小说船到桥头自然直随着大数据人工智能对游戏运营的作用越发明显，如何通过较少费用、较短时间，完成游戏的研发和更迭，在精准触达每一位用户的同时还能确保留存率，成为游戏开发者和运营者开始考虑的问题。

　　事实上，大数据并非新鲜事物，早在上世纪90年代，伴随全球经济的飞速发展，人们对数据积累和分析的需要就已经开始急剧增长，其应用领域开始逐步从天文、气象、军事、基因生物，逐步拓展到搜索、互联网乃至电子游戏等民用范畴。

　　伴随应用商店和社交网络的兴起，游戏市场规模空前扩大，大数据对于游戏运营特别是延长产品寿命的积极作用越发明显，但什么样的数据有价值，如何利用数据的价值，也越发显得重要。

　　游戏数据分析能让游戏开发商、渠道、分发平台都能实现精细化运营。比如，在一些游戏应用的平台上，每个人看到的都是一样的界面，但是可以做到不一样，你比较喜欢玩类的游戏，系统给你推荐的就是类，根据每个人的喜好来推送一些游戏。

　　今年3月底，魔方大数据圆桌系列论坛“数据智能助力游戏产业升级”举行，来自大数据行业与游戏产业的多位专家齐聚一堂，深入探讨了大数据与人工智能在游戏产业发展中的应用与发展。

　　数据显示，2016年上海游戏行业产值达500亿元，在上海文化产业整体收入中占比达70%以上。游戏行业产业协会秘书长韩帅认为，网络游戏已成为上海文化产业最重要的一个细分领域，而且网络游戏具有天然的大数据平台属性，其中，游戏研发、游戏运营、游戏推广以及游戏玩家导流都与大数据密不可分。

　　我国游戏行业自2008年至2016年，市场规模由原来的185亿元提高至1655亿元，用户玩家数量由0.67亿上升至5.66亿。

　　ThinkingGameCEO吕承通认为，有一款休闲游戏，其每天的DAU(日活跃用户数量)是80万量，日增文本数据量为50G，数据库增量为45G，而这仅是一款休闲小型游戏。我国游戏产业的数据体量极大，海量用户产生的海量数据对于游戏运营和游戏开发而言极具意义。

　　游戏作为一个虚拟世界，实际上却是依托于人类现实世界存在。如何通过大数据实现游戏运营和产品优化呢？

　　吕承通给出两点建议，首先，挖掘游戏外部数据，包括游戏分发渠道、游戏媒体、游戏论坛、玩家的有效发言等数据；其次，挖掘游戏内部数据，包括玩家活跃度、付费玩家数、DAU、玩家道具的购买行为等数据。

　　乐卓科技游戏运营总监廖亮认为，通过渠道数据分析，不仅可以筛选出对产品有价值以及有潜力的分发渠道，还可以针对这些渠道增加投放活动数量以及相关奖励内容，优化渠道结构以保障持续稳定的玩家导入。比如通过平台数据分析，可以对当前游戏版本的情况进行评估，针对流失较为明显的时间节点分析玩家留失的具体原因，从而能够进行游戏版本更新和游戏内容设计。

　　中国的游戏市场大部分是在PC和智能手机平台上，但现在电视屏幕的市场也在释放。

　　目前电视游戏行业的用户行为数据量已经逐步接近手机游戏。电视游戏市场一直以来都存在游戏种类少、吸金能力差等问题，不过这一现象有所改变，不过付费情况还是远低于手机游戏。

　　相关机构数据显示：到2020年，伴随着一个41%的复合增长率，中国电视游戏支出将达到11亿美元。

　　在论坛上指出，伴随着业态的不断创新，大数据人工智能将在游戏产业发挥巨大的推动作用。上海市科委高新处副处长肖菁强调，企业在利用人工智能加速产业发展的同时，还是要更加理性。因为目前尚未有明确的法律法规对智能机器进行合理的行为规范，所以企业需要在加强技术的同时还需要自律。