历时3年研发,中国手游集团(CMGE)超人气日本动漫IP授权大作《龙珠觉醒》烙印着三代龙珠粉的永恒记忆,于2月28日全平台首发上线,全渠道部署腾讯云。腾讯云满载着经典《龙珠Z》的青春回忆和沸腾热血,全方位支援孙悟空、孙悟饭、库林、贝吉塔、比克大魔王重出江湖!
1.1常规数据分析(设定指标,定期监测) 1.1.1常规数据分析维度 1.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控(小时、天、周、月、季度、年等),发现异常(人数掉线、新增用户增长异常、ARPU
2015年10月22日,腾讯全球合作伙伴大会在重庆开幕,会上重磅发布《2015互联网+白皮书》。白皮书由《互联网+综述篇》、《互联网+产业篇》、《互联网+众创篇》、《互联网+开放能力矩阵篇》、《互联网+微信民生政务篇》和《互联网+指数篇》等6大篇组成,极具参考价值和指导性。 腾讯灯塔依托拥有的海量移动互联网大数据,为《2015互联网+白皮书》提供数据支持。腾讯灯塔在腾讯内外服务手机QQ、应用宝、浏览器、腾讯游戏、大众点评等重要应用,拥有10余年的无线运营和数据经验,覆盖月活8亿月活终端,10余万款机型,基于
点击上方 “蓝色字” 可关注我们! 作者:TalkingData高级咨询总监 - 于洋力作《游戏数据分析的艺术》第一章第一节的前三点。来源:TalkingData 1.3 游戏数据分析的流程 游戏数据分析整体的流程将分为几个阶段,这几个阶段则是反映了不同企业数据分析的水平,从另一个角度,也是在解析作为一名数据分析人员究竟该如何参与到游戏数据分析业务中,与之有关的游戏数据分析师的工作我们将在1.4节重点阐述。 如图1-2所示,对于游戏数据分析系统及数据的利用,我们分为了五个阶段,方法论、数据加工、统计分析,提
点击上方 “蓝色字” 可关注我们! 作者:TalkingData高级咨询总监 - 于洋力作《游戏数据分析的艺术》第一章第一节的前三点的重点阐述。 来源:TalkingData 1.3.4提炼演绎 事实上,每一次数据分析都要经过长期的准备和努力,曾有文章指出在整个数据分析环节中有80%以上的时间是在整理数据,所以如何有效形成方法和经验就变得更加重要。 可以预见的是,当数据分析由系统来实现时,我们需要对关键业务具备数据的归纳和业务分析的模型组织,比如在游戏数据分析中,我们会针对鲸鱼做分析,对留存做专门的分析。这
“内行人看门道,外行人看热闹”,对于刚刚进入游戏这个领域和想进入该领域的人来说,游戏内的一些常识需要提前了解。
文/ 于洋 TalkingData高级咨询总监 1.3 游戏数据分析的流程 游戏数据分析整体的流程将分为几个阶段,这几个阶段则是反映了不同企业数据分析的水平,从另一个角度,也是在解析作为一名数据分析人
【每周一本书】之《游戏数据分析实战》:盛大游戏数据分析专家亲历16年的实战经验分享
因为我实习的工作是游戏后端开发,所以难免会遇到游戏领域的一些专业知识,就比如游戏数据分析。因为之前从未接触过游戏这一块,所以很多东西得去学,在之前老大给我一个任务:统计一下XX款游戏近三个月的留存情况、Guide分布、付费情况,当时接到任务脑袋里是蒙的,留存??Guide分布??付费的指标有哪些??这些我都不知道,这些都属于游戏数据分析的内容,本文就记录一下我近期学习的游戏数据分析吧。
作者:谢佳标 微软中国MVP,多届中国R语言大会演讲嘉宾,目前在创梦天地担任高级数据分析师一职, 作为创梦天地数据挖掘组的负责人,带领团队对游戏数据进行深度挖掘,主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。 《R语言游戏数据分析与挖掘》新书上市已经有一个多月,各大网店均有销售。这是一部从大数据技术和游戏业务双重维度讲解如何利用结果数据指导商业决策的实战性著作,乐逗游戏高级数据分析师撰写,是他近10年数据挖掘与分析经验的总结。数据是无价的,只有当数据被挖掘分析并帮助到企业的时候才是有价值的。传统的数据分析
导语 | GAME AI SDK 是腾讯 TuringLab 研发的首个开源项目,着重解决自动化测试工具中的通用性问题,最初主要用于游戏 AI 自动化测试服务,现在可用于手机 APP、PC 端游戏、软件等专项自动化测试。通过 AI 算法进行大数据训练的网络模型具有良好的通用性,可以直接在同一类游戏(软件)中适用。文章作者:周大军,腾讯 AI 工程组专家工程师。
数据猿导读 电视游戏行业实际上是有机会的,但是机会是留给那些有耐心,有毅力,有能力的人。 作者 | 张辉 伴随应用商店和社交网络的兴起,游戏市场规模空前扩大,大数据和人工智能对于游戏运营特别是延长产品
每一个游戏制作者都想制作出一款让玩家满意的游戏。但是作为开发者,如何知道哪些点是让游戏玩家满意的,哪些是不满意的?今天我们就聚焦这些点来进行讨论。
有小道消息称,苹果App Store正在讨论与中国移动开展话费支付合作。话费支付足够简单,中移动又拥有7亿用户里面不少有付费意愿,是话费支付用户。App Store现在采用的信用卡预授权支付难以迎合中国用户的习惯。 中国用户手机付费习惯开始形成 移动数据分析公司App Annie发布了《全球移动应用市场第一季度分析报告》,该报告显示,Google Play商店的应用下载量超过苹果App Store 45%,但App Store的收入却超过Google Play 85%。中国是AppStore下载量和收入的主
导语:本文宽泛的梳理了游戏产品数据相关的数据埋点内容,包含游戏数据埋点的一些原则和技巧。主要面向刚刚接触游戏数据业务的新人,希望这篇文章能有所帮助。 数据埋点概述 1. 什么是数据埋点 数据埋点是一切数据分析的基石。它指在特定的程序功能被触发时,将这个行为记录下来。例如,当玩家登录时,记录登陆行为;在购买时记录订单等。当这些行为不被记录时,数据分析是没有任何基础数据可以分析的。 数据埋点就是解决在处理当程序功能被触发时,应该如何记录这个行为并通过合适的渠道上报的问题。 2. 游戏数据的分类 按照服务的
在手机普及的时代很多人都愿意用手机来玩游戏,但由于手机产品的档次不同,很多低配置的手机在玩手游时往往会不够流畅,让游戏者的游戏体验比较的差。那么什么是手机云游戏?手机云游戏为什么受欢迎呢?
导语:6月23日,腾讯游戏数据分析系统负责人周东祥在 "GIAC全球互联网架构大会" 的分享了主题为《大数据分析系统在游戏领域的迭代与实践》的内容,具体的分享视频和PPT可以在大会官网下载和观看。这里主要以陈述的角度把个人的分享的主要观点和概要内容分享给大家,欢迎大家来交流,指正。 给大家说下,我今天分享主要内容,分为三个主要内容: 1. 分析系统在游戏分析的背景和要解决的问题 2. 大数据分析引擎 在游戏领域的迭代与实践 3. 分享的总结和未来规划 以数据分析角度来讲,这个是当时大数据技术最
去年,手机游戏消费支出 增长了 7.3%,达到 932 亿美元,并且丝毫没有放缓的迹象。在这个竞争激烈、不断增长的市场中,有效地通过受众获利的重要性远超以往。但是如果没有盈利战略顾问的帮助,您该如何知道自己的获利战略是否足够有效?
本文来源:腾讯技术工程(ID:Tencent_TEG) 导语:本文宽泛的梳理了游戏产品数据相关的数据埋点内容,包含游戏数据埋点的一些原则和技巧。主要面向刚刚接触游戏数据业务的新人,希望这篇文章能有所帮助。 数据埋点概述 1. 什么是数据埋点 数据埋点是一切数据分析的基石。它指在特定的程序功能被触发时,将这个行为记录下来。例如,当玩家登录时,记录登陆行为;在购买时记录订单等。当这些行为不被记录时,数据分析是没有任何基础数据可以分析的。 数据埋点就是解决在处理当程序功能被触发时,应该如何记录这个行为并通过合
数据猿导读 现在时代飞速的发展,人们获取信息的渠道非常多。在这个过程中,渠道整合所带来的竞争压力是所有的手机游戏发行行业共同面临的一个难题。渠道占据了大部分的用户资源,因此企业需要用大数据去服务用户。
移动 APP 安全行业现状与导读 “ 移动应用开发者所面临的安全问题主要涉及终端漏洞威胁,应用重打包威胁,应用仿冒威胁。 本移动 APP 安全行业报告将对金融、电商、游戏三大重灾区行业进行举例分析并
大家都知道,对于产品经理的岗位要求的能力还是比较多的,如果我们对这些能力,按照硬技能和软技能进行分类的话,就有且不止以下这些能力: 软技能:沟通能力、决策能力、逻辑分析能力、执行力、项目管理能力等; 硬技能(工具能力):文档能力、Visio、Axure、Mindmanger等;那么,今天,我们要再讨论讨论产品经理的另一种非常重要的能力---数据分析能力。 何为数据分析 现在的软件开发,都讲究小而美,单点突破,快速迭代。那么我们在快速迭代时,就要用到数据分析,通过用户使用数据来分析
作者@小强me 认为新手总觉得数据分析是一件超级复杂,技术含量极高的事情。他们总关心一些专业词汇,图表怎么做,excel工具怎么用,结论怎么写…作者强调文中所说的都是游戏的数据分析,因此别以为大数据什
互联网行业在大数据的积累和应用以百度、腾讯和阿里巴巴最为值得关注。百度、腾讯和阿里巴巴在大数据的应用上虽然有共同的地方,但由于各自的数据来源和商业模式的不同,其大数据应用也有不同的特色。本文将分析他们拥有的数据资产和应用,以方便大家了解大型互联网企业的大数据现状和未来策略。 百度、阿里巴巴和腾讯的数据资产 从数据类型看,腾讯数据最为全面,这与其互联网业务全面相关,其最为突出的是社交数据和游戏数据,其中:社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容;游戏数据主要包括大型网游
文 | 傅志华 互联网行业在大数据的积累和应用以百度、腾讯和阿里巴巴最为值得关注。百度、腾讯和阿里巴巴在大数据的应用上虽然有共同的地方,但由于各自的数据来源和商业模式的不同,其大数据应用也有不同的特色。本文将分析他们拥有的数据资产和应用,以方便大家了解大型互联网企业的大数据现状和未来策略。 百度、阿里巴巴和腾讯的数据资产 从数据类型看,腾讯数据最为全面,这与其互联网业务全面相关,其最为突出的是社交数据和游戏数据,其中:社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容;游戏数据
世界如此喧嚣,知识何其稀少。这是一个信息爆炸的时代,被资讯洪流裹挟的我们,都养成了非常不好的思维习惯:把信息当作知识,把收藏当作学习,把阅读当作思考,把储存当作掌握。为了给读者提供跟多有价值的信息,文
对于大数据领域的应用,当然是最多用户数的互联网三大巨头掌握数据最多了。那么,现在问题来了:腾讯,阿里,百度,大数据能力哪家强? 大数据有多可怕?你上网买东西搜索了一款避孕套,这过程中搜索行为就被记录了下来。商家通过分析这些行为数据后,给你推送了一款杜蕾斯超薄避孕套。最后你看着觉得不错买了,用完之后觉得体验还不错。大数据这个慨念是什么,数据搜集+数据分析+精准推送=精准营销? 真实案例 一个发生在美国的真实的故事:几年前,一个美国家庭收到了一家商场投送的关于孕妇用品的促销劵,由于很明显促销劵是冲着这个家庭中的
如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂,我们便会需要借用分析工具,来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是,目前市面上有许多数据分析工具可供App开发
最近有一些新朋友想了解游戏数据分析相关的一些内容,然后对游戏运营的一些数据指标也不是很清楚,这里整理了一些常见的数据指标,和大家分享一下,以后有空我们再专题讨论下更深的内容。
近日。在腾讯内部分享会上,游戏数据分析组的高级游戏测试工程师为我们分享了质量数据分析对于游戏留存的影响。让我们更加深入的了解游戏质量数据分析的重要地位。
元宇宙游戏就是基于元宇宙概念开发的游戏,元宇宙是具有可信的资产价值和身份认证的承载虚拟活动的平台,实现了对现实世界底层逻辑的复制,用户可以进行社交、娱乐、游戏、创作、展示、教育、交易等活动,会对用户的生产生活方式产生潜移默化的影响和改变。
DT君继续要说说金融领域的大数据应用。来自TalkingData的首席金融分析师鲍忠铁老说自己是“首席布道师”,DT君觉得名副其实,因为他一上来说话就是金句:大数据不是为了锦上添花,而是为了雪中送炭。
核心观点:短视频很火爆然而在如何变现上各家都还在探索,关键原因是短视频很难像传统视频那样强制插入广告。那么,“奖励视频广告”会不会成为一个解决之道? 2017年,BAT终于都聚到了短视频市场:阿里文娱旗下土豆转型短视频,成立20亿大鱼奖金扶持短视频;腾讯停掉微视的同时投资快手换种方式继续加码短视频;百度投资垂直短视频社区天天美剧。再加上之前已押注短视频的陌陌、微博、一下科技、今日头条、美拍,这个赛道可以说已是十分拥挤。短视频爆发已成必然,然而,视频行业熬了十多年还在追求努力盈利。短视频行业似乎在走视频行业的
随着 5G 时代的来临,之前看似天方夜谭的云游戏再一次走进游戏厂商和玩家的视野中。
小学生要学Python,高考要加入Python,你常玩的手机游戏是Python写的,人工智能首选语言是Python,现在连微软官方Excel都要把Python作为官方语言!
如果你打开招聘的职位要求,都会要求具有统计学的知识,这是因为统计学是数据分析、机器学习的基础知识,是必须要学习的。
2015年7月31日的ChinaJoy,WeTest质量开放平台在腾讯云展台上正式亮相。WeTest平台,旨在将腾讯内部打磨已久的质量工具对外提供服务。除了为游戏开发者提供专业的、自动化测试工具外,还提供舆情监控等工具,全面覆盖游戏研发阶段和运营阶段质量,助力游戏整体品质提升。手游测试、舆情监控、压测工具GAPS将陆续进驻腾讯云服务市场。
最近“跳一跳”在朋友圈风靡一时,吃饭的时候,人家跟你聊跳了多少步,你要没上200都不好意思跟人家打招呼。作为AI研发的机构,我们更关心怎么样才能自动让AI走的更远的问题。网上也有不少解决问题的版本,我
中国手机游戏市场经过前期的快速增长,目前市场规模已趋于饱和。面对这种情况,各大厂商采取手游出海、游戏产品精品化及泛娱乐化等措施,来提高自身盈利能力,以抢占更多的剩余市场空间。
如果我们把人类文明想象成汽车的话,那么软件开发行业就相当于汽车的引擎,编程语言就像引擎的燃料。
某游戏公司开发了个游戏APP,该公司在APP中会发布一些游戏场景、游戏角色、装备、精美皮肤等内容,玩家在线娱乐,产生充值购买等行为。 业务的构建涉及到几个端:
写这个议题可能会得罪很多人,但我还是想要仔细谈一谈这个问题。为什么写这个议题呢?这是近期和多家大数据公司沟通后发现的一个问题。这些新创企业技术实力都很强,都是以大数据技术为导向的公司,有核心产品和成功案例,公司高管们都加入了这个大数据联盟,参加了那个大数据峰会。可是回头来看,效果并不是那么的显著。因为他们做了这些事后,客户数量并没有增加,收入也没有增加,到底哪里出现了问题呢?
数据分析作为一门科学被正式地提出来,是1962年美国统计学家John W.Tukey的一篇文章《The Future of Data Analysis》
除“总体平均评分”以外,部分应用市场还设有“最新版本评分”、“近7日评分”、“近30日评分”等指标衡量近期的用户评论情况。
数据分析是产品运营极具战略意义的一环;从宏观到微观分析,通过表层数据挖掘产品问题,是每个运营人的必修课。 首先,我们来看比较常见的分析方法: 5W2H分析法:What(用户要什么?)Why(为什么要?
数据分析,是产品运营极具战略意义的一环;从宏观到微观分析,通过表层数据挖掘产品问题,是每个运营人的必修课。 首先,我们来看比较常见的分析方法: 5W2H分析法:What(用户要什么?)Why(为什么要
随着数据爆炸式增长,如何高效处理和分析海量数据已经成为关键挑战,结合传统数仓与数据湖优势的湖仓一体(Lakehouse)架构崭露头角,成为大数据领域势不可挡的趋势。
数据分析,是产品运营极具战略意义的一环;从宏观到微观分析,通过表层数据挖掘产品问题,是每个运营人的必修课。 首先,我们来看比较常见的分析方法: 5W2H分析法:What(用户要什么?)Why(为什么要?)Where(从哪儿得到?)When(我们什么时候做?)Who(对谁做?)Howmuch(给多少?)How(怎么做?) PS:(what)用户要极品装备!(why)因为他们要增强战力(where)装备从BOSS身上得到;(when)我们国庆节做这个活动!(who)针对所有玩家!(howmuch)BOSS爆率设
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