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游戏观察消息，机器学习和大数据已经成为当下互联网科技领域的热门词汇受到关注。在游戏开发方面，机器学习和大数据也正在起到越来越重要的作用。但与电子商务领域相比，游戏领域对其数据中心成千上万的大数据尚未加以充分利用。
游戏行业是当前涵盖数据最为密集的领域之一，然而，在游戏开发商提供的海量大数据中，仍有着大量未被开发的宝藏。
与电子商务领域相比，游戏领域对其数据中心成千上万的大数据尚未加以充分利用。
游戏开发人员原本可以利用这些数据，更高效地提高游戏玩家的整体体验，消除不文明行为带来的负面效应;促进游戏应用程序的健康运行;维持游戏平衡;减少玩家流失。蓝图很美好，但事实却恰恰相反。那么，为什么这些数据未能加以利用，我们又该如何开发这些数据的价值呢?
以下将介绍充分开发游戏大数据价值的4种方法：
提高游戏玩家文明程度
在多人在线游戏中，玩家之间的合作至关重要。为了更好的合作，玩家之间需要线上即时沟通。而只要进行线上交互，就不可避免地存在粗言秽语的不文明现象。
需要指出的是，在游戏交互中，绝大多数的游戏玩家都拥有基本的玩家精神，即文明有礼。
实际上，根据美国游戏开发商 Riot Games 的数据，其旗下作品《英雄联盟》的线上交互圈中，只有 1% 的游戏玩家“缺乏玩家精神”。不过，正如在现实生活中，一颗老鼠屎可能毁掉整锅粥，这 1% 的概率足以破坏整个游戏环境。
游戏开发商非常清楚，部分游戏玩家的粗暴破坏、污言秽语、恃强凌弱等行为将明显降低其他玩家的游戏体验，并影响公司的游戏营收。很多游戏玩家会因无法忍受这样恶劣的游戏环境，转而选择竞争对手的游戏作品。
数以亿计的玩家积累了成千上万、即时更新的聊天记录。在这一动态的聊天环境中，充斥着日新月异的俚语、层出不穷的缩写。要想留住玩家，就必须在极其短暂的时间内，从这些庞杂的聊天记录中找出并处理好那些有违玩家精神的发言，这一任务的难度可想而知。
为了更高效地保障玩家的良好互动，Riot Games 等公司已经开始利用机器学习和其它先进技术来解析海量的聊天信息，理解游戏玩家提及的俚语和首字母缩写的特定语义，自动修改出现的不文明语言，并确保其仍能正常衔接前言后语。
不过，机器学习领域仍处于起步阶段。在游戏乃至社交媒体等其它领域，不文明现象仍是其线上世界的一大困扰。
促进游戏应用程序的健康运行
现代游戏的基石在于参与——吸引玩家沉浸在身临其境的游戏体验中，时间越长越好。
而游戏应用程序崩溃、产生故障或出现性能问题，都将严重影响用户的参与度。这三类情况均属于游戏应用程序的运行出现了问题，不仅破坏了用户的参与度，也不利于游戏品牌价值的塑造及游戏创收。
游戏领域尤其注重玩家的参与度。从开发的角度来看，游戏应用程序瞬息千变、高度动态，从平台的角度来看，这一系统更是你来我往、错综复杂。
这两种特点组合在一起，使得游戏应用程序非常容易发生崩溃、出现各种小故障，而这些情况很可能会扼杀一款游戏的优良性能和可观收益。
像 Outfit7 这样的游戏巨头，拥有逾 80 亿的下载量和 3.5 亿的月活跃用户，每天产生的使用数据高达 2.5TB。而另一方面，该公司的游戏应用程序所面临的潜在问题，更是数不胜数。
目前，游戏开发商可以利用游戏应用程序性能工具，对前一日的数据进行分类，识别故障，判断这一日出现的程序故障或崩溃是否严重，并决定如何处理。
另一方面，游戏开发商也可以根据用户的投诉获得程序故障或崩溃的信息。但无论如何，等游戏开发者们获知游戏应用程序性能出现问题，已经是事情发生几天之后了。
而接下来，还要查明某一问题的根本原因、为修复该问题而进行开发工作，这些都需要时间。因此，有些游戏故障可能会持续数周时间。这无疑将严重损害公司游戏应用程序的声誉和收入。
由此可见，要想尽快识别并解决这些问题，关键还在于游戏开发商每分钟收集的大量大数据。
而实际上，除非游戏行业能设法从这些数据中获取答案，否则这些数据仍毫无用武之处。
维持游戏体验平衡
在相互关联、错综复杂的多人在线游戏生态系统中，维持游戏平衡是游戏开发商一直以来的一大挑战。
所谓“游戏平衡”，广义上涉及的方面有：游戏是如何调整的，规则是否别无二致地适用于所有的游戏场景，游戏玩家是否认为游戏公平、人人都有机会获胜，以及游戏应用程序所支持的策略是否可行
由此可见，游戏平衡是游戏设计和开发中的一个关键概念，对用户体验起到至关重要的作用。
问题在于，在游戏开发中，符合游戏平衡的设计不一而足，而且玩家的感受往往过于主观，这些均导致游戏平衡的评判标准不能统一。
因此，在瞬息千变的游戏开发环境中，游戏设计师所面临的挑战就是——如何高效地预测，一个游戏参数的更改可能对其它参数造成的连锁影响。
游戏开发商可以利用大数据进行定量分析和异常检测，从而实现游戏平衡。这不失为一种开发大数据价值的好方法。
由于游戏环境中的系统更改会产生连锁效应，对与预定义的关键性能指示器(KPI)相关的数据进行实监测，能帮助开发人员更好地了解每个更改将如何影响玩家玩并感知游戏的方式。
减少玩家流失
获取用户所耗成本高是游戏应用程序的一大困扰。与其它线上服务一样，比起吸引已离开的玩家重返游戏，还是吸引他们一直停留在某款游戏中难度更小些。因此，降低用户流动率已然成为游戏领域的热门话题，更是常常使得游戏公司的高管们焚膏继晷、夜不能寐。
如今，大多数游戏开发商都能准确地识别出玩家何时停止游戏，并及时推出推广活动，试图将玩家吸引回来。
但是，这无异于亡羊补牢，补牢容易，亡羊却难回。换句话说，真正简单、有效的措施不在于玩家流失后的再次吸引，而在于提前预防，从一开始就避免玩家流失。
正如 Yokozuna Data 等公司所发现的那样，降低用户获取成本的关键在于能够利用大数据来有效预测玩家流失情况，以便主动预防。
数据科学家正在研究，如何利用游戏应用程序中的历史数据建立一个模型，从而预测玩家何时会停止游戏。
举一个简单的例子来说明这一模型的工作原理——如果游戏监测工具观察到某个新玩家在游戏中频频失败，并因此感到沮丧，为防止这一玩家流失，一个经过良好调整的预测分析算法就会主动提供一些提示，让该玩家在游戏中继续存活下去。这一算法甚至可以免费升级一些相关参数，从而确保玩家继续参与游戏。
本质
游戏领域最为重视用户体验，拥有忠实的玩家基础。但也是在这一领域，许多玩家朝秦暮楚、变化无常，也从不害怕表达自己的负面观点。
游戏领域的收入更是高的惊人。仅去年一年就有逾 360 亿美元的收入。游戏开发商每获取一个用户的成本是 4 美元还多;推动一个玩家初次购买相关产品的成本是 50 多美元;而这其中，只有 8% 的玩家会继续购买相关产品。
通过机器学习，游戏领域的海量大数据能得到有效利用，进而帮助游戏开发公司快速识别影响整体游戏体验的游戏趋势、用户行为的变化，并最终为其创造更多收入。
这些丰富的宝藏就蕴藏于游戏领域庞杂的数据中。关键在于，游戏开发商能否加以利用，又将如何利用这些数据?让我们拭目以待。
