游戏如何加入thinkinggame 融资？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-11-23 11:26 标签： 3dmgame游戏论坛
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第三方登录：ThinkingGame 致力于大数据时代的游戏数据挖掘
17:06来源：游戏多作者：五更此方责任编辑：五更此方
　　大数据时代，各行各业的人们都乐于对数据发掘的探索。从海量数据中提取出有用的信息，创造有用的价值都是各个领域在不断努力的方向。ThinkingGame一直以此为目标，立志在大数据领域深耕，将数据挖掘的价值渗透到游戏领域。　　数据不是信息，而是有待理解的原材料。数据挖掘(Data
mining)就是从未经处理过的海量原材料中提取关键信息，找到相关性和模式。它涉及到源于机器学习的神经网络，决策树，基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法，并在多个领域中运用。　　说到数据挖掘，很多人的潜意识里都认为就是数据分析，但其实他们两者有着很大的不同。数据分析是用统计分析方法对收集来的海量数据进行分析，对数据进行多维度描述，一般分析目标比较明确，分析条件也比较清楚。而数据挖掘却总能带来意想不到的结果，要依靠挖掘算法来找出隐藏在海量数据中的规律和模式，也就是从数据中提出隐含的、未知的有价值的信息。总的来说，数据分析是针对已有数据做的多维度统计分析，而数据挖掘主要是通过已有用户的行为轨迹建立用户模型，预测用户未来行为。　　数据挖掘一般划分为“分类”“聚类”“关联”等几大常见问题，针对每一类问题，又有专门的挖掘算法来处理，例如ThinkingGame的潜在游戏付费玩家定位，就是属于“分类”问题。其工作逻辑主要是对目标游戏玩家行为日志的深度分析，通过对已付费和随机抽取的同量未付费两个人群行为日志对比，从他们的登陆、成长、战斗、道具、任务、社交、宠物、活动等日志等中提取关键特征，建立付费玩家用户模型，从而预测其他未付费用户的付费意愿值，再针对性的对这部分潜在付费玩家进行精准营销。这就要求团队对游戏本身有相当深入的了解，才能提取其中的关键特征，以及对算法模型的多年训练经验，才能保证结果的准确度。　　ThinkingGame以人工智能、机器学习为核心，把先进的人工智能、机器学习技术带到游戏垂直领域，为游戏公司提供专业游戏数据挖掘解决方案。服务内容涵盖玩家需求分析、玩家行为分析、玩家行为追踪、玩家行为诊断及玩家行为预测五个方面，有效提升用户付费渗透率、降低玩家流失、延长游戏生命周期，立志通过数据挖掘为游戏行业带来真正价值。
游戏多发布此文仅为传递信息，不代表游戏多认同其观点或证实其描述。
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