⑴ 什麼是大數據，大數據時代怎麼理解
大數據的定義
大數據（Bigdata）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據的特點
數據量大、數據種類多、要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復陪答雜的，需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。
大數據時代的影響
越來越多的政府、企業等機構開始意識到數據正在成為組織最重要的資產，數據分析能力正在成為組織的核心競爭力。如2012年3月22日，奧巴馬政府宣布投資2億美元拉動大數據相關產業發展，將「大數據戰略」上升為國家意志。聯合國也在2012年發布了大數據政務白皮書，指出大數據對於聯合國和各國政府來說是一個歷史性的機遇，人們如今可以使用極為豐富的數據資源，來對社會經濟進行前所未有的實時分析，幫助政府更好地響應社會和經濟運行。
大數據的意義和前景
大數據是對大量、動態、能持蘆游慧續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可磨配能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在大家面前。
大數據分析的目的
大數據分析的核心目的就是預測，在海量數據的基礎上，通過機器學習相關的各種技術和數學建模來預測事情發生的可能性並採取相應措施。預測股價、預測機票價格、預測流感等等。
預測事情發生的可能性繼續往下延伸，就可以通過適當的干預，來引導事情向著期望的方向發展。比如亞馬遜和所有的電商一樣，都會基於對用戶的喜好及消費能力分析來推薦商品，引導用戶提高消費金額;Google等互聯網巨頭也會通過各種技術手段來試圖向不同的用戶展現不同的廣告，並稱之為精準營銷，由此來提高點擊率(公司收入);網游公司也會在運營工程中通過玩家行為數據的分析來及時調整游戲關卡及計費點等設計。
⑵ 游戲中大數據模型是通過什麼建立的
大型數據包，詳情如
1、數據測量
數據測量包括ECU內部數據獲取，車內匯流排數據獲取以及模擬量數據獲取，特別是對於新能源汽車電機、逆變器和整流器等設備頻率高達100KHz的信號測量，ETAS提供完整的解決方案。
2、大數據管理與分析
目前的汽車嵌入式控制系統開發環境下，人們可以通過各種各樣不同的途徑(如真實物體、模擬環境、模擬計算等)獲取描述目標系統行為和表現的海量數據。
正如前文所述，ETAS數據測量環節獲取了大量的ECU內部以及模擬量數據，如何存儲並有效地利用這些數據，並從中發掘出目標系統的潛力，用以指引進一步的研發過程，成為極其重要的課題。
3、虛擬車輛模型建模與校準
基於大數據管理與分析環節對測量數據進行的分析，我們得到了一些參數之間的相互影響關系，以及相關物理變數的特性曲線。如何將這些隱含在大量數據中的寶貴的知識和數據保存下來並為我們後續的系統模擬分析所用呢?
模型是一個比較好的保存方式，我們可以通過建立虛擬車輛及虛擬ECU模型庫，為後續車輛及ECU的開發驗證提供標准化的模擬模型。ETAS除提供相關車輛子系統模型，還提供基於數據的建模和參數校準等完整解決方案。
4、測試與驗證(XiL)
在測試與驗證環節，通常包含模型在環驗證(MiL)，軟體在環驗證(SiL)，虛擬測試系統驗證(VTS)以及硬體在環驗證(HiL)四個階段，ETAS提供COSYM實現在同一軟體平台上開展四個環節模擬驗證工作。
⑶ 怎樣做一名游戲數據分析師
數據分析師，主要是兩類人，一類是數據挖掘工程師，另一類是業務分內析師。前者更偏技術，容後者更偏業務。
成為一名合格的數據分析師需要作如下准備：
1、熟知行業與業務
2、理解業務中產生的數據
3、能提取數據
4、分析數據
5、解讀數據
6、展示數據
主要還是商業敏感度，資料庫及SQL水平，掌握數據分析工具及數據模型的能力，還有數據敏感度，和PPT能力
⑷ 大數據分析需要哪些工具_大數據的分析工具主要有哪些
雖然數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數梁睜銀據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。
Python
Python，是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C）很輕松地聯結在一起。
常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。
R軟體
R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。它可以提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使使用者能靈活機動的橡宴進行數據分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。
SPSS
SPSS是世界上最早的統計分析軟體，具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能，能夠讀取及輸出多種格式的文件。
Excel
可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。
SAS軟體
SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關早敗回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進，可靠。分析方法的實現通過過程調用完成。許多過程同時提供了多種演算法和選項。
⑸ 游戲行業的大數據分析管理
游戲行業的大數據分析管理
作為國內最大的網頁游戲和智能手機游戲的研發、運營和發行商之一，人人游戲的大數據價值發現從結構化數據集起步，逐步向非結構化數據集延伸。
在驕陽似火的七月，人人游戲的「詞雲」應用火熱上線了。所謂「詞雲」，就是先對人人游戲玩家的在線聊天記錄進行分詞，匯總之後對玩家行為進行分析和展現。目前，「詞雲」已經在人人游戲的四款重點游戲中安家落戶，隨後有關玩家情緒的分析功能（通過關鍵詞對應玩家的情緒指數）也將上線。人人游戲運營平台總監、數據中心負責人王坤表示，「詞雲」應用的上線是人人游戲對大數據的利用從結構化數據集向非結構化數據集延展的重要一步。
成立於2006年的人人游戲正在努力轉型為一家跨PC、平板電腦和手機終端的多平台游戲研發、運營和發行商。從2007年推出第一款網頁游戲《貓游記》至今，人人游戲一步步向著這一目標靠近。在此過程中，人人游戲堅持在「跨屏」技術創新領域的研發投入，同時也積極利用大數據技術優化整體業務運營。
目前，王坤所領導的30餘人的技術團隊正致力於從包括游戲日誌、玩家行為數據、日常經營數據等在內的大數據集中尋找更好的數據利用和展現途經，同時他們還是大數據應用在企業內部營銷推廣的主力軍。「我們要做每個員工的大數據分析，而不僅僅是數據中心的大數據分析。要做好游戲行業的大數據分析，構建360°的用戶視圖非常重要。」她說。
從0°到360°
2009年，人人游戲對於業務數據的利用還停留在匯總游戲日誌數據，僅用於簡單分析的階段。而在2013年，人人游戲已經基本上完成了基於IBMCognos的BI系統整體建設。同時，其基於Greenplum社區版的分布式數據倉庫也已初具規模。對人人游戲而言，這些都是獲得360°用戶視圖的必要工作。而360°用戶視圖為其業務運營和決策所帶來的價值則是實實在在的。
「BI系統主要是管理結構化的大數據，我們搭建了報表、行動和洞察三位一體的閉環系統，而不僅僅是一個報表系統。」王坤說。新的BI系統將人人游戲的業務模型更加清晰地呈現出來，對游戲業務覆蓋用戶獲取、客戶存留、客戶付費的核心流程進行了優化，能夠更准確地為業務決策提供參考。在報表設計方面，王坤所帶領的技術團隊堅持遵循MECE（mutually-exclusive and collectively exhaustive，即相互排斥而又集體窮盡）的分析原則，確保每張報表都有清楚的存在意義。同時，BI系統上線後，企業在開發和運維方面的投入也有所降低。
「從結構化大數據到非結構化大數據，數據分析范圍和深度的擴展，讓我們能夠更准確地把握玩家的行為和需求。」王坤說。以「詞雲」應用為例，「炸金礦」是人人游戲旗下「亂世天下」這款游戲中玩家參與度很高的一個玩法，玩家需要邀請一定數量的友人幫忙炸礦來贏取金幣。但在節假日期間，這款游戲的參與度通常都會下降。「通過『詞雲』分析後發現，節假日期間『求炸』成為玩家的聊天熱詞。我們也因此得知，並不是玩家不愛玩這個游戲，而是玩家在節假日邀請不到足夠數量的友人幫忙炸礦。基於這樣的分析，我們可以在節假日期間對游戲規則進行調整。」王坤說。
大數據的行業價值
「每個行業都會有自己的大數據故事。在游戲行業，大數據分析可能不會直接帶來電商網站那樣真金白銀的收入，但其價值同樣會體現在精準營銷、客戶體驗優化等多個層面。」王坤說。她指出，全面的大數據分析能夠有效提升玩家的留存率和轉化指標，並且為游戲產品的研發提供指引。而個性化的精準營銷同樣與大數據分析緊密相關，像是針對不同性別、不同年齡、不同地域人群的廣告精準投放，背後都要依靠基於360°用戶視圖的玩家特徵分析。
王坤坦言，對人人游戲乃至整個游戲行業來說，大數據的管理與分析仍然是一件「體力活」。「大數據團隊所面臨的最大挑戰是數據的整合，把多來源的結構化、半結構化和非結構化數據整合在一起，很多企業還沒有做到。另外，在企業內部和外部找到大數據的消費者，向他們營銷大數據技術，同樣是一件艱苦的工作。」她說。