腾讯游戏大数据产品体系解密
腾讯游戏大数据应用技术架构
任务体系 日常运营 游戏生涯Fra bibliotek分群干预
实时计算能力 数据包装能力
节点运营
版 本
节 日
赛 事
周 年
大数据支持
目录
• 腾讯游戏大数据应用技术架构 • DataMore实时规则应用 • 游戏大数据实时计算体系
DataMore实时规则应用
实时计算
规则计算
RT-‐Rule CheckSvr
上海南汇IDC
上海周浦IDC
实时事件消息总线
Event Table Bus TGlog TRedis
Ka@a
实时指标一致性存储
腾讯游戏大数据应用技术架构
DevOps
数据源
数据接入 游戏内 TGLog TDBank 游戏外 DT
大数据平台
数据处理 实时计算 引擎 应用模型 实时规则 用户画像 精准推荐
业务应用
可视化报表 效果分析 活动营销 个人中心 消息推送 渠道管理
日增 王者
55T，800亿 100W+QPS
数据源异构化突出，数据量大
用户行为多，400+表 维度扩散大，度量组合多样
一游戏一世界，数据抽象模型困难
如何利用大数据技术帮助产品快速、有效的实现游戏精细化运营？
腾讯游戏大数据应用技术架构
发现问题 01 分析问题 02 解决问题 03
数据监控
经 营 分 析 实 时 分 析 场 景 分 析 提 取 分 析
分析决策
跟 踪 分 析 多 维 分 析 场 景 化 标 签
腾讯游戏大数据产品体系解密
五、数据可视化
数据可视化是大数据产品体系中至关重要的一环。腾讯游戏的数据可视化采 用了多种手段，包括图表展示、报告生成、数据大屏等，使得复杂的数据变得直 观易懂。这不仅有助于企业内部沟通协作，还可以方便地与外部合作伙伴分享数 据成果。
六、大数据在游戏优化中的应用
腾讯游戏的大数据产品体系在游戏优化中发挥了重要作用。通过分析用户行 为数据，可以了解用户的喜好和需求，进而针对性地优化游戏内容和玩法。例如， 根据用户活跃度、留存率、付费率等指标，可以判断游戏的吸引力程度，为后续 的版本更新和推广提供决策支持。
五、总结
从腾讯课堂的数据分析可以看出，中国在线教育平台用户规模庞大且活跃度 高，学习者主要集中在经济发达地区。用户更倾向于选择在线直播课程搭配课后 书法老师指导的模式进行学习，对艺术类和技能类课程的需求也在不断增加。
随着移动设备的普及和技术的发展，移动端在线学习也将成为未来的发展趋 势。
对于在线教育平台来说，要不断优化学习体验和功能设置，提高课程的品质 和学习效果。应积极探索新的应用模式和商业模式，以满足用户不断变化的需求 和市场的竞争态势。在未来发展中，中国在线教育平台还有着巨大的潜力和发展 空间。
同时，腾讯游戏的盈利模式也存在一些劣势：
1、同质化竞争严重：由于游戏行业的进入门槛较低，导致市场上同质化产 品众多，腾讯游戏在创新和差异化方面仍需加强。
2、政策监管风险：近年来，政府对游戏行业的监管力度逐渐加强，对游戏 内容和时长等方面进行了严格限制，这可能对腾讯游戏的运营产生一定影响。
3、海外市场拓展难度大：虽然腾讯游戏在海外市场取得了一定成绩，但与 国际巨头相比，其在海外市场的品牌影响力、产品创新和技术实力等方面仍有差 距。
根据研究结果，可以得出以下结论：
09-CCTC6-腾讯腾讯游戏数据分析平台
腾讯游戏分析平台——分布式文件系统
DataNode数据节点的设计
• 可控的高效数据传输
• • 基于epoll的状态机设计-支持多并发上传和下载 检测+窗口机制-控制上传、下载的速度
•
本机系统资源管理
• 物理路径 = IP:/磁盘号/ 虚拟路径
•
本机运行状态的监控
• • • 当前各磁盘的存储信息 当前的数据传输连接个数 当前网卡流量，系统CPU、内存负载情况
• 存储维护整个集群的文件分布信息和文件信息 • 保证数据存储的均匀 • 数据依赖关系解决
• 监控DataNode，异常时告警 • 定期检查文件，调度DataNode补齐副本数 • 按照实际文件的增减合成新的文件内存映像 • 提供整个存储集群运营统计接口
腾讯游戏分析平台——分布式文件系统
MetaNode主备机制--保证元数据安全
秒级在线运算，提取，跟踪，交叉，多维分析
腾讯游戏分析平台
系统架构和设计思路
腾讯游戏分析平台——腾讯游戏数据
• 目前200+大中型游戏，每天30T新增数据量
• 主要星级和精品游戏核心基础数据200T+
• 特性数据P级 • 单机时代—短且慢
• Hadoop时代—较慢
腾讯游戏分析平台——目标和解决思路
• 两阶段提交算法(一致性保证) • 异步学习(流水号)
腾讯游戏分析平台——分布式文件系统
MetaNode主备机制—保证服务稳定
• 角色切换
腾讯游戏分析平台——分布式文件系统
MetaNodeMonitor—元数据节点监控
• MetaNode运行状态的监控和其角色切换
• • • 负责MetaNode的监控，告警 切换MetaNode角色， 主切换时广播DataNode
大数据技术在游戏行业中的应用研究
大数据技术在游戏行业中的应用研究随着互联网的发展，游戏行业逐渐成为一个庞大的产业链。
同时，随着科技的不断进步，大数据技术的应用也逐渐普及，游戏行业也开始在这方面积极探索。
本文将结合实例，探讨大数据技术在游戏行业中的应用研究。
一、大数据技术在游戏运营中的应用游戏运营商通过大数据技术对用户行为、游戏情况、消费习惯等方面进行分析，为游戏开发和推广提供数据支持。
以腾讯游戏为例，它通过对用户在游戏中的行为和操作进行数据收集，能够准确分析用户所在的地区、用户喜好，从而精准投放广告，提高广告收益。
同时，还能够分析用户留存率、付费率等数据，进而调整游戏策略，提高游戏盈利。
二、大数据技术在游戏研发中的应用在游戏研发过程中，利用大数据技术进行分析，可以大大提高游戏开发效率和游戏质量。
例如，通过数据分析，从用户游戏行为、操作方式、游戏难度等方面收集数据，来调整游戏的难度和内容，提高游戏品质。
同时，利用大数据技术，游戏研发者还可以有效地预测游戏的玩家群体和市场需求，并针对性地研发新游戏，满足不同需求的玩家。
三、大数据技术在游戏社交中的应用除了在游戏运营和研发方面进行应用研究，大数据技术在游戏社交方面也有着广泛的应用。
例如，在游戏社交平台中，将大数据技术与社交功能相结合，可以通过分析用户行为，提高游戏社区的互动性，促进玩家之间的分享和交流。
同时，通过对社交信息的数据收集和分析，游戏运营商还能够将游戏社交平台变成可靠的社交营销工具，从而推广游戏和相关产品。
四、大数据技术在游戏防沉迷方面的应用最后，大数据技术在游戏防沉迷方面也有重要的应用。
以中国游戏市场的实践为例，游戏运营商必须遵守《网络游戏管理暂行办法》的相关要求，该规定要求游戏运营商对未成年人的游戏时间进行限制和监督。
通过大数据技术，游戏运营商可以实时监测游戏用户的行为，进行统计和分析，对用户的游戏时间进行控制和提示，切实保障未成年人健康游戏。
总而言之，大数据技术在游戏行业中的应用研究是游戏行业发展的必然趋势。
Tencent大数据技术架构
SetA
网关 主 MySQL + Agent 备1 MySQL + Agent
…
应用 MySQL API
备2n MySQL + Agent
网关
SetB
网关 主 MySQL + Agent 备1 MySQL + Agent
…
备2n MySQL + Agent
1、识别DDL类sql，并以任务形式保存至scheduler； 2、解析DML类sql，并转发至对应Set； 3、收集Set返回的结果，组合后返回请求端； 4、watch并获取表的访问路由； …
容量：自动分表
GW(逻辑表) Mysql(物理表) GW(逻辑表) Mysql(物理表)
T 0 T 1
T
T
当SET资源不够或表 记录超标时，触发 扩容，物理表分裂
T 2 T T 3
该过程自动完成
初始态：逻辑表=物理表
T n
扩容后：逻辑表=N个物理表
容量：自动伸缩
伸缩方式
整表迁移 子表分裂
T1 T2 T3
原则：避免表分裂，及时表合并 表分裂的问题
在一个集群中，每次表分裂，会导致集群 表数量的增加；集群中表的数量就是路由 的条数，表数量越多，路由的效率就会越 低
•
• •
采用hardlimit+softlimit结合的方式
Hardlimit保证安全，不超机器总容量 Softlimit保证充分利用整机资源
14
Gaia 技术特点
强扩展性：支持单cluster万台规模
（即将达到
8800节点，20w+核，1500个pool）
游戏数据分析(腾讯资料)
2.2 在线数据
2.2.1 最高同时在线 PCU (Peak Concurrent Users)
在一个瞬间极点上达到的同时在线的用户总数。 PCU代表了在一个特殊点上该游戏的规模和受欢迎的程度。 PCU是厂商宣传产品知名度的重点标杆之一。
3.3 经济系统统计
经济的产出： 任务产出（完成任务获得系统给与的奖励） NPC产出（打败NPC获得系统给与的奖励）
经济的消耗： 基本生存开销（血瓶/魔瓶） 道具开销（武器/防具/修理/升级/合成） 其他（洗点/声望/宠物）
经济的存量： 服务器存量（金币/一般等价物/原材料）
知识点：良性经济系统 1 产出比例性略高于消耗 2 消耗要拉开层次，低层次消耗要能被简单满足 3 要有能够大量消耗资源的途径
将一段时间内（天/周/月）内各时间点的在线数进行平均后的结果。 ACU最能代表一个游戏的规模和受欢迎的程度。（因为ACU最为客观） 按游戏时长收费的游戏可以通过ACU计算推论得出营收。
计算方法： 每小时收费为0.4元的网络游戏，每1个ACU每月贡献的收入为： 0.4*24*30=288
练习：九城魔兽世界在Q3的营收为3.737亿元，点卡费用0.45元/小时， 那么九城在Q3魔兽世界的ACU是多少？
4.2.3 核心道具使用率
知识点：核心道具使用率 1 决定了当前游戏的走向 2 要保证持有量的持续稳定
4.3 排名统计
ACG由于其内容竞争性激烈，所以提供排名系统以进一步增加荣誉感 并且创造目标追求
Q&A Thank you
腾讯蒋杰：深度揭秘腾讯大数据平台
在传统IT行业工作了五年。
随着互联网在中国的爆发，我也从传统IT行业转移到了阿里巴巴，在那里的五年也是我在互联网行业起步和成长的五年。
之后有机会与腾讯结缘，对我来说也是进一步提升和发挥的机会，于是就举家由杭州南迁到深圳工作至今了!十多年的职业生涯，转换过公司也转换了工作生活的城市，但一直不变的是我的工作始终围绕着“数据”展开，无论是在传统IT行业，还是之后的互联网行业，“数据”始终是我工作的核心内容，而我自己最大的职业追求也离不开“数据”，我想可能未来十年到二十年之内我的工作还是会围绕着“数据”，因为我热爱大数据的技术，也在不断发掘数据中蕴藏的巨大价值，并相信数据在不断地改变着我们的生活!问：可否介绍一下目前腾讯数据平台部的技术团队规模和结构是怎样的?蒋杰：目前我们数据平台部共有200多人。
整个数据平台是按照基础平台、核心应用、产品包装和质量监控的思路分为四部分：数据中心，负责建设管理腾讯大数据基础平台;精准推荐中心，负责研发落地以数据挖掘为核心的大数据应用;产品中心，负责大数据产品的策划和运营;质量中心，负责我们的质量监控与保障。
问：能简单说说腾讯目前的数据情况么?蒋杰：要说腾讯的数据情况，得从不同的业务说起。
其中主要包括以下5种：QQ：月活跃用户超8亿，最高同时在线1.9亿;在线人际关系链超1000亿;微信：月活跃超3.5亿;日均消息量超50亿;空间：月活跃用户超6亿;日均相册上传超过4亿;日写操作总数过10亿;游戏：腾讯游戏月活跃用户4.5亿;手机游戏月活跃用户近2亿;网站：日均浏览量PC侧超17亿，手机侧近13亿;日访问用户量PC侧近1.3亿;手机侧近8千万;从这些数据可以看到，腾讯每天的数据量是一个天文的数字，目前最高日接入消息条数8000亿，日接入数据量200T B，并发分拣业务接口10000个。
问：能不能详细介绍一下这个平台架构的架构设计思路?蒋杰：其实这些你都可以从腾讯目前的发展看出来，主要考虑的是数据开放、专业化、成本三点。
腾讯云产品概览
国际/国内/国内语音
基础
0 1
消息队列 CMQ
0 3
API 网关
0 2
消息队列 CKAFKA
0 4
腾讯微服 务平台
互联网中间件
基础
量子技术
抗量子签名服务
产品
安全
终端安全
营销风控
（御点）
产品
安全
内容安全
专家服务
网络 安全
应用 安全
安全
数据 安全
金融 风控
主机安全 （云镜）
安全 管理
别
自然语
05
言处理
语音技
03
术
智能机
06
器人
人工智能
01
智能鉴 黄
02
图片标 签
03
文字识 别
图像识别
人工智能
人脸识别
01
人脸识 别
03
人脸核 身
02
人脸融 合
04
人脸支 付
人工智能
语音技术
01
语音识 别 ASR
02
语音 合成
03
声纹 识别
人工智能
AI平台服务
01
02
03
01
智能钛机器学 习
06
企业邮箱
05
移动解析
HttpDNS
04
SSL证书
03
网站备案
02
云解析
01
域名注册
企业服务
域名与网站
检测工具
企业服务
域名与网站
物联网 通信
物联网 设备身 份认证
物联卡
企业服务
物联网
LPWA 物联网 络
腾讯打造数字化生态系统的成功案例研究
腾讯打造数字化生态系统的成功案例研究腾讯是中国领先的互联网公司之一，通过打造数字化生态系统，成功实现了多元化的发展。
本文将对腾讯打造数字化生态系统的成功案例进行研究，并分析其在商业模式和战略方面的创新。
一、腾讯数字化生态系统的发展历程腾讯成立于1998年，最初是一个即时通信软件提供商。
随着互联网的快速发展，腾讯逐渐拓展了业务范围，并通过收购、投资等方式扩大了生态系统的规模。
腾讯的数字化生态系统主要包括社交平台、游戏、音乐、视频、广告等多个领域，形成了一个庞大而复杂的业务网络。
二、腾讯数字化生态系统的商业模式1. 多元化产品和服务腾讯通过推出多元化的产品和服务吸引了大量用户。
例如，腾讯的社交平台QQ和微信已经成为人们日常生活中不可或缺的工具，同时还有各种娱乐、支付、出行等服务，满足了用户的多样化需求。
2. 开放式平台腾讯通过开放式平台吸引了众多的合作伙伴。
腾讯的开放平台为开发者提供了丰富的资源和工具，吸引了大量的第三方应用和游戏接入。
这种开放的商业模式不仅增加了腾讯的用户粘性，也为合作伙伴带来了更多机会。
3. 广告和付费服务腾讯通过广告和付费服务实现了商业变现。
腾讯的社交平台和其他应用都提供了广告投放的机会，吸引了大量广告主。
同时，腾讯还推出了付费会员服务，提供高级功能和特权，增加了用户的付费意愿。
三、腾讯数字化生态系统的战略创新1. 用户导向腾讯一直以用户为中心，不断优化产品和服务，满足用户需求。
通过大数据技术，腾讯能够深入了解用户的兴趣和行为，从而推出更加精准的推荐和个性化服务。
2. 技术创新腾讯在技术方面的不断创新也为数字化生态系统的发展提供了支持。
腾讯在人工智能、大数据、云计算等领域投入了大量资源，不断推出新的技术产品和解决方案，提升了用户体验和商业效益。
3. 生态联动腾讯通过不同业务之间的生态联动，实现了资源的共享和互通。
例如，用户在社交平台上分享的内容可以在其他应用中得到更多传播和关注，提高了整个生态系统的价值。
计算机周报：腾讯大模型产业链全梳理
计算机周报20230617腾讯大模型产业链全梳理2023年06月17日⚫ 市场回顾➢本周（6.12-6.16）沪深300指数上涨3.3%，中小板指数上涨4.95%，创业板指数上涨5.93%，计算机（中信）板块上涨5.37%。
板块个股涨幅前五名分别为：云赛智联、鼎捷软件、浪潮信息、御银股份、久远银海；跌幅前五名分别为顺利办、紫晶存储、和仁科技、宝兰德、淳中科技。
⚫ 行业要闻➢ 工信部：加快推进开源体系建设，打造开源应用示范标杆。
➢ 工信部：将开展多元化智能光伏试点示范。
➢ 乘联会：6月1-11日乘用车市场零售42.5万辆，同比去年同期下降10%。
➢华为：参与欧盟多个研发项目，涉及AI 、6G 和云计算等技术。
⚫ 公司动态 ➢ 软通动力：6月12日消息，公司2022年度不派发现金股利，不送红股，以资本公积金向全体股东每10股转增5股。
➢ 万兴科技：6月13日消息，公司使用自筹资金人民币21,369.80万元收购格像科技72.44%股权。
➢山石网科：6月14日消息，公司持股5%以上股东Alpha Achieve 拟通过集中竞价、协议转让方式减持公司股份不超过25,232,040股，约占公司总股本的14%。
➢川发龙蟒：6月15日消息，公司已完成工商变更登记并取得营业执照。
⚫ 本周观点据网易消息，6月19日，腾讯将举办腾讯云行业大模型及应用产品发布会。
本次会议以助力推动行业大模型落地产业为目标，解构腾讯云的全新AI 算力性能优势，发布基于此为产业客户打造的行业大模型及精调解决方案，并展示多款应用产品的全新能力升级。
随着腾讯大模型发布落地，后续在行业端及C 端的应用有望带来巨大的商业潜力，腾讯产业链核心标的梳理如下：浪潮信息（算力侧服务器核心供应商）、泛微网络（腾讯系办公领域稀缺战略投资标的）、博思软件（腾讯财政票据领域投资标的）、宝信软件（腾讯IDC 领域合作伙伴）、数据港（腾讯IDC 领域合作伙伴）、东华软件（腾讯战略投资）、常山北明、长亮科技、天融信等标的。
腾讯游戏大数据分析平台的精细化运营之道
好友回流
新游戏推荐
数据服务闭环的基础：更准确的数据
数据血缘
全程检测
元数据管理 统一数据 开发平台
数据有效管理、开发者更高效开发，不用关心存储、计算资源、系统可用性
数据服务闭环的核心：场景化用户精细化干预
场景分析
在不同的场景提供专题的分析专题 快速发现运营的问题点
覆盖用户生命周期数据化运营闭环
1 发现问题
活跃及付费转化
秒级数据计算 帮助游戏及时了解游戏运营状况
3 解决问题
低成本运营策略实施 帮助游戏快速响应，即时调整策略
新进转化
流失干预
2 分析问题 秒级多维数据分析平台 帮助产品快速定位问题，分析决策
iData是这样帮助游戏运营的
新手存留预警
新手存留分析
新手干预措施
效果跟踪
活动上线后实时跟踪 活动效果做调整，新 手存留上升
1 ·∙ 数 据 服 务 建 设 历 程
2 ·∙ 数 据 化 运 营 服 务 闭 环
通过iData实现精细化运营的闭环
数据源
游 戏 内 数据接入
平台组件
数据处理 数据存储 KV存储 DB存储 位图索引 HDFS
服务引擎
数据分析引擎 数据接口中心 运营规则引擎 精准推荐引擎 用户触达中心
3 ·∙ 未 来 建 设 思 路
1 ·∙ 数 据 服 务 建 设 历 程
游戏运营团队需要更精细化运营游戏
腾讯云平台介绍
- 腾讯于战略拓展中心 – 2017.07
1 腾讯公司简介 2 腾讯于产品及解决方案介绍 3 腾讯于最佳实践 4 腾讯于合作伙伴生态体系
腾讯公司核心理念
愿景: 最受尊敬的互联网企业 使命: 通过互联网服务提升人类生活品质 经营理念: 一切以用户价值为依归 价值观: 正直+进取+合作+创新
美视优享（Magic Image）为开収者提供「视频鉴黄+美颜特效」整套视频直播行业产品解决方案， 用以解决视频直播类产品主播色情暴力视频频出、内容同质化严重等问题，劣力构建健康的网络环 境。
最新云产品简介——大数据可视交互系统
Raydata基亍数据实时渲染技术，利用各种技术从大规模数据通过本系统，实现于数据实时图形可视 化、场景化以及实时交亏，让使用者更加方便地迚行数据的个性化管理不使用。
腾讯&三一 巟业亏联网 平台
大数据套件 大数据应用 BI报表决策辅劣
区域热力图 位置流量趋势 人口迁徙图
内部通讯 移劢办公 协同办公
平台能力
支付能力
基础支撑
智能客服
企业号
腾讯企业 云
企业微信
政务于平台建设 可视化运营平台
开放第三方合作
政务通
数据存储分析 数据交换共享
网络安全管控 于监控平台
立体化安全体 系
可用性提高到99.99%，开发周期较少1个月，成本降低80%
腾讯云最佳实践——通信
短信功能：
支持短信下行和上行服务 （验证码短信、通知类短信、营销类短信、语音短信）
支持自定义短信签名和内容 支持三网合一的与有码号 支持200多个国家和地区
短信质量：
到达率：99% 时延：90%以上短信10秒内触达
蓝鲸智云体系介绍
√
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敏感数据加密
√
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√
操作审计
√
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作业全局变量
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√
公共脚本库
√
√
√
SQL执行
×√
√
支持PowerShell
√
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API访问次数无限制
×√
√
支持AIX小型机
×√
×
企业级分布式高可用方案
×√
√
表六：集成平台功能/服务差异
类别
社区版 企业版 公有云版
三个环境（本地开发环境，测试环境，正式环境） √
√
该 SaaS 已在蓝鲸社区版V3.0中推出。
3.标准运维
标准运维是通过一套成熟稳定的任务调度引擎，把在多系统间的工作整合到一个流程，助 力运维实现跨系统调度自动化的 SaaS 应用。
该 SaaS 在蓝鲸社区版中暂未推出。
4.日志检索
蓝鲸智云日志检索是为了解决运维场景中查询日志难的问题而推出的一款 SaaS，基于业 界主流的全文检索引擎，通过蓝鲸智云的专属 agent 进行日志采集，无需登录各台机 器，集中管理所有日志。
该 SaaS 已在蓝鲸社区版V3.0中推出。
产品功能
产品种类
蓝鲸智云根据用户群体和版本特性的差异，目前为用户提供了3套产品：社区版、公有云 版、企业版。
产品名 称
面向对象
使用方法
描述
社区版
个人或企 业
官网下载，自行搭建 部署
由蓝鲸智云团队官方提供的一套基础的、基 于 PaaS 的
技术解决方案，旨在提高行业运维技能。该 版本终身
蓝鲸智云，运维领域的一张新名片，正在多个层次、多个领域崭露着头角，逐渐释放着自 身特有的价值，引领着行业新标杆，开创了运维体系2.0的新局面。
实战案例｜构建产品数据运营体系的11个步骤
实战案例｜构建产品数据运营体系的11个步骤本文内容将会从作者在腾讯、YY的实战案例中详细讲解“11步构建产品数据运营体系”，如下：第1步：制订产品目标第2步：定义产品数据指标第3步：构建产品数据指标体系第4步：提出产品数据需求第5步：上报数据第6~8步：数据采集与接入、存储、调度与运算第9步：获取数据第10步：观测和分析数据第11步：产品评估与数据应用在Blues十多年的互联网行业工作生涯中，很大一部分时间的工作是数据运营，从QQ 秀到YY语音，再到迅雷，都经历了产品数据运营的流程优化、平台构建、分析应用等过程，亲历了数据在产品中的重要地位。
不少人对数据运营的理解，局限于数字统计、原因分析等，其实这些只是数据运营工作的一小部分，数据最终是为产品服务的，数据运营，重点在运营，数据只是工具。
数据运营是做什么的？个人的理解是：制订产品目标，创建数据上报通道和规则流程，观测产品数据，做好数据预警，分析数据变化原因，根据分析结果优化产品和运营，并对未来数据走势做出预测，为产品决策提供依据，在产品策划与运营中融入数据应用。
通俗点说，数据运营搞清楚以下5个问题：我们要做什么？——目标数据制订；现状是什么？——行业分析，产品数据报表输出；数据变化的原因？——数据预警，数据变化的原因分析；未来会怎样？——数据预测；我们应该做什么？——决策与数据的产品应用。
如何才能构建一个完整的产品数据运营体系？Blues根据自己在YY工作的经验进行了梳理和总结，整个过程可以分为如下的11步，供大家参考。
第1步：制订产品目标这是数据运营的起点，也是产品上线运营后进行评估的标准，以此形成闭环。
制订目标绝不能拍脑袋，可以根据业务发展、行业发展、竞品分析、往年产品发展走势、产品转化规律等综合计算得出。
制订目标常用SMART原则来衡量。
1、S代表具体（Specific）指工作指标要具体可评，不能笼统。
例如我们制定YY语音基础体验的产品目标，如果是提升产品体验，则不够具体，每个人的理解不一致，当时我们的基础产品目标则是提升新用户次日留存，则非常具体。
大数据在游戏产业中的应用
大数据在游戏产业中的应用随着信息技术和互联网的迅猛发展，大数据应用逐渐渗透到各行各业，而游戏产业也不例外。
大数据作为一种数据分析和处理的技术手段，对游戏产业带来了巨大的影响和改变。
本文将探讨大数据在游戏产业中的应用，并结合实例分析其具体作用和效果。
一、用户行为分析在游戏产业中，用户行为分析是大数据应用的核心之一。
游戏运营商通过收集大量用户数据，包括游戏时间、游戏行为、付费记录等，对用户在游戏中的行为进行深入分析。
通过分析用户的行为习惯、游戏偏好等信息，游戏运营商可以精确了解用户的需求和兴趣，从而开发出更符合用户需求的游戏产品。
同时，游戏运营商还可以通过分析用户的付费行为，提供个性化的付费策略和服务，实现精细化运营，提高游戏的盈利能力。
以腾讯游戏为例，其在《王者荣耀》这款畅销手机游戏中应用了大数据分析技术。
通过对用户进行分群和画像建模，腾讯游戏可以了解用户的游戏偏好和行为特点，并基于这些数据为用户提供更优质的游戏体验。
腾讯游戏利用大数据分析技术，实现了游戏运营的个性化和精细化，提高了用户的留存率和付费率。
二、游戏内容优化大数据不仅可以用于用户行为分析，还可以为游戏开发提供宝贵的参考。
通过收集用户的游戏反馈和评价，结合游戏数据，游戏开发者可以了解用户对于游戏内容的看法和意见，进而根据用户需求进行游戏内容的优化。
例如，在《魔兽世界》这款热门网络游戏中，暴雪娱乐就利用大数据分析用户的游戏反馈和互动数据，不断调整游戏的剧情、任务、道具等内容，提升用户的游戏体验。
通过大数据分析，暴雪娱乐可以实时了解用户的需求和期望，及时作出相应的调整和优化，使得游戏更加符合用户的期望，进一步提升用户满意度和粘性。
三、市场预测和竞争分析大数据在游戏产业中还能够进行市场预测和竞争分析，为游戏运营商提供决策参考。
通过收集和分析用户的游戏行为和趋势，大数据可以提供准确的市场预测，包括用户的新需求、受欢迎的游戏风格等信息，帮助游戏运营商抢占市场先机，及时推出有竞争力的游戏产品。
腾讯互娱公开课：游戏数据分析详细操作解读
8月9日，腾讯互娱携手极客公园在北京腾讯汇召开《探秘游戏方法论-数字占星术》公开课。
本期公开课由腾讯互动娱乐高级数据营销经理陆金贤、数据营销经理王常伦进行分享，内容围绕“数据决策”展开。
本期公开课视频、PPT等内容近期将陆续放出。
据了解腾讯互娱在未来的时间内还将陆续对外召开多期公开课。
以下是整理的要点内容：导言今天为什么还要来讲数据，并不是想告诉大家大数据是什么，或者大数据应该怎么去用，而是要告诉大家腾讯互娱是怎么来应用这个数据的。
如果关注一下我们腾讯过往的信息和资料，会发现其实腾讯很少在公共场合去讲大数据。
因为腾讯不是没有数据，而是数据太多了，而且腾讯自己也不一定知道大数据是怎么一回事。
所以我们更多的反而是关注怎么去运用数据，这才是数据应该具有的价值，以及希望这堂课能够带给同学们的直观的感受。
数据从哪里来：布点采集与筛选已有1.游戏数据：游戏运营数据 、游戏市场数据;2.平台数据：游戏间交叉数据 、腾讯平台行为数据;3.外部数据：可直接获取外部数据 、外部合作数据;其实内部数据和外部数据的获取都是一模一样的，就是布点，在你所关注的关键路径上，你所需要获得的关键数据上去布点，按照一定的时间维度去进行数据的采集。
作为腾讯来说，腾讯互娱关注用户数据采集的过程，跟刚才大家提的说关注游戏本身的数据还不太一样，我们会从整个用户全生命周期采集数据。
从整个过程来说叫做SaaS，这种模型并不是腾讯所创的，最早是Google提出来的。
如何预测产品与市场走势——游戏新进量级的预估1.百度指数与网吧点击的数据预测高达90%准确在预测一个游戏新进用户量的时候，我们发现两个指标对他未来这款产品到底能否上线影响甚大。
第一，百度指数。
百度指数代表市场热度，代表用户的关注度。
对于游戏来讲，我们认为网吧里面的点击率代表了我们想针对的游戏用户群体对我们前期的关注度。
我们分析了大量的游戏，每一个游戏上线之前百度指数、资源的转化率、网吧的点击率我们发现有比较明显的线性的关系。
腾讯游戏大数据服务场景与应用
游戏数据结构强依赖游戏内容 元数据内容维度表多，版本变化快（最多端游370多张表） UDP协议接入成本低、解耦 异构化存储带来的挑战
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数据计算与应用
腾讯游戏大数据架构
数据计算与应用
iData腾讯游戏数据分析
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数据计算与应用
实时计算 适时计算
在线计算
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数据计算与应用
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数据计算与应用
在线计算-Online
大数据批量计算秒出 数据重用多次计算 基础指标（C++分布式）与特性指标分离（Spark）
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数据计算与应用
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数据计算与应用
在线计算-Online
大数据批量计算秒出速度，最大1分钟，平均20s内 C++ bitmap的大量应用(数据索引+数据序列化存储) Spark的本地化计算
腾讯游戏大数据场景与应用
周东祥
腾讯互动娱乐运营部数据中心
2015-6-2
2015-6-2
பைடு நூலகம்
目录
腾讯游戏大数据架构
数据计算与应用
iData腾讯游戏数据分析
腾讯游戏大数据架构
iData游戏一站式数据服务平台
AMS活动营销 元 数 据 事件触发(Trigger) 交叉计算 关联计算 数据分析 数据挖掘 对外推送
实时计算-RealTime
游戏服务器
(GameSvr)
数据采集
(TGlog)
实时计算
(RealTime)
交叉计算 关联计算
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Block1
Block2
Block3
Block…
DataNode-1
Block1
Block2 Block…
Executor-1
DataNode-2
Block1 Block2 Block…
Bitmap Index Generator Bitmap Filter Builder Bitmap Index Generator Execute Engine Bitmap Filter Builder Bitmap Index Aggregate Merger Generator Execute Engine
2 4 4 字节 索引文件结构
uin/commid
全量 数据
更 新
文件偏移量 offfset
• 大区数据分片，全排序
6 4 字节
全量 数据
流水
数据服务闭环的基础：多维数据分析
数据一体化 数据分析引擎 多维分析可视化
多维分析引擎
HDFSCDB Sch源自dulerStorage Scheduler Data Extract Data Stats Gather
组合任务调度 Spark调度
位图调度
画像引擎
用户画像 下钻分析 多维交叉
交叉引擎
多包合并
多包差集 大盘交叉
Spark计算引擎
多维计算 排序过滤
算法模型
实时计算 号码转换 日志计算 ETL
位图引擎
用户提取 基础跟踪
ES引擎
用户提取 特性跟踪
数据服务闭环的基础：多维数据分析
数据一体化 数据分析引擎 多维分析可视化
数据组织与更新策略
• 分类型存储
登录bit 1 10..01..11
位图文件数据结构
uin/commid 最后登录时间 last_login_time 最后消费时间 last_pay_time 最后充值时间 last_deposit_time
每日流水文件数据结构 注册文件 uin/commid 登录时间 login_time ...... 登录文件 uin/commid 注册时间 register_time ...... 消费充值文件 uin/commid 消费时间 pay_time 消费金额 pay_account ...... 充值文件 uin/commid 充值时间 deposit_time 充值金额 deposit_account ......
SQL Parser Query Optimizer Data Representation Execution Plan Bitcode Emitter Execute Scheduler
游戏数量、品类繁多
游戏数据化运营服务iData
用户群大，偏好各异
随着精细化的需要团队不断变革
400+次 2亿人次 30亿 4 2012年 2006年 1
蛮荒时代
通过游戏运维在文本日志 中进行数据统计
智能化时代
2008年 2
石器时代
由专门的数据开发人员提 供统计分析页面
3
机械时代
提供分析框架 降低统计分析成本
新手存留预警
新手存留分析
新手干预措施
通过配置新手任务赠 送，调整新手任务， 降低任务门槛
iData是这样帮助游戏运营的
新手存留预警
新手存留分析
新手干预措施
效果跟踪
活动上线后实时跟踪 活动效果做调整，新 手存留上升
01
腾讯游戏大数据 产品
02
如何建设数据服 务闭环
覆盖用户生命周期数据化运营闭环
1 发现问题
分散的多种 来源数据
数据血缘管 理
异常监控
维度与度量 指标管理
综合调度与 计算
规范中间 表
统一的二次 计算平台
自动统计
多种应用途 径
数据分析
故障自愈
热区缓存
自动构建 cube
数据应用
自动明细
数据服务闭环的基础：多维数据分析
数据一体化 数据分析引擎 多维分析可视化
计算调度
TDW调度 ES调度 交叉调度
用户自助中心 服务引擎
平台组件
数据处理 实时计算 引擎 应用模型 用户画像 规则库 算法库
业务应用
报表统计 数据分析 运营活动 精准推荐 游戏功能 触达运营
数据分析引擎 数据接口中心 运营规则引擎 精准推荐引擎 用户触达中心
分析系统
平台组件 引擎
数据存储 KV存储 DB存储
离线计算
应用系统
位图索引 HDFS
用户触达
数据采集
存储计算
应用落地
数据服务闭环的基础：多维数据分析
游戏产品自助化用户分析平台
数据服务闭环的基础：多维数据分析
数据一体化 数据分析引擎 多维分析可视化
数据服务闭环的基础：多维数据分析
数据一体化 数据分析引擎 多维分析可视化
传统方法
事实表
Sql统计计算
可视化报表
…
原始事实表 清理原子数据
动态宽表
标准聚合计算 和复杂计算app
立方体构成
可视化 分析
数据一体化
结果DB
TRedis
线上服 务
可视化
数据服务闭环的基础：多维数据分析
数据一体化 数据分析引擎 多维分析可视化
数据应用服务 难度根源之一
实现异常自动 恢复的关键
将零散的数 据有序管理
数据统一中间 规范形成
自助化数据分 析与应用工具
10....110....01 00....110....00 10....110....01
366天
10..10 10..00 10..10
8天 冗余位
• 结构化
• • •
消费bit 0 10..01..01 充值bit 1 10..01..11
12个月
Bitmap存储和计算 366天以前是否活跃 ProtoBuf存储流水 全账号时间切分和全 时间账号切分
iData-自动化时代
一站式数据分析服务 基于用户生命周期的数据化方案
iData是这样帮助游戏运营的
新手存留预警
某业务，新版本上线后， 新手次日存留只有20%， 严重低于正常值
iData是这样帮助游戏运营的
新手存留预警
新手存留分析
新手任务门槛太高 导致用户流失大幅 增加
iData是这样帮助游戏运营的
腾讯游戏大数据产品体系解密
iData腾讯游戏数据服务
农益辉 腾讯互动娱乐运营部数据中心总监
01
腾讯游戏大数据 产品
02
如何建设数据服 务闭环
03
数据化运营思路
01
腾讯游戏大数据 产品
游戏运营团队需要更精细化运营游戏
200+款游戏 5亿+自然用户
手游爆发 页游爆发
2006
2010
2014
2016
秒级数据采集计算 帮助游戏及时了解游戏运营状况
活跃及付费转化
3 解决问题
低成本运营策略实施 帮助游戏快速响应，即时调整策略
新进转 化
流失干 预
2 分析问题
秒级多维数据分析 帮助产品快速定位问题，分析决策
通过iData实现精细化运营的闭环
元数据管理 数据源
游 戏 内 产 品 渠 道 外 部 信 息 数据接入 实时传输 准实时传 输 离线传输