基于数据挖掘的在线游戏行为分析预测系统 系统概述 在线游戏行为分析预测系统通过数据挖掘技术对玩家行为数据进行建模,预测玩家流失、消费倾向或游戏表现。该系统通常包含数据采集、预处理、特征工程、模型训练与部署等模块,能够为游戏运营提供决策支持。 核心模块设计 数据采集与预处理 游戏日志数据通常包含玩家登录时长、关卡进度、消费记录等结构化数据,以及聊天记录等非结构化数据。预处理阶段需处理缺失值、异常值,并对文本数据使用自然语言处理技术(如TF-IDF或词嵌入)进行向量化。 示例代码:数据清洗 import pandas as pd # 处理缺失值 df.fillna(method='ffill', ...