[發(fā)明專利]一種數(shù)據(jù)分析方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710029152.8
• 申請日: 2017-01-16
• 公開（公告）號: CN108320168B
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孫楠;侯婉瑾
• 申請（專利權(quán)）人: 北京金山云網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司;北京金山云科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06F16/215;G06F16/27;G06F16/28
• 代理公司: 北京柏杉松知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11413
• 代理人: 馬敬;項京

1.一種數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，所述方法包括：

采集用戶在目標(biāo)平臺進(jìn)行操作時產(chǎn)生的用戶數(shù)據(jù)以及被操作內(nèi)容對應(yīng)的內(nèi)容數(shù)據(jù)，并采集用戶在目標(biāo)渠道上針對所述目標(biāo)平臺的操作產(chǎn)生的渠道數(shù)據(jù)，以及包含目標(biāo)平臺對應(yīng)的多媒體信息的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其中，所述目標(biāo)渠道為：用于發(fā)布所述目標(biāo)平臺的渠道；

判斷當(dāng)前在線人數(shù)相對于歷史在線人數(shù)的人數(shù)變化程度值是否達(dá)到預(yù)設(shè)值；

若為是，對所述用戶數(shù)據(jù)、內(nèi)容數(shù)據(jù)、渠道數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定所述用戶數(shù)據(jù)、內(nèi)容數(shù)據(jù)、渠道數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中屬于各個預(yù)設(shè)分析項目的數(shù)據(jù)；

根據(jù)所確定的屬于各個預(yù)設(shè)分析項目的數(shù)據(jù)、預(yù)設(shè)的平臺在線人數(shù)變化原因數(shù)據(jù)集合與分析項目數(shù)據(jù)集合之間的對應(yīng)關(guān)系，確定所述目標(biāo)平臺在線人數(shù)變化的原因數(shù)據(jù)集合；

其中，每一預(yù)設(shè)分析項目包括：根據(jù)人機(jī)料法環(huán)分析算法確定的至少一個特征；

所述確定所述用戶數(shù)據(jù)、內(nèi)容數(shù)據(jù)、渠道數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中屬于各個預(yù)設(shè)分析項目的數(shù)據(jù)，包括：

確定所述用戶數(shù)據(jù)、內(nèi)容數(shù)據(jù)、渠道數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中屬于各個預(yù)設(shè)分析項目的特征的數(shù)據(jù)；

根據(jù)各個預(yù)設(shè)分析項目、各個預(yù)設(shè)分析項目包含的特征以及所確定的屬于各個預(yù)設(shè)分析項目的特征的數(shù)據(jù)，生成目標(biāo)平臺在線人數(shù)變化原因數(shù)據(jù)集合對應(yīng)的魚骨圖；

所述根據(jù)各個預(yù)設(shè)分析項目、各個預(yù)設(shè)分析項目包含的特征以及所確定的屬于各個預(yù)設(shè)分析項目的特征的數(shù)據(jù)，生成目標(biāo)平臺在線人數(shù)變化原因數(shù)據(jù)集合對應(yīng)的魚骨圖，包括：

將目標(biāo)平臺在線人數(shù)變化的原因作為魚骨圖中的魚頭；

將指向魚頭的水平箭頭作為魚骨圖的主骨；

將指向主骨的表示玩家分析、游戲運(yùn)維、游戲設(shè)計、付費(fèi)和環(huán)境的5個箭頭，作為魚骨圖的5根大骨；

將分別指向各個大骨的水平箭頭，作為次骨，其中，指向表示玩家分析大骨的次骨包括物理特征、外部行為、游戲行為和群體行為，指向表示游戲運(yùn)維大骨的次骨包括下載量、注冊量和硬件使用率，指向表示游戲設(shè)計大骨的次骨包括道具分析、畫風(fēng)分析、操作分析和互動分析，指向表示付費(fèi)大骨的次骨包括消費(fèi)偏好、付費(fèi)設(shè)置和付費(fèi)性行為，指向表示環(huán)境大骨的次骨包括熱點(diǎn)事件、明星代言和游戲活動。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集用戶在目標(biāo)平臺進(jìn)行操作時產(chǎn)生的用戶數(shù)據(jù)以及被操作內(nèi)容對應(yīng)的內(nèi)容數(shù)據(jù)，并采集用戶在目標(biāo)渠道上針對所述目標(biāo)平臺的操作產(chǎn)生的渠道數(shù)據(jù)，包括：

利用水槽技術(shù)，采集用戶在目標(biāo)平臺進(jìn)行操作時產(chǎn)生的用戶數(shù)據(jù)以及被操作內(nèi)容對應(yīng)的內(nèi)容數(shù)據(jù)，并采集用戶在目標(biāo)渠道上針對所述目標(biāo)平臺的操作產(chǎn)生的渠道數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述用戶數(shù)據(jù)、內(nèi)容數(shù)據(jù)、渠道數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，包括：

利用Hadoop分布式模式，對所述用戶數(shù)據(jù)、內(nèi)容數(shù)據(jù)、渠道數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾，并將過濾得到的完整且不重復(fù)的數(shù)據(jù)存儲到預(yù)先建立的關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，對所述關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述對所述關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，包括：

在預(yù)先配置的計算結(jié)點(diǎn)上，結(jié)合所述關(guān)系數(shù)據(jù)庫中存儲的數(shù)據(jù)，對目標(biāo)平臺用戶進(jìn)行分類，統(tǒng)計得到所述目標(biāo)平臺用戶的活躍人數(shù)數(shù)據(jù)和留存率數(shù)據(jù)，獲取所述目標(biāo)平臺對應(yīng)的實時運(yùn)營數(shù)據(jù)和非實時運(yùn)營數(shù)據(jù)；

所述確定所述用戶數(shù)據(jù)、內(nèi)容數(shù)據(jù)、渠道數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中屬于各個預(yù)設(shè)分析項目的數(shù)據(jù)，包括：

根據(jù)分類結(jié)果、所述活躍人數(shù)數(shù)據(jù)、所述留存率數(shù)據(jù)、所述實時運(yùn)營數(shù)據(jù)、所述非實時運(yùn)營數(shù)據(jù)，以及關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，確定所述用戶數(shù)據(jù)、內(nèi)容數(shù)據(jù)、渠道數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中屬于各個預(yù)設(shè)分析項目的數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述預(yù)先配置的計算結(jié)點(diǎn)為：根據(jù)最大重疊度云爆發(fā)算法從預(yù)先配置的云服務(wù)器中確定的。

6.根據(jù)權(quán)利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述對目標(biāo)平臺用戶進(jìn)行分類，包括：

利用維遍歷算法、數(shù)據(jù)立方塊與存儲算法、尋址算法，并根據(jù)目標(biāo)平臺用戶的等級，對所述目標(biāo)平臺用戶進(jìn)行分類。