行业解决方案游戏数据运营解决方案Word下载.docx

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”

“这串最低卖8000元，能够说是我们这里海黄、小叶檀里的一级品了，普通这种带鬼脸的海黄就是这个价位。

”檀梨总汇的李女士说着取出手串

让记者感受一下，托盘里一串直径2.5m

m的海南黄花梨手串熠熠生辉，亦真亦幻的自然纹路令人入迷。

当问到这里最贵的海黄手串的价钱时，李女士和记者打起了“太极”，几经追问才通知记者，“有

10万左右的，普通不拿出来”。

同海南黄花梨并排摆放的是印度小叶檀手串，价位从一串三四百元到几千元不等。

李女士引见说，目前市场上印度小叶檀原料售价在1700元/公斤左

右，带金星的老料售价更高，固然印度小叶檀手串的整体售价不如海黄手串高，但近年来有的也翻了数十倍，随着老料越来越少，未来印度小叶檀的升值空间很大。

“和海黄手串比起来，印度小叶檀的价钱相对低一些，普通买家能消费得起。

”正说着店里迎来一位老顾客，这位顾客通知记者，受经济条件所限，他是先从1000元以内的小叶檀手串玩起，再一步一步升级的。

“我这算是以藏养藏吧，往常手里面也有上万元的了。

记者走访发现，无论是出于珍藏赏玩还是以投资为目的，海南黄花梨和印度小叶檀手串以其品相精巧与投资前景可期成为珍藏市场宠儿，同领风骚。

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料少品优身价高

一条木质手串价位低的一二百元，高的可达上万元，百余倍的差价主要体往常手串的材质、品相上，珍稀老料、品相好的价钱较高，升值空间也比较大。

“2008以后，海黄里的好料就曾经很难找了，当地老百姓的老房子、老家具之类的都曾经收得差不多了，海黄真是木材里的大熊猫。

”店主夏先生说。

海南黄花梨是我国海南特类稀有宝贵树种，由于前期掠取性开发，海南黄花梨曾经呈现干涸态势；

而小叶紫檀价钱逐年上涨，一棵小叶紫檀的树至少要

500年以上才可成材，原料的生长速度远远跟不上销售的速度。

“提起紫檀木料，业内常说十檀九空，老料太少了，要是还带金星就太宝贵了，用这样的根

料、边角料做的手串是十分有价值的。

往常手串的珍藏把玩曾经进入了按品相论价的时期，同样规格的手串因种类、品相不同价钱会相差数倍，其中海黄鬼脸和老料金星小叶檀通常被以为是目前市场上身价最高的木质手串。

“海黄鬼脸是生长过程中的结疤所致，它的结疤跟普通树种不同，纹理外形多样，生动多变，可呈现美丽的图案，特别是用带颗颗鬼脸的一块料做成的海

黄手串，备受玩家喜欢，价钱也就高。

”夏先生还通知记者，小叶紫檀里老料带金星要比不带金星的价钱贵出数十倍“不是一切的小叶紫檀树干都能产生金星，只需

特殊土壤环境下才干构成，而且从老料中开出的金星最为少见。

”正因如此，老料金星小叶紫檀在市场上也是千金难求。

除了自身体质和原本品相，经过长时间把玩构成包浆后也会令手串身价倍增，这就是圈内人常挂在嘴边的“盘”。

木质手串中的紫檀、黄花梨、老山檀等

宝贵木材内部都具有油性，经过长时间正确把玩，串珠自身油脂慢慢外泄，和空气接触后慢慢氧化，相互融通，逐步构成具有琥珀质感的表面皮壳。

“从目前来看，像鬼脸海黄和老料金星小叶檀你买了摆在那里也能增值，但盘出来的手串增值更明显。

”夏先生说，一位老顾客两年前花6万元从他店里买了一串海黄油梨手串，盘好之后他打算出价10万元回收，对方说几钱都不卖。

常言道：

乱世黄金，盛世珍藏。

随着人们生活消费水平不时进步，开端从事手串把玩、珍藏的人越来越多，而材质、品相等的选择都充溢学问，非一日之功。

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细辨真伪慎投资

自古以来物以稀为贵，宝贵老料越少价值自然越高，而鱼龙混杂、以次充好的市场现状正提示着文玩新手和投资者认真辨别，谨慎买卖。

夏先生引见说，海南黄花梨和越南黄花梨、小叶紫檀和大叶紫檀在价钱上有很大差距，把越黄当海黄、大叶紫檀当小叶紫檀来珍藏其价值就会大打折扣，这就需求藏家控制相关学问，仔细分辨。

海南黄花梨普通比越南黄花梨贵三倍，市场上有很多商家用越黄充任海黄卖，这就需求买家认真辨别。

普通来讲，海黄颜色相对深一些，纹路明晰流利，

如行云流水，闻起来是幽幽的降香；

而越黄颜色要浅一些，纹路也略粗，闻起来香味里面带点酸。

假如在选择手串时难辨海黄还是越黄，花纹漂亮是首选。

目前市场上带金星的印度小叶檀很受欢送，但业内人士提示，要当心金星是用铜粉加胶伪造的，而分辨金星真伪相对艰难一些，在置办时较为可行的操作是认真察看珠子内侧金星状况。

业内人士表示，辨别手串木质真伪的最好办法就是多看、多闻、多上手，没有一定的阅历积聚，想要经过有限的差别去精确辨别它们似乎很难。

关于初入

门的新手而言，要摆正心态，碰到入眼的手串要冷静一下，心态平和一些，不要有捡漏以至占低价的心态。

在不被夸大广告、侥幸心理左右，多接触真品海黄和小叶

檀手串的同时，量入为出，不盲目置办是谨慎投资的明智选择。

此外，投资的谨慎还体往常“盘出来的好东西”。

像文玩核桃、木质手串这一类藏品都是需求经过把玩者用心盘玩，构成包浆后，充溢灵气光泽的手串就会随之增值。

盘手串要细致、有耐烦，经过用柔软的棉布盘搓、在阴凉处自然放置、让珠子自然单调等过程，不能直接用手盘，特别留意不要在任何时分接触较大的水分。

“前段时间有顾客买了一串十分好的小叶檀手串，直接手盘，没几天珠子就发乌了，原本很有珍藏价值的，可惜了。

”一手串卖家难掩可惜地通知记者。

　　海黄和紫檀的珍藏价值为业界看好，未来市场前景悲观。

但业界专家表示，投资有风险，特别是对刚入门的新手，谨慎而行许是无害的。

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游戏数据运营解决方案

背景

行业综述

随着游戏行业市场竞争局面的扩大，玩家对于品质的要求越来越高，游戏项目的生命周期越来越短，直接影响项目的投入产出比，通过数据运营则可以有效的延长项目的生命周期，对各个阶段的业务走向进行精准把控。

而随着流量成本的日益上升，如何构建经济、高效的精细化数据运营体系，以更好的支撑业务发展，也变得愈发重要起来。

在这样的背景下，越来越多的游戏企业加入到数据运营行列，也促进了大数据产业生态链的发展，第三方数据公司TalkingData、Dataeye、友盟、热云数据等就是在这一个时代中快速成长起来的。

但同时受限于业务理解，通用平台往往无法满足游戏企业的定制化需求，所以随着业务的发展，最终还是要选择自建数据分析平台——因为技术门槛、资源投入等原因，目前大部分游戏企业只实现了数据统计，少部分企业实现了数据挖掘，在深度学习层面目前趋近空白。

业务需求及痛点分析

按照游戏领域的行业细分，不同类型的公司对数据化运营的业务需求各有侧重，构建数据化运营平台的技术手段也表现为不同的方式。

按照行业属性，可以将生态中的公司分为游戏研发商、游戏渠道商、游戏研发商三类，根据业务特点他们对于数据运营的需求也各有侧重，从表现形式讲，基础指标集、客户画像、精准投放&

效果分析、智能算法等等，不一而足。

而从实现数据运营的技术手段来分析，也分别表现出不同的特征，各阶段使用的技术栈、驱动因素及演进方向，可以简单通过下图来表述：

而在这样的业务背景下，传统来料加工、被动响应的数据处理架构，显然无法匹配数据化运营的分析需求，主要存在的问题：

1、数据来源单一，缺少精准用户画像，运营策划、实施不能”投其所好”，用户转化率低；

2、平台沉淀、积累了大量的数据，但是通过数据驱动业务创新、辅助决策方面没有经验，导致数据→业务价值的转化率低；

3、开发定制化，项目实施周期长，响应需求速度慢，无法有效支撑业务的灵活变化；

4、数据的应用场景单调，大多只是止于简单的看指标、报表，对于机器学习等复杂场景缺少技术储备；

阿里云整体解决方案

功能架构

基于阿里云大数据平台，构建一站式数据运营支撑平台。

重点简介：

1、数据采集+数据总线，丰富业务数据源：

基于开源框架封装的多种数据采集工具，按需选用以支持不同类型的异构数据采集，丰富业务数据来源，同时配合阿里云提供的流式数据处理服务（DataHub），轻松构建基于流式数据的高可用，低延迟，高可扩展，高吞吐的分析和应用；

2、数据处理/数据存储，支持不同场景的数据化运营需求：

数据处理/数据存储作为总线数据的消费端，提供面向不同应用场景（实时分析、OLAP、离线计算、智能算法等）的数据计算/存储引擎，支持不同层次、视角的数据化运营需求；

3、数据消费，发挥数据在业务创新、辅助决策方面的价值：

基于底层的数据计算能力，在应用侧通过阿里云提供的可视化大屏（DataV）、数据分析配置工具（QuickBI）轻松构建不同场景的数据分析应用，充分发挥数据的业务价值

数据运营平台基础数据框架

1、Datahub：

a）实时、高吞吐的并发数据处理能力；

b）数据自动冗余多份，高可用性保障；

c）数据流吞吐能力动态伸缩，按需弹性等能力；

2、StreamCompute：

a）支持类SQL语法，深度整合多类云数据存储

b）性能优越，关键指标超越storm6~8倍

c）优化执行引擎，计算任务资源消耗低

主要支持实时数据处理、分析等应用场景；

3、MaxCompute：

a）PB级超大规模数据的计算及存储

b）支持丰富的计算模型

c）数据自动冗余多份，高可用性保障

主要支持多维分析（T+1，OLAP）、报表/分析专题、机器学习等应用场景；

产品技术架构

离线分析

为了更加全面的了解业务情况、用户行为偏好，需要对积累的游戏数据做多维度的深度探查，以挖掘数据中蕴含的业务价值。

这一类场景的普遍特点是：

1、数据量大

2、计算复杂度高

3、分析视角&

可视化的要求灵活多变

4、允许一定的数据时延

常见的产品形态有OLAP报表（多维分析、用户行为分析等）、分析专题（游戏角色平衡等）、数据挖掘（用户画像、业务预测等）等。

实现此类场景的基本产品技术架构如图：

架构重点简介：

1、数据库：

按照不同的应用场景、数据规模，可以选用合适的计算/存储引擎；

2、OLAP分析&

数据可视化：

QuickBI提供拖拽式、所见即多得的OLAP分析&

报表的配置及可视化能力，无需代码开发，可快速实现数据化运营的分析场景；

3、数据挖掘：

机器学习提供可视化方式的算法配置平台，快速实现机器学习、模型训练、智能算法（预测、偏好分析等）等高复杂度的数据应用场景；

同时，对于应用侧提供灵活的可集成能力，可以完全使用可视化配置，也可组合使用定制开发的方式实现。

实时分析

实时分析更多应用在监控关键的业务指标，以及时获知游戏运营的动态，指导业务部门及时调整业务策略，快速响应业务的变化，这一类场景的普遍特点是：

1、单位时间内数据量中小规模

2、计算复杂度一般

3、并发&

数据实时性要求高等

常见的产品形态：

运营实时监控、PV、UV、消费金额、在线人数、区域分布等业务核心指标实时监控等。

1、实时数据处理：

通过阿里云流式数据总线（DataHub）+流计算平台（StreamCompute）的组合，构建高可用、高并发、可弹性扩容的实时数据处理、计算模块；

2、实时数据分析：

通过DataV平台提供的多种可视化控件，可以快速实现大屏类的实时分析场景，同时如果有定制要求，也可只使用底层数据源的计算能力，通过自建web端应用的方式提供实时数据分析能力。

方案优点总结

针对前文总结的几个业务痛点，提供对应的能力支撑，分别描述：

1、业务数据来源单一

a）支持多种数据类型；

b）高可用、多并发流式数据总线，保障数据处理效率；

c）根据不同的应用场景，按需选用合适的存储/计算引擎；

2、应用场景单调，数据→业务价值转化率低

a）游戏行业模型抽象/核心指标体系构建；

b）常见业务分析场景总结、提炼、固化；

c）通过工具支持模型训练、机器学习（客户画像、精准投放、用户行为预测）等复杂场景，无需代码开发；

3、开发运维的效率低

a）IAAS层应用、计算资源基于云平台提供的弹性能力，按需伸缩，无需人工介入；

b）PAAS层提供指标、报表、分析页面等分析场景的配置能力，无需代码开发；