作者：th!nk(用户体验)

　　在当今数据为王的时代，无论是商业决策还是产品设计创新，都取决于数据。游戏市场也是如此。如何收集和使用玩家在游戏中的行为数据，进行分析，然后改进游戏的设计，一直是我们讨论的问题。可视化是分析和显示数据的好方法。本文将介绍如何利用可视化和数据分析来帮助认知和设计游戏，重点介绍可视化技术用于游戏数据的多个案例。

　　在当今数据为王的时代，无论是商业决策还是产品设计创新，都取决于数据。游戏市场也是如此:顶级游戏公司已经采用了收集玩家在游戏中的行为数据，进行分析，然后改进游戏设计的概念。对于大量复杂的游戏数据，可视化是分析和显示数据的好方法。数据可视化的目的是根据图形手段传递清晰合理的信息。信息可视化并不意味着为了功能而设计为孤独的功能图表，也不意味着为了审美方式而设计为令人眼花缭乱的界面。为了有效地传达信息，美学方法和功能需要并驾齐驱，根据大量复杂的信息进行分析，并以非常直观的视觉方式进行表达。

　　一般来说，简单的数据可视化可以从原始统计图表中考虑，构建饼图、条形图、散点图、柱形图、趋势图等基本图表。然而，这种基本形式的图表只显示基本数据，但面对复杂甚至许多异构信息，可视化的处理将更加复杂。一般来说，数据可视化包括数据收集、数据分析、数据处理、数据管理和数据挖掘。为了满足数据可视化的要求，首先设计一种三维、二维、动态、实时或允许人机交互的表达形式；确认可视化表达形式后，必须建立相应的可视化算法和技术完成模式，包括模型方法、交互模式和实现模式、放大缩小等，更复杂，可能考虑表面材料渲染、动画形成等。；此外，为了关注信息，设计理念应该随着用户的互动探索而逐渐表现出来，应该考虑用户的互动行为。一个好的数据可视化产品需要综合多种因素进行设计和实现，涉及计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计、机器视觉及其人机交互技术等领域。一个好的数据可视化产品需要综合多种因素进行设计和实现，涉及计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计、机器视觉及其人机交互技术等领域。数据可视化扩展了传统的图表功能，使用户对数据的分析更加清晰。数据可视化是数据挖掘的重要方法之一。数据挖掘过程的知识发现离不开数据可视化技术的支持，可以控制数据分析过程。本文将介绍如何利用可视化和数据分析来帮助认知和设计游戏，重点介绍可视化技术用于游戏数据的多个案例。

　　在具体的游戏数据分析中，我们经常遇到多维数据处理和显示的问题：如何有效地显示变质数据，不仅可以确保变化信息中的结构特征能够清晰地显示，而且可以使整体显示效果具有一定的审美特征。借鉴文本可视化中常用的可视化技术——主题河，应用于多维游戏数据可视化。说白了，主题河就是把文字中的主题视觉编号成河流。根据对河流的理解，从左到右流动的特征投射到时间维度。这样，我们就可以成功地将文本视觉分析文本中不同主题的关键词应用到多维游戏数据中，随着时间的推移，分析多个指标或维度的值是如何随着时间的推移而变化的。

　　我们将这种可视化技术应用于服务器的服务状态。由于数据发霉，我们考虑了两种情况：对于同一个服务器，我们将每个服务器“河”可视编号是一种指标，“江河”从左到右流动，代表时间流动。“江河”宽度（变大或变小）代表当前时间对应的指标数量的值，在每个时间段形成离散点，并与三个B样曲线拟合，使时间和时间之间的过渡变得温和。这种情况是用来呈现同一服务器中不同指标是如何随时间变化的，或者不同指标之间的相互伤害。我们称之为指标主题河(图1)；但是对于同一个指标，每个人都会在每个云服务器数据中提取该指标，并将每个指标提取到每个云服务器数据中“江河”可视编号为服务器，“江河”从左到右流入，同样代表时间流。这种情况是用来突出不同服务器之间同一指标是如何随时间变化的。我们称之为服务器主题河(图1)。

　　合服数据可视化实例： 10017年7月28日，游戏服务器被合并为服务器10026、10023年9月22日，服务器合服到服务器10026。

　　合服数据可视化实例： 10017年7月28日，游戏服务器被合并为服务器10026、10023年9月22日，服务器合服到服务器10026。这类2 数据中1的合服方式是什么？ 反映出来的呢？首先，我们可以在7.28和9.22之前可视化服务器10017和服务器10023之间的各种测量标准。然而， 之后，随着时间的变化，服务器10026合服时间前后的主要衡量标准也可视化，如图2所示，效果如下：

不同颜色的河流从上到下代表不同的指标。从图中可以清楚地看出，服务器10017和服务器10023在大多数指标的总量上都在萎缩； 主题河图如图3所示：10026年大腿服务器合服：

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　　服务器10026的不同指标在合服时有波动，总体情况慢慢保持稳定；

　　自然，有些人会有一些疑惑，这种可视化的方式不容易理解，没有趋势图或柱形图容易接受。复杂的可视化确实会给人们的理解能力带来新的要求和挑战，但在我们身上 应用相同的数据，使用主题河流、趋势图和柱形图进行可视化，会发现主题河流的水平或指标总数急剧增加，当周期时间较大时，视觉效果远远超过趋势图或柱形 但是，我们也必须认识到，没有一种可视化的方法和技术能够胜任所有的信息规定，而不是全部；同样的，不同的可视化方法确实会产生不同的视觉冲击。如使用 同一数据采用主题河、趋势图、柱形图进行可视化，但效果在视觉上大不相同。

　　图4显示了某支枪在地图A中使用了一段时间、地图B、地图C、地图D、地图E和地图F的击倒间距遍布:横坐标显示击倒间距，分别为击倒间距<0、 0<=击倒间距<1、1<=击倒间距<2，…，49<=击倒间距<50及击倒间距>=50.纵轴表示击中 不同的线条或柱形图或河流代表不同的地图，占杀间距范围内的百分比。通过对这三种可视化效果的分析，在视觉上，趋势图的交叉过于严重，如不使用互动过度的方 用人眼很难轻易跟踪其中一条曲线；柱形图视觉效果较差；主题河(图5)视觉效果最好，无论是整体观察还是一条河流随击倒间距分布 改变；此外，当鼠标漂浮在上面时，采用了互动，会给出相应的信息提醒。

　　热图可以直观地呈现一些不易接受或表达的数据，如密度、频率、温度等，以易于理解的形式展示，如区域和色彩。热图实际上是 三维可视化俯瞰，在这里，色调代表一个层次。热图实际上是 三维视觉俯瞰，在这里，色调代表一个层次。在枪战游戏中实施，因为所有玩家在每场比赛中的击倒和死亡都被记录下来，导致击倒和死亡的每一颗子弹 每次购买武器等玩家信息都能在一定程度上反映玩家的行为。在某个游戏背景下，玩家的击倒和死亡遍布全球，玩家的外流点遍布全球，有效地制作地图并认证玩家 行为是否符合规划预测非常重要。对玩家击倒死亡点或外流点的传统解读是在游戏地图上制作这些座标信息，并根据直观地点了解游戏背景 同一区域的分布特征，但立即制作点通常不适合大数据量。如图所示，在游戏背景下，有必要分析玩家的死亡点。在早期的报 excel的图表功能可以应用于公告中，将游戏背景插入到背景中，并将每个死亡点应用点一个一个地制作。该方法操作简单，但在实际应用中并存 不适用于大规模信息量，当信息量超过一定阈值时，整个地图将被密集覆盖，如图6所示：

　　考虑到这种情况，我们采用以下算法，首先绘制死亡点梯度遍布趋势图，用梯度模板区分高密度区域和高密度区域，明确各区域的亲密性。梯度模板本身就是 一张从中心到周围灰度级慢慢连接变化的图片，在所有背景图案上使用梯度模板集成座椅标志行走后，可以绘制类似气压图的梯度图，如图7所示，地图中的每个区域 胸部可以清楚地了解亲疏情况。然后，我们使用颜色条，RGB值从蓝色到红色过渡，根据不同的亲密值映射到梯度图上，导致热图如图7所示。然后，我们使用颜色条，RGB值从蓝色到红色过渡，根据不同的亲密值映射到梯度图上，导致热图如图7所示。黄金甲体育平台app下载

　　在数据可视化行业，动画实现了一种非常重要的交互技术。这里提到的动画包括动画和播放动画的形式，以改善进入动画、互动过程。进场动画是指页面加载 之后，给图表一个动态“生长”替代过程“数据载入中”这个提醒文本。互动动画是指客户在产生互动行为后，以动画的方式立即给予反馈。而播放动画的方 公式通常与时间线绑定，并提供播放功能。就像看视频一样，用户可以随着时间的推移详细看到数据变化的过程，直观地感受到所有数据的变化。因为进场动漫和播放动漫 绘画的过程大致相似，我们将其分为一类，称为时变画，另一类是交互动画。以下是介绍交互动画的相关游戏数据应用案例（由于载体限制，动态图表显示 没有动画效果)。

　　在枪战游戏中，数据通常存储在一局一局的游戏中。传统的处理方法是独立解决击倒死亡点，并制作自己的击倒点热 试图测试死亡点的热图，然后观察地图制作是否符合规划估计。然而，这种处理方法忽略了炮弹轨迹的问题，即一次击倒是如何发生的，炮弹击倒了点 沿着一条轨迹到达死亡点。这些重要信息的丢失促使分析游戏对策战术的可能性成为泡沫，找不到战略点或线路，找不到猥亵点，不能从战术上分析和击败 敌人。在这种情况下，我们开发了炮弹轨迹图，互动探索与死亡相关的炮弹轨迹，并将其应用于电子竞技比赛，以分析对手的行为轨迹。

　　图8显示了两个不同阵营的射击游戏的击倒死亡分布和炮弹轨迹图。红点显示炮弹产生的位置，绿点显示炮弹击中的地址，黄色可移动箭头显示。 从击倒点到死亡点的轨迹运动，采用狙击枪AWM击倒死亡数据，阻击手一般需要远程直线空间进行枪击，因此，我们可以看到炮弹轨迹很长，分布在 狭窄的煤巷两侧。最明显的是中门狭长的狙击点。最明显的是中门狭长的狙击点。

　　在这种可视化中，我们也可以选择不同的类型来分析不同枪支的击倒和死亡。例如，步枪和狙击枪的子弹轨迹不同，如图8和图9所示。步枪利用率比狙击 击枪高得多，大部分到处盛开。有时，我们更关注某一区域的地图制作是否合适或不安全。观察的重点是该区域不是一些分散的点。因此，我们增强了交互功能， 如图10所示，在鼠标地图上行走时，默认会出现一个半径为25像素的黄色圆圈。可视化只保留与该圆区域相关的所有击倒死亡点和炮弹轨迹，并且很轻 其他击倒死亡点和炮弹路轨。此外，应自动统计从区域范围外进入区域内部和从区域内部传输的子弹数量，以了解该区域的安全设计是否可行。该区域范围 半径可以控制，半经越低，包含的区域范围越低，相应的区域击倒死亡点越准确。

然而，当可视化数据量增加时，击倒所有死亡点和炮弹轨道的可视化将是不幸的。它不仅找不到所有有规律的特征，而且有助于在视觉上造成复杂的压力。如使用某游 当默认所有表示所有点时，即频率大于或等于1点以上的所有表示；因此，仍然有必要考虑互动，但此外，我们需要继续 计算并获取其他相应的辅助信息，以帮助过度提取多余和不重要的数据，然后突出主题数据和隐藏规则。每个人都在测量点的频率，一个点代表了该地区的产生 击倒或死亡的频率。当炮弹传输或击中频率超过设定阈值时，调整不同次数，使炮弹轨迹逐渐清晰（图11）；.

当炮弹传出并击中频率大于设定阈值时，分别调整30和50次（图12）。我们发现地图上剩下的击倒死亡点几乎分为两种：一种是 挂断行为引起的数据异常，一个玩家跑到另一个玩家的出生点；第二，在高台或出生点进行长距离击倒，使用狙击枪的概率较高。

游戏经常模拟现实世界，所以游戏手机游戏中的行为数据与现实中的活动数据相似。对于包含定位信息的游戏行为数据，热力图等与地图相结合的方式是非常非常明显的可视化。对于一般的行为数据，如玩家的日常行为规律、路经、玩家之间的网络社交网络、游戏任务的完成、武器和种族的平衡，都是非常有意义的 可视化问题的挑战。可以用直观的视图表达这种复杂的数据，也可以帮助游戏设计师进一步优化游戏定制。 自然，数据可视化的范围很广，根据不同的目的，可视化的路径也不同。例如，为了观察或跟踪数据的变化，可视化需要强调即时性、变化规律和操作能力， 必须形成不断变化、可读性高的图表结论；为了处理数据，需要强调数据的表达，相应的可视化方法必须满足搜索和交互；为了发现数据之间的潜在关系，可能需要生成多维交互的可视化图表。此外，每个人在日常生活中使用美丽的颜色，动画生动、清晰、有吸引力的图表，关键是帮助 一般用户或商业客户快速理解数据的意义或变化，经常用于教育、宣传或政治目的海报、课件等，具有丰富的吸引力，应用强烈的对比、更换等方式，可以创造非常有影响力的图像。在海外，许多媒体会根据新闻主题或数据聘请专业设计师来创建视觉图表来辅助新闻主题。在中国，数据可视化正逐渐涌向各行各业，帮助我们更好地理解数据。