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CRISP-DM数据挖掘在网络游戏运营上的应用

作者:高考题库网
来源:https://www.bjmy2z.cn/gaokao
2021-03-02 14:01
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2021年3月2日发(作者:perjury)


CRISP- DM


数据挖掘在网络游戏运营上的应用



在网络游戏运营中,如何把注册用户(免费用户)转化成付费用户,是一个非常


普遍且 现实的问题。


在网络游戏试玩初期,


游戏运营商为了测试和完善 网络游戏


以及快速扩大玩家群,


通常都会推出一段相对较长的免 费试玩期。


因此,


在网络


游戏正式运营 前就会存在大量的注册用户,


而且这些注册用户会在网络游戏运行


后存在很长一段时间。



那么如何把这些注册用户转化成付费 客户,


真正为游戏运营商带来直观的收益呢?


通常市场人员会制 定各种营销方式来吸引注册用户成为网络游戏的收费用户,



是 市场人员通常并不了解哪些注册用户会对哪种营销方式产生兴趣并产生响应。


市场人员往 往只能通过广而告知的方法进行营销。


这种营销方式的结果就是大量

的营销资源被浪费在无效的客户营销中。


数据挖掘技术的出现和发展使网络游戏


运营商能够对注册用户采取差别化营销,


对正确的注册用户采用正确 的营销手段,


从而提高市场营销活动效率,使企业利润得到最大化。


一、


CRISP- DM


数据挖掘实施方法论



成功的数据 挖掘项目需要有正确的实施方法论来确保项目成功。


CRISP-DM

< br>挖掘


实施方法论(跨行业标准数据挖掘实施方法论)是


S PSS


公司和


NCR


公司


1990


年在德国克莱斯勒公司共同实施数据挖掘项目时制定的。

< p>
截至目前为止,


全球有


60%

以上的数据挖掘项目都是采用该数据挖掘方法论进行实施。



CRISP-DM


数据挖掘实施方法论帮助企业把注意力集中在 解决业务问题本身,而


不是技术层面上。


CRISP-DM


流程模型包括了六个步骤,涵盖了数据挖掘的整个


过程,它们是:< /p>



1


、商业理解


Business understanding


这一初始阶段集中在从商业角度理解项目的目标和要求,


然后把理解转化为数据


挖掘问题,并制定出一个旨在实现目标的 初步计划。



2


、数据理解


Data understanding


数据理解阶段开始于原始数据的收集,

< br>接下来进行的活动是熟悉数据、


识别数据


质量问题、


探索对数据的第一认识,


或挖掘有深层含义的数据子集来形成对隐藏


信息的假设。



3


、数据准备


Data preparation


数据准备阶段包括所有从原始未加工的数据构造最终数据集的 活动


(这些数据集


是指将要嵌入建模工具中的数据)

< p>


数据准备任务可能实施多次,


而且不按任何


规定的顺序。


这些任务包括表格、


记录和属 性选择以及对建模工具中数据的转换


和清理。



4


、建模


Modeling


在此阶段,


主要是选择各种建模技术,


同时对它 们的参数进行校准以达到最优值。


通常对于同一个数据挖掘问题类型,

< br>会有多种方法。


一些方法在数据形式上会有


具体的要求。 因此,常常必须返回到数据准备阶段。



5


、评估


Evaluation


进入项目中的这个阶段,你已经建立了一个模型(或者多个),从数据分析的角


度来看,


该模型似乎有很高的质量。


在进行到模型的 最后发布前,


有一点是很重


要的——更为彻底地评估模型和检查 建立模型的各个步骤,


从而确定它完全地达


到了商业目标。


一个关键目标为决定是否存在一些重要地商业问题仍未得到充分


地考 虑。关于数据挖掘结果的使用决定应该在此阶段结束时确定下来。



6


、发布


Deployment


模型的创建通常并不是项目的结尾。


即使模型的目的是增加对数据的 了解,


所获


得的了解也需要进行组织并以一种客户能够使用的方 式呈现。


这常常包括在一个


组织的决策过程中应用


“现场”


模型,


如在网页的实时个人化中或营销数据 的重


复得分中。不过,根据需要,发布过程可以简单到产生一个报告,也可以复杂到


在整个企业中执行一个可重复的数据挖掘过程。


大部分情况下,


是由客户来实施


发布的,而非数据分析师本身。尽管如此,即使分析 师并不执行发布,这对客户


也是十分重要的——提前理解需要采取什么行动来实际利用产 生的模型。



此流程模型有几个关键点。首先,有几个步骤相互 之间的影响比较大。比如,数


据准备通常在建模之前,


但是在建 模过程中做出的决策以及收集到的信息可能会


导致重新准备数据,这两个步骤相互交叉一 直到两个步骤都得到比较好的解决。


类似的情况还有,


评估步骤 会导致重新评估最初的业务理解,


用户可能会觉得这


是在回答错 误的问题。


在这一点上,


用户可能会重新修订业务理解直到达到 更好


的目标。



第二点是数据挖掘的迭 代特性,


很少能有一次性完成整个流程的情况。


使用数据


挖掘解决客户需求是一个发展的过程。


从数据挖掘循环中获得的知识往 往会带来


新的问题。


这些新问题又通过进一步的数据挖掘解决。


这个挖掘与找到新问题的


过程应当成为用户考虑总体业务战略的 一部分。



二、游戏注册用户转化数据挖掘项目实践



CRISP- DM


数据挖掘方法论——商业理解



某 网络运营商的市场人员了解到本公司目前拥有大量的注册用户,


付费客户相应

< p>
较少。


而且大部分的注册用户因为目前只需要使用网站的基本功能,


缺少对付费


功能的内在需求。


因此,


如果不采取客户差异化的方式,


采用电话呼叫以及服务

< br>优惠对客户进行点对点的营销效率很低。


市场人员需要明确的了解那些经过电话< /p>


呼叫营销方式成为本公司付费用户和那些对电话呼叫营销没有响应的注册用户

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