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演讲4-鸿运厅-主论坛-刘岩老师【fin】LLM在腾讯游戏数据分析实战-v1.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719215 2025-06-22 24页 10.51MB

1、 演讲嘉宾:刘岩LLMLLM在腾讯游戏在腾讯游戏数据分析实战数据分析实战AI+BI AI+BI 智能智能驱动峰会驱动峰会基于大模型的数据提取0102目录目录CONTENT03从数据提取到数据分析从工程验证到业务应用AI+BI AI+BI 智能智能驱动峰会驱动峰会01基于大模型的数据提取AI+BI AI+BI 智能智能驱动峰会驱动峰会AI+BI AI+BI 智能智能驱动峰会驱动峰会腾讯游戏数据紧跟业务发展,以业务需求为核心业务全球化,以业务全球化,以“Data+AIData+AI”驱动业务变革。驱动业务变革。3.0 3.0 技术驱动创新技术驱动创新逐步开始接入实时技术:逐步开始接入实时技术:da

2、tamore投入应用,决策对于数据时效性提出较高要求AIAI资产体系建设与应用:资产体系建设与应用:打造基于LLM下的资产与服务体系,改变人与数据的交互方式标准数据治理体系建设:标准数据治理体系建设:以业务应用为导向,数据管理规范3.0发布产业链布局和全面出海产业链布局和全面出海2015Now2015Now数据平台演进数据平台演进游戏业务发展游戏业务发展游戏发展初期,缺乏统一标准,游戏数据孤岛。游戏发展初期,缺乏统一标准,游戏数据孤岛。从零起步从零起步一切从简,快速启动MySQL读写分离、分库分表数据应用数据应用数据单位主要是G,数据分散在各个数据库,缺乏整体数据统计数据治理数据治理每年在游戏

3、数量上翻翻,对接不同业务的游戏日志,标准难以统一1.0 1.0 基础功能完善阶段基础功能完善阶段腾讯游戏以休闲品类进入市场腾讯游戏以休闲品类进入市场2003200720032007外部大厂纷纷投身网游,腾讯游戏基于绕道休闲品类打造QQ系列游戏,深耕社交流量重启游戏代理,同步自主研发率先完成“端改手”移动化,全面升级自研体系打造全品类矩阵,扶持游戏厂商,建立全球化发行平台,全面出海,推动电竞职业化、游戏IP化等业务持续扩张,数据驱动成为新的价值增长。业务持续扩张,数据驱动成为新的价值增长。2.0 2.0 平台构建阶段平台构建阶段数据应用数据应用日志标准迭代推进,移动互联网数字化,精准分析,用户画

4、像、买量与增长分析数据治理数据治理数据治理处于萌芽阶段,数据资产意识建立,数据管理规范1.0发布架构升级架构升级迁移到TDW数据仓库,完成数据的集中管理与统一分析以以“代理代理+自研自研”后来居上后来居上2008200820142014业务对于数据的需求AI+BI AI+BI 智能智能驱动峰会驱动峰会价值能力等级经营分析(可视化)精细化运营(数据挖掘)辅助决策(归因、预测)驱动业务(干预)智能自适应业务(AI)What is happening?SeeingWhy is it happening?UnderstandingWhat will happen?Being preparedHow c

5、an an autonomous response be achieved?Self-optimisingHow to positive outcome?”Intervening如何用AI来做数据分析?AI+BI AI+BI 智能智能驱动峰会驱动峰会https:/en.wikipedia.org/wiki/Cross-industry_standard_process_for_data_mininghttps:/ AI+BI 智能智能驱动峰会驱动峰会业务需求业务需求数据结果数据结果口径对齐口径对齐资产探查资产探查SQLSQL代码实现代码实现SQLSQL验证验证提交任务提交任务结果发送结果发送使

6、用使用LLMLLM进行提效进行提效对齐业务统计逻辑找到细粒度的数据表 确定分析方向与业务二次对齐逻辑验证SQL准确性提交正式数据任务数据结果及提取逻辑结果和想法验证存储计算引擎-MySQL/Spark/MR用户需求资产召回SQL编写数据洞察资产推荐本地LLM精排将推荐资产返回给推荐引擎资产推荐接口根据需求和资产,GPT生成SQL发送到计算引擎运行SQL输出结果,并返回到前端页面SQL可运行校验,特殊语法、函数转换如SQL校验失败,则触发多轮对话进行需求修订组织生成prompt接口真实资产转译需求改写SQL修正Query理解库表资产特征资产行业知识数据权限校验SQL运行资产脱敏SQL资产转译Pr

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本文主要讲述了腾讯游戏数据团队在「AI+BI 智能驱动峰会」上的演讲内容,重点介绍了如何利用大模型技术进行数据提取和分析。关键点如下: 1. 腾讯游戏数据团队通过大模型技术,将数据提取和分析应用于业务发展,实现业务全球化。 2. 数据治理从1.0基础功能完善阶段发展到3.0技术驱动创新阶段,实时技术接入提高数据时效性。 3. 利用LLM(大型语言模型)进行AI数据提取,将复杂需求分解为简单子需求,降低AI生成难度,提高SQL开发效率。 4. AI数据提取在业务需求、数据结果口径对齐、资产探查等方面具有明显优势,平均SQL开发时间从1.1小时降低至0.33小时。 5. 选择合适的AI流程架构,如ReAct、DFSDT等,实现数据分析的流程优化和自动化。 核心数据:平均SQL开发时间从1.1小时降低至0.33小时。
"AI如何提升游戏数据分析?" "大数据时代,腾讯游戏的AI布局?" "游戏数据分析,AI怎样介入?"
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