精品研发助业绩腾飞，三七互娱搭建数据与价值之间的桥梁( 二 )
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因此 ， 三七游戏的技术团队通过对一些优秀的开源大数据技术的整合 ， 再结合业务经验进行深度改造 ， 经过多年打磨后终于打造出“雅典娜”这个拥有海量数据秒级查询的能力、稳健高效的数据分析系统 。 
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市面上的第三方数据分析系统 ， 在电商、教育、银行、媒体等领域都有着一些不错的应用场景 ， “雅典娜”系统参考了这些优秀产品在特定领域的解决方案 ， 在此基础上加入了三七游戏过去多年积累的海量游戏数据作为支撑 ， 使得“雅典娜”系统更加贴近游戏研发人员的业务需求 。 截至目前 ， 这套系统已承载了几十个游戏万亿级规模的数据 ， 在未来还会继续服务于更多的新游戏 。
用“雅典娜”系统打造一个好玩有趣的数据世界
用三七游戏内部人员的话来说：“使用‘雅典娜’的过程更像是在做一场数字游戏 。 只要敢想、敢造、玩得转 ， 研发人员几乎可以通过这个系统自由创造任何维度的数据统计 ， 这得益于其底层实现与业务封装是完全分离开的 。 ”
想要玩转海量游戏数据 ， 入门操作当然是对八大分析模型的熟练掌握 ， 其中最经典也最常用的模型当属“事件分析” 。 “雅典娜”系统中的“事件分析”模型可以实现对单个或多个事件的对比分析 ， 支持多种聚合算子 ， 支持事件属性和玩家属性的组合筛选 ， 同时支持多维分组和多种时间粒度的数据结果输出 。 例如研发人员需要对近7日、近30日等时间粒度的登录、充值情况进行对比 ， 可以对渠道、角色等级等维度进行有效数据的过滤 ， 数据分析的结果也可以通过不同的分组维度 ， 比如按平台、按区服、按等级、按分群来呈现玩家的行为趋势 。 在这个基础分析模板中 ， 可以初探大数据即席（Ad Hoc）查询和分析的奥义 。 
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另一个常用分析模型便是“留存分析” ， 它常用于对某个事件的回访情况分析 。 除研发人员经常关注的次日留存、三日留存等基本数据外 ， 还可以选择不同于“初始事件”的“回访事件”进行统计 ， 适用于那些需要间接体现“留存”情况的场景 。 另外 ， 灵活的分析模板设置极大丰富了“留存分析”的时间粒度 。 
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与此同时 ， “雅典娜”技术团队对计算引擎和存储技术的深挖 ， 为研发人员提供了“玩家快照技术”和“用户分群技术” ， 这使得数据间的分析粒度和关联维度更丰富灵活 。 通过“雅典娜”系统特有的玩家快照技术 ， 可以将所有玩家数据“回退”至某个日期之前进行研究 ， 通过用户分群技术可以筛选出目标玩家群体 ， 进而针对这个指定的群体进行更深入的分析 。
以人为本 ， 搭建“数据”与“价值”之间的桥梁
与市面上一些界面繁冗、操作复杂的分析工具不同 ， “雅典娜”系统在用户体验上可谓下足了功夫 ， 研发人员以极低的学习成本便能玩转雅典娜系统 。 当首次进入时 ， 研发人员会发现“雅典娜”就像一个空白画板 ， 只提供了最基础的分析场景 ， 而不是堆砌各种复杂组件拒人于千里之外 。
随着研发人员的深入使用 ， 逐步细化研究对象的集合 ， 选取更加精准的分析角度 ， 藏在“雅典娜”世界深处的精彩数据就会一幕幕呈现在眼前 。 对于“雅典娜”系统来说 ， 方便流畅、由浅入深的交互操作 ， 更加能够使得数据分析人员的“思维火花”得到迸发 ， 也使运营决策者能获取更加有价值的数据 。
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