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kota matsumoto
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AzureMachineLearningを使ってみて、ソシャゲ解析につかえそうなところをピックアップしてみました
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1.
プランナーでも使えるかも! AzureMLを使った ソシャゲ数値解析 2016/07/13 @kotamat
2.
自己紹介 • GARAGE STER技術担当ディレクター •
Webサービスのサーバーサイドをやってきた • ソシャゲ事業をやっていた時は、開発から運用ま でやっていた。
3.
ソシャゲ運用時に 言われること
4.
次回のイベントのレベル設計 したいから アクティブユーザのカード情報 とってくれる? うっす
5.
アクティブユーザ テーブル 言われること ユーザカード管理 テーブル user_idで リレーション card_idで リレーション カードマスタ テーブル csvで管理
6.
アクティブユーザ テーブル 言われること ユーザカード管理 テーブル user_idで リレーション card_idで リレーション カードマスタ テーブル JOINしてcsv 書き出し vlookupで リレーション
7.
あざす はいよ
8.
んーやっぱりカードだけじゃなくて デッキの状態も知りたい お、おう。
9.
アクティブユーザ テーブル 言われること ユーザカード管理 テーブル card_idで リレーション カードマスタ テーブル ユーザデッキ 管理テーブル JOINしてcsv 書き出し vlookupで リレーション
10.
あざす はいよ
11.
アクティブユーザの代わりに いべんt やだ
12.
‥とはならないけど
13.
取りたいデータは 自分でとりたいよね
14.
そこで
15.
16.
できること • GUIでデータのやり取りを構築できる • API化してサービス化ができる •
大量のデータをさばける • もちろん機械学習できる • R、Pythonができる • テンプレートが充実している
17.
今日やること
18.
アクティブユーザのデッキの平 均レベルとそのユーザのレベル の相関関係
19.
やること • 各データ(マスタデータ、DBデータ)をcsv化 • 結合・カラム毎の計算等をし、ユーザのレベルとデッキレ ベルを持ったテーブルを生成 •
ユーザのレベルとデッキレベルの相関性を計算 • 今回は例として、線形回帰分析を行う • 学習用データとテストデータを分け、解析し、整合性を確 かめる
20.
データ構成
21.
user_id user_rank ucid
user_id card_id exp udid user_id 1 2 3 4 5 6 card_id level_type アクティブ ユーザテーブル ユーザカード テーブル ユーザデッキ テーブル カードマスタ
22.
アクティブユーザのデッキ 作成
23.
user_id user_rank id user_id
1 2 3 4 5 6 アクティブ ユーザテーブル ユーザデッキ テーブル udid user_id 1 2 3 4 5 6 アクティブ ユーザのデッキ
24.
ユーザカードのレベル計算
25.
ユーザカード+α id user_id card_id
exp card_id level_type ユーザカード テーブル カードマスタ ucid user_id card_id exp level_t ype expとlevel_typeで levelを計算 card_idを消す ユーザカード +level ucid user_id level
26.
デッキ毎のカードレベル
27.
アクティブ ユーザのデッキ ユーザカード +level udid user_id card_level_1 udid
user_id 1 2 3 4 5 6 ucid user_id level udid user_id card_level_2udid user_id card_level_3udid user_id card_level_4udid user_id card_level_5udid user_id card_level_6 udid user_id cl1 cl2 cl3 cl4 cl5 cl6 デッキ毎の カードレベル デッキ毎の カードレベル
28.
ユーザのレベルとデッキのカー ド平均レベル
29.
udid user_id cl1
cl2 cl3 cl4 cl5 cl6 デッキ毎の カードレベル udid user_id cl_ave デッキ毎の カードレベル平均 user_id user_rank アクティブ ユーザテーブル cl1~6の 平均 user_rank cl_ave ユーザのレベルと デッキレベル平均
30.
相関性の検証
31.
user_rank cl_ave ユーザのレベルと デッキレベル平均 学習用データ でuser_rankを 線形回帰分析 テスト用データを使っ て分析結果を検証 user_rank cl_ave
score
32.
デモ
33.
まとめ • データの結合、分析がプログラミングを知っていなくてもできる • ただし、細かい計算をする場合は、R,Pythonで計算したほうが良か ったりする •
途中で計算を追加したり、削除したりするのが楽 • なので、分析方法や、分析パラメータをいじって微調整することが可 能 • 一回作ってしまえば、入力データを変えるだけで、最新のデータで分 析可能
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