Verwenden der Drilldown-Analyse, um herauszufinden, warum

Um herauszufinden, warum, um in die Daten einzutauchen und die Ursachen des Spielerverhaltens zu finden, ist die Drilldown-Analyse eine flexible und intuitive Methode, die nur minimales Training erfordert.

Die Drilldown-Analyse ist eine der häufigsten Formen von Operationen, die in der Spielanalyse durchgeführt werden, und der Begriff wird häufig in Game Data Mining-Kontexten verwendet. Dies liegt daran, dass die Drilldown-Analyse eine sehr intuitive Methode zur eingehenden Analyse von Daten ist, was sie sehr nützlich für die Analyse des Spielerverhaltens macht, bei der die Ursachen von Verhaltensmustern oft tief in den Daten liegen – z. B. fehlt ein bestimmter Kontrollpunkt, ein einzelner Mob ist zu mächtig, ein Weg zwischen den Bereichen bleibt unbemerkt.

Drilldown-Analyse bedeutet im Grunde genommen, über einen bestimmten Fokus von zusammenfassenden / aggregierten Informationen zu detaillierten Daten überzugehen. Zum Beispiel, zu bemerken, dass eine Gruppe von Spielern verdächtig hohe Goldeinkommensraten in einem MMORPG hat, und die zusammenfassenden Daten durchzuarbeiten, um die Rohdaten dieser bestimmten Spieler zu untersuchen, um herauszufinden, ob Betrug stattfindet oder nicht. Beim Drilldown führen wir im Wesentlichen eine Analyse des übergeordneten Attributs durch (z. B. Goldeinkommensrate).

In der Praxis wird bei der Verwendung von Business Intelligence-Anwendungen ein Drilldown durch Auswählen und Abfragen von Daten durchgeführt. Dies kann so einfach sein wie das Klicken auf einen Balken in einem Balkendiagramm und das Abrufen der zugrunde liegenden Daten, das Ausführen von Abfragen in einer relationalen Datenbank oder das Schreiben von Skripten für einen bestimmten Drilldown-Pfad. Wie weit die Drilldown-Analyse gehen kann, hängt von der Granularität der Daten ab.

Ein grundlegendes Beispiel

Zunächst wird eine einfache Aufschlüsselung von Daten betrachtet, die aus einigen Variablen bestehen, z. B. durchschnittliche Abschlusszeiten für die Levels eines Spiels. Auf dieser obersten Ebene kann festgestellt werden, dass ein Level länger zu dauern scheint als andere (siehe Grafik).

Um herauszufinden, warum, müssen die zugrunde liegenden Daten offengelegt werden, in diesem Fall eine Aufschlüsselung der Abschlusszeiten für einzelne Komponenten des Levels. In dieser detaillierteren Ansicht der Daten kann festgestellt werden, dass die Spieler in einem bestimmten Sektor des Levels viel Zeit verbringen (Haupthalle).

Beispiel für eine einfache Drilldown-Analyse.

Wenn die Ursache des beobachteten Musters beim Betrachten der Daten nicht offensichtlich ist, kann es nützlich sein, die tatsächliche Spielumgebung zu berücksichtigen – z. feststellen, dass die Spieler die große Waffe, die sie brauchten, nicht im Raum vor dem Boss entdecken. Die Drilldown-Analyse arbeitet auf diese Weise, um die Ursache von Mustern zu identifizieren, die viel „höher“ in den Daten auftauchen. Auf der untersten Ebene einer Drilldown-Analyse befinden sich die Rohdaten.

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