有这些方面的限制，它可以被不同的人反复使用多次，且不会丧失其价值。

数据的这些独特属性让我们很难估算其实际价值。因为数据可以用于很多甚至有些我们还没有想到的领域。在预测这章中关于纽约窨井可能发生爆炸的例子中，“纽约爱迪生联合电力公司的一些专家们认为，上世纪的电缆信息和维护记录可能用来阻止未来事故的发生。”(第103页) 实际上数据具有一种“未来决策”的价值，而这种价值是非常难以估量的。

在《大数据》中，作者讲述了三种放大数据价值的方法：基础数据的反复利用、合并数据集和统筹规划，寻找"事半功倍"的采集方式。

基础数据的反复利用和主要用途

数据的收集通常是为了及时的使用。在游戏中,很多方面都能够通过所获取的数据进行分析，比如故障排除(bug检测)、通过客服来验证玩家行为、平衡经济系统、平滑玩家升级节奏，找出游戏粘性点，挖出打金机器人，减少欺诈交易等。

但这些数据可重复应用于不同的需求。Hitwise(益佰利信息技术有限公司)允许通过搜索查询数据来了解消费者的偏好。通过预测机票价格的走势以及增降幅度，Farecast票价预测工具能帮助消费者抓住最佳购买时机。环球同业银行金融电讯协会SWIFT通过收集在线支付信息来进行GDP预测。在游戏中,游戏日志最初用于市场和促销活动的客户服务查询;玩家的行为可以用来判断潜在的流失者和购买者，对于玩家流失的预测可用于优化服务器分布。

合并数据集

重组数据可以诞生新的事物或行业。大多数人采用“混搭”(跨业),其本质无非是合并不同的数据集或服务。让我们看一下房地产服务商Zillow的例子，它将“近期购房者”信息，“房屋待售”信息，“美国人口普查地理位置”信息，“地方政府附近的学校”信息融汇在一个直观的地图里。Zillow将不同来源的数据组合成“一条龙”连贯的服务，为购房者带来便利。

因此，游戏开发者可以将他们的数据与其他外部数据进行合并。例如，大多数手机游戏服务器会记录玩家的IP地址。将这个IP信息与地理位置或移动运营商进行合并时，你会获得一组非常有价值的新的数据。移动终端公司愿意支付五十万美元来了解玩家的转换模式。只有结合IP地址或移动运营商信息，游戏开发者才可以从游戏日志中深入理解这种模式。这同样适用于家庭互联网服务提供商的转换行为。

因为网络广告有不同的目标用户标准，因此获取玩家时 常会面临“留存”和“支付”的问题。所以游戏开发者需要明确目标玩家的标准,如“收入范围”或“邮政编码”。通过合并美国人口普查数据和收入及支付状态，游戏开发者就可以掌握各地区或各收入范围内的玩家比例。这样可以帮助广告营销经理对不同地区及不同收入范围人群的广告定投预算。

统筹规划，“事半功倍”

当采集的数据具有多重用途时，会让你“事半功倍”。相对于已经获取的数据，第三个方法则更偏重于获取前的采集设计过程。一个很形象的例子，当谷歌街景拍摄车行驶在路上拍图片时，也可以同时采集wifi网络覆盖信息和GPS数据。这样每当户外GPS不可用时，谷歌可以用自己的WIFI-location数据库定位。

另外，在游戏中许多客户服务呼叫系统，允许用户提供反馈客户服务质量建议的功能。这个自动反馈系统也可以用来采集一些简单的关于游戏本身的问题，从而帮助完善游戏设计。

准备开始利用数据

游戏开发商和发行商如何将他们的数据充分利用呢?这里有一些建议：

· 跟踪那些正被采集、删除和存储的数据。由于数据是原材料，在公司中分出一块存储资源来保存数据是至关重要的。这不是说要构建一个庞大的企业数据库，仅仅是为了跟踪数据存储，创建和删除规则。可以简单的用的一张大表格，也可以是花哨的元数据管理系统。

· 建立一致的目标数据。数据使用的目标要与游戏的定位相一致。如果目标是做最有趣的游戏，则通过数据指导游戏的设计。如果目标是实现支付比例最高，则通过数据指导运营来实现。

· 责任制。指定一人分析公司数据。实际上，他/她的职位可能是如“首席数据官”、“首席分析官”。 作为她KPI考核的一部分，她需要分析多个应用程序的数据， 并且给出指导性的结论，如“分析玩家数据，并作为营销对象的判断条件”或“分析玩家活动数据动态分配服务器资源，进而优化玩家体验。”

这就是“游戏与大数据”三个系列。当然，还有许多其他方面没有探索，这只是冰山一角。