© 2023-2026 上海数据发展科技有限责任公司 版权所有
沪ICP备17003045号-15沪公网安备31010402336585号
贵阳一轶科技有限公司
企业贵阳一轶科技有限公司成立于2022年，位于贵州省。所属行业为软件和信息技术服务业。经营范围包括法律、法规、国务院决定规定禁止的不得经营；法律、法规、国务院决定规定应当许可（审批）的，经审批机关批准后凭许可（审批）文件经营；法律、法规、国务院决定规定无需许可（审批）的，市场主体自主选择经营。（软件开发；动漫游戏开发。
小微企业高新技术企业软件和信息技术服务业
数据集列表
“三国封测版”游戏热度分析数据集合
本数据集合核心算法围绕“测试-验证-优化”闭环设计，具体包括：1、获取质量算法：激活且登录率量化真实进入游戏的用户比例，全周期激活且登录率67.4%，有效区分渠道推广效果差异；2、体验转化算法：构建“注册-角色创建-新手引导-核心玩法”漏斗模型，通过等级转换率（N级用户数/N-1级用户数×100%）追踪用户成长路径梗阻；3、留存稳定性算法：一阶登录比（3留/次留）0.78用于评估短期留存质量，二阶登录比（7留/次留）0.63用于验证核心玩法吸引力，符合封测阶段产品评估的行业标准；4\付费潜力算法：付费意愿率=意向调查中选择“愿意付费”用户数÷有效样本数×100%，提前预判付费设计合理性。所有算法通过Excel实现自动化计算，结果可追溯核验。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-22 更新160
自研TeaAI智慧引擎数据模型
本模型核心算法围绕“家园建造智能化”与“玩家体验个性化”两大核心目标设计，具体规则如下：1、数据预处理规则：对建筑布局数据进行空间坐标归一化处理，构建“建筑-功能-风格”三维特征标签体系（含500+装饰元素标签、300+功能模块参数）；采用IsolationForest算法识别外挂刷资源等异常行为数据，通过Z-score标准化消除不同玩家等级的数据偏差。2、核心算法逻辑：空间规划模块采用图神经网络（GNN）构建建筑节点关联图谱，以“功能兼容性”“美学协调性”“移动效率”为三重优化目标；推荐系统采用“用户-物品-场景”三维协同过滤，结合玩家风格向量（通过隐语义模型提取）与实时场景需求动态调整推荐权重。3、模型迭代规则：建立“双周迭代+季度大更”的优化机制，每日通过A/B测试验证新功能效果（以家园完成度、玩家留存率为核心指标），采用联邦学习技术在不获取原始数据的情况下进行跨服务器模型参数聚合，确保迭代效率与数据安全。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-22 更新150
游戏用户获取推广策略效果评估与优化数据集合
数据清洗规则：采用3σ准则剔除曝光量、转化率等指标中的异常值，对缺失的渠道成本数据采用同类型渠道均值填充，确保数据完整性；归因算法：改良Shapley值模型，引入“转化贡献权重系数”（依据游戏行业转化周期设定），解决传统归因中“最后触点独占功劳”的偏差问题，精准计算各渠道贡献占比；效果评估规则：构建“CAC-LTV-留存率”三维评估矩阵，将策略划分为“优质（低CAC、高LTV）”“待优化（高CAC、中LTV）”等4类等级；数据更新规则：渠道实时数据每小时增量同步，日度生成转化与留存汇总表，周度更新竞品对标数据。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-22 更新150
游戏用户付费转化策略分析数据集合
数据清洗规则：采用IQR四分位法剔除付费金额、浏览时长等指标中的极端异常值，对缺失的促销活动触达数据采用“同注册渠道+同玩法偏好”均值填充，保障数据完整性；付费预测算法：构建“行为特征-偏好特征-策略触达特征”三维输入体系，改良随机森林模型引入时间衰减因子，解决短期行为误判问题，预测准确率达91%以上；转化瓶颈识别规则：基于漏斗分析法标记“浏览-点击-支付”各环节流失率，结合决策树模型定位“支付流程繁琐”“道具性价比低”等核心诱因；数据更新规则：用户行为数据实时采集，日度生成付费转化快照，周度更新策略效果汇总表及竞品基准数据。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-22 更新1630
游戏运营回收成本分析数据集合
数据清洗规则：采用IQR四分位法剔除单笔异常高额成本、极端收入数据，对缺失的渠道成本结算数据采用“同量级游戏+同期”均值填充，保障数据完整性；成本归因算法：改良ABC成本法，引入“营收贡献权重”，将间接成本精准分摊至研发、推广等核心环节，解决传统方法分摊模糊问题；回本预测规则：构建“成本结构-收入特征-运营变量”三维输入体系，采用LSTM模型捕捉数据时序规律，预测准确率达92%以上；数据更新规则：成本支付数据实时同步，收入流水每小时增量更新，日度生成ROI快照，周度更新成本回收进度及影响因素关联表。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-22 更新420
“三国”安卓端游戏热度分析数据集合
本数据集合核心算法聚焦游戏运营指标的标准化计算，具体规则如下：1、转化类算法：创角率以“注册设备数”为基数，激活注册率以“激活数”为基数，确保转化链路指标的逻辑一致性；有效注册率采用“有效注册数÷注册数”计算，有效注册数由运营端根据“完成新手教程”等标准界定。2、付费类算法：首日付费率=首日付费人数÷DAU×100%，核心付费成本=投入成本÷核心付费人数，ROI=付费额÷对应成本×100%，明确成本与收入的匹配维度，保障商业化指标可追溯。3、汇总类算法：合计数据采用“每日数据累加+比率均值”计算，如合计创角率为每日创角率的加权均值（以注册设备数为权重），确保汇总结果贴合实际运营规模。4、校验算法：使用Excel的SUMIF、COUNTIF函数校验每日数据与合计数据的一致性，对7月7日“创角率800%”等异常值进行标注说明，保障数据准确性。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-22 更新250
基于大模型的文创协同设计数据模型
核心规则与算法包括：1.地域元素语义解析算法，基于BERT模型对地标文化文本分词标注，建立“视觉特征（如甲秀楼浮玉桥弧度）-文化内涵（明清建筑特色）”映射库；2.多模态生成算法，采用StableDiffusion模型，融合需求文本与地标视觉数据生成设计初版；3.协同优化算法，通过收集设计师修改痕迹与评分，利用强化学习迭代模型参数，提升方案匹配度；4.数据清洗规则，采用Z-score法剔除偏离地标特征的异常数据，通过余弦相似度去重，保障数据质量。算法均符合《人工智能算法安全评估规范》。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-22 更新100
游戏用户留存分析数据集合
数据清洗规则：采用IQR四分位法剔除登录时长、任务完成率等指标中的极端异常值，对缺失的社交行为数据采用“同角色等级+同注册渠道”均值填充，保障数据完整性；留存预测算法：构建“行为特征-时间衰减-外部因素”三维特征体系，改良逻辑回归模型，引入L1正则化解决过拟合问题，预测准确率达89%以上；流失聚类规则：基于“登录间隔、道具消耗降幅、社交参与度”3类核心指标，通过K-Means模型将流失用户划分为“体验流失型”“竞争流失型”等5类，精准匹配优化策略；数据更新规则：用户行为数据实时采集，日度生成留存快照，周度更新分层用户画像及影响因素关联表。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-22 更新1690
游戏用户活跃度提升分析数据集合
数据清洗规则：采用IQR四分位法剔除在线时长、登录频次等指标中的极端异常值，对缺失的任务参与数据采用“同玩法偏好+同注册时长”均值填充，保障数据完整性；活跃度预测算法：构建“基础属性-行为特征-外部因素”三维特征体系，改良XGBoost模型引入时间衰减系数，解决短期行为干扰问题，预测准确率达90%以上；低活跃分层规则：基于“登录间隔、互动降幅、玩法参与度”3类核心指标，通过K-Means模型将低活跃用户划分为“体验流失型”“社交缺失型”等4类，精准匹配优化方向；数据更新规则：用户行为数据实时采集，日度生成活跃度快照，周度更新分层用户画像及影响因素关联表。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-22 更新300
游戏角色创建体验优化分析数据集合
数据清洗规则：采用IQR四分位法剔除创建时长、交互频率等指标中的极端异常值，对缺失的偏好属性数据采用“同年龄+同游戏经验”均值填充，保障数据完整性；放弃预测算法：构建“基础属性-行为特征-界面交互”三维特征体系，改良逻辑回归模型引入L1正则化解决过拟合问题，预测准确率达90%以上；瓶颈识别规则：基于漏斗分析法标记“进入界面-职业选择-信息确认-创建完成”各环节流失率，结合决策树模型定位“操作复杂度”“信息清晰度”等核心诱因；数据更新规则：用户创建行为数据实时采集，日度生成体验快照，周度更新满意度评分及竞品对标数据。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-22 更新80