머신러닝, 게임 지표 분석 따라하기
머신러닝 피드백을 이용한 게임 지표 분석(https://goo.gl/6MQUbe)에서 참조한 Discovering Ketosis : how to effectively lose weight(https://github.com/arielf/weight-loss)를 따라 해 보기
"Ariel이 Github에 올린 머신러닝을 이용한 다이어트 방법은 얼마 전 해커 뉴스에 소개되면서 주목받았는데 발상의 전환이라 할 만 하다. 매번 식사를 하거나 운동을 할 때 칼로리를 신경쓰지 않고 그 날 자신이 한 행동 중 체중에 영향을 주었다고 생각하는 것들을 기록한다. 그리고 이렇게 일정량 쌓인 데이타를 일부 가공해 vowpal-wabbit에 쓸 수 있는 트레이닝셋을 만든 뒤 이를 이용해 훈련시킨 손실함수 계산으로 어떤 행동이 체중의 변화에 어떻게 기여하는지를 귀납적으로 추론한 것이다."
"개별 아이템의 가격이나 밸런스 조정에서 각 스킬의 수치 조정 부분은 사실상 이해 할 수 없는 블랙박스다"
"머신러닝을 이용하여 이 개별 수치 X를 조사하여 어떤 아이템이 매출의 증대에 도움이 되었고 어떤 것이 오히려 마이너스인지 분류하는 방법을 도입한다면 개별 수정사항이나 추가 아이템에 대한 객관적 평가가 가능해지고 매출이나 유저 만족도 평가를 더 개선하는 방향으로 이후 계획을 세우기 더 쉬워지지 않을까."
1. git clone하기
$ git clone https://github.com/arielf/weight-loss
- git clone해서 make 실행( 이에 대한 설명은 HOWTO.md를 참조 할 것 )
- make sc는 스코어에 관한 차트를 만들어 준다.
* 그래프는 위아래가 바뀌어서 나오네요.
- make시에 주의할 점은 ariel.csv를 계정명.csv로 변경해주면 됩니다.
( ariel.csv : vowpal-wabbit용 스크립트에 필요한 훈련용 데이터셋 )
* Vowpal Wabbit ( VW) project
is a fast out-of-core learning system sponsored by Microsoft Research and (previously) Yahoo! Research.
* 동일하게 작성하고, date_iid_price_purchases_users.csv로 저장
2) perl 스크립터 작성
* 위의 코드는 convert.perl로 일단 저장
3) 변환 시키기
$ ./convert.perl date_iid_price_purchase_users.csv > data.csv
* data.csv는 위의 ariel.csv와 같이 계정명.csv로 변환해서 사용
* date_iid_price_purchases_users.csv는 샘플의 1일치보다 많게 작성할 것
3. game-sales-item 데이타를 weight-loss에 적용하기
상위 data.csv에 2번째 column부분에 daily total sales를 추가 후에
$ cp data.csv vagrant.csv // 계정명.csv $ make $ make sc
* 최종적으로 일자별로 총매출을 2번째 컬럼에 추가하면, ariel.csv와 유사 해 진다.
* 아래 data는 자세히 보이지 않지만, 의미적으로 이해하기에는 충분
* 결과 : Weight Gain ( Sales Gain ), Weight Loss ( Sales Loss )
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