Ofnil 数据模型

Ofnil 使用的数据模型用于捕捉和分析游戏中的用户行为。Ofnil的主要数据模型包括用户画像和事件。让我们详细介绍这两个核心概念：

1. 用户画像 (User Profile)

用户画像是Ofnil数据模型中的核心概念，代表游戏中的每个独立玩家。它包含了用户的静态特征和随时间变化的属性。

用户画像的主要组成：

1. 唯一标识符：每个用户都有一个独特的ID，用于在系统中唯一识别该用户。

2. 用户属性：这些是描述用户特征的键值对。例如：

   • 静态属性：注册时间、首次获取渠道
   • 动态属性：当前等级、累计游戏时间、累计消费金额、最后登录时间

3. 计算属性：基于用户行为或其他属性计算得出的值，如：

   • 生命周期价值（LTV）
   • 流失风险分数
   • 活跃度指数

2. 事件 (Events)

事件是用户在游戏中执行的具体行为或系统触发的操作。每个事件都与特定用户关联，构成了用户行为的时间线。

事件的主要特征：

1. 事件名称：描述事件的类型，如"完成关卡"、"购买道具"、"打开应用"等。

2. 时间戳：事件发生的具体时间。

3. 用户标识：关联到触发该事件的用户。

4. 事件属性：提供事件的详细信息，如：

   • 对于"完成关卡"事件：关卡ID、完成时间、获得分数
   • 对于"购买道具"事件：道具ID、价格、支付方式

5. 上下文信息：如设备类型、操作系统版本、应用版本等。

通过结合用户画像和事件数据，Ofnil能够提供深入的游戏分析，例如：

• 跟踪个体玩家的进度和行为模式
• 分析不同类型玩家的特征和需求
• 个性化游戏体验和营销策略
• 预测玩家的未来行为，如流失风险或购买倾向

这种基于事件的数据模型使得游戏开发者和分析师能够全面理解玩家行为，优化游戏设计，并制定数据驱动的决策。

3. 虚拟属性

4. 关联维度表