【摘 要】
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随着时代的进步,游戏行业渐渐的作为新兴行业飞速发展。经历了前期迅速发展的红利期之后,当下,游戏玩家群体趋于稳定,导致游戏行业的竞争愈发激烈。成功的游戏往往需要具有较高的质量和用户粘性,因此对于玩家群体的分析把控显得至关重要。本文通过分析游戏玩家的各项活跃数据以及游玩时间、充值金额,建立数据挖掘模型,对游戏玩家群体进行划分,并对每个玩家群体的特征进行分析。同时根据玩家当前的数据对玩家未来的付费行为进
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随着时代的进步,游戏行业渐渐的作为新兴行业飞速发展。经历了前期迅速发展的红利期之后,当下,游戏玩家群体趋于稳定,导致游戏行业的竞争愈发激烈。成功的游戏往往需要具有较高的质量和用户粘性,因此对于玩家群体的分析把控显得至关重要。本文通过分析游戏玩家的各项活跃数据以及游玩时间、充值金额,建立数据挖掘模型,对游戏玩家群体进行划分,并对每个玩家群体的特征进行分析。同时根据玩家当前的数据对玩家未来的付费行为进行预测。以某游戏101万名玩家的数据为基础,先初步分析了玩家群体的总特征,统计了营收付费角度的贡献。然后使用K-Means聚类算法,以时间深度-付费深度作为两个划分维度,对玩家群体进行了聚类分析,对聚类结果从付费总量、活跃度、人数等特征进行详细的分析。然后使用深度学习的手段,利用Gradient Boosting算法建立模型,通过玩家已有数据来预测玩家在未来是否会继续对游戏进行付费,建立付费与否的分类模型,同时使用回归分析的方式,尝试去预测玩家的付费额度,并取得了有实际商业价值的分析结果。本文的研究为游戏公司对于玩家群体的分析提供了思路,基于分析的思路和结果,便于游戏公司更好的制定未来的游戏营销战略和游戏设计方法。
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