客戶故事
Kaizen Gaming提供個性化和差異化的賭博體驗
遊戲行業的數據分析和機器學習
利用大數據和人工智能的力量提供個性化的遊戲體驗
未來的遊戲公司必須迅速發展，以保持領先於遊戲玩家的期望。Databricks可以幫助遊戲公司在整個遊戲玩家生命周期中將不同的批處理和流媒體數據源彙總在一起，以推動遊戲玩家的獲取，參與度和保留。
下載有關領先M＆E公司如何使用Databricks的指南
遊戲行業領導者正在使用
數據映射以更快的速度創新
客戶故事
Jam City建立了更高級的用戶細分，以個性化最有利可圖的客戶beplay体育app下载地址
客戶故事
Riot Games處理流媒體數據的之前，可以提高服務質量並提供個性化優惠
客戶故事
Zynga自動化預測建模
數據分析和遊戲AI的新功能是什麼
為什麼要使用遊戲數據
利用實時和批次獲得更好的遊戲體驗
利用流媒體和批處理工作負載，以獲取數據的整體視圖，以實時可操作的見解和機器學習。
通過數據團隊協作的力量來推動業務成果
數據孤島和不可共享的數據工具使數據科學家，工程師和分析師很難共同努力，從而降低了創新市場的速度。Databricks的數beplay娱乐ios據和AI的協作工作區意味著連續，快速的創新。
向上或向下擴展（幾乎無限的計算功率按需）
在短時間內進行大規模的計算處理，以分析結構化和非結構化數據。基於尖峰預測的不再需要過度配置的成本節省。
用例
從推動用戶獲取和預測流失，到圍繞最有價值的用戶做出更明智的生產決策，Databricks可以幫助遊戲公司比以往更好地了解他們的受眾和內容。
玩家獲取和經驗
創建一個個性化的無摩擦之旅，將遊戲玩家從匿名轉移到超級粉絲。
廣告點擊分析
實時廣告定位
推薦引擎
攪動預測和預防
服務質量分析
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服務質量分析
玩家貨幣化和情感
利用洞察力來提高遊戲玩家的壽命價值，找到相似的遊戲玩家並推動增長。
玩家360/遊戲玩家終生價值
播放器性能跟蹤
產品放置和定價
社交情緒分析
下一個最佳報價/產品
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播放器性能跟蹤
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遊戲開發生命周期
使用大數據和AI通過增強的見解和預測智能來推動遊戲設計。
遊戲設計
遊戲滾雪球
遊戲玩法見解
圖像分析/毒性分析
忠誠度促進
遊戲設計
遊戲滾雪球
遊戲玩法見解
圖像分析/毒性分析
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