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。
分群定义功能
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。
新进用户的留存率情况
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。
“雅典娜”系统操作界面
此外“雅典娜”还设计了别具匠心的一键分享功能，除了传统的下载文件或者拷贝数据外，还可以通过生成短链接来将整个模板分享给团队伙伴。团队伙伴不仅能方便地看到数据分析结果，还能看到分析的整个过程，这极大的方便了团队间数据分析成果的共享和交流。这个交互细节的小设计，是“一生二，二生三”的过程，是“雅典娜”系统对“数据驱动决策”思想的贯彻。
透过以上内容，我们已经可以很清晰地感受到“雅典娜”系统极高的效率与自由度。倘若想体验更深度有趣的数据分析，还可以通过“自定义公式”、“最新事件”、“计算列”等数据处理前移的方式，对玩家行为和服务器事件进行深度抽象分析，抓取每个行为背后的多维属性。正是通过这一个个技术点的积累以及玩家行为和大数据技术的有机结合，让“雅典娜”进化成一个功能强大而不失灵活性的数据分析系统，为运营决策人员在“数据”和“价值”之间搭建了一条科学的桥梁。
科技赋能人才聚力，三七游戏未来可期