970797游戏攻略网首先是数据结构。就是服务器端和客户端程序储存哪些数据。储存在什么地方，这个是需要数值在做角色重算的时候定好的。很多是和各个系统关联的，而不一定全部由数值决定。根据这个沟通来确定打表文件，格式，数据类型等等。后面进入真正的数值设计阶段：战斗数值体系和经济数值体系。 战斗数值体系
1、设计公式
2、设计属性关系
3、设计职业定位
4、设计职业需求
5、优化公式
6、搭建角色模型、装备模型等等
7、根据系统规则分配数值，取值，生成打表文件，打表。
8、对技能进行设计，设置，测试和微调。 经济数值体系 1、设计，分析宏观经济：产出-消耗-剩余 2、分析，解析系统规则 3、分配游戏时间 4、分配虚拟货币 5、制定掉落表 6、制定消耗 7、配合运营需求对上述进行优化 将两个体系相互融合，不断测试，数据分析，微调，最终形成一份成熟完整的游戏数值体系。
如何对大数据做出正确的分析与决策呢？
大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
大数据技术经过多年的发展已经趋于成熟并且形成了一个初步的产业链，涉及到数据采集、存储、安全、分析和应用等，其中大数据分析是大数据产业链的重要环节，也是大数据实现数据价值化的核心步骤，所以大数据分析的相关研究也是大数据技术领域的热点方向。
大数据的分析有两种主要的方式，一种是基于统计学的分析方式，另一种是基于机器学习的分析方式，不论哪种方式都需要研发人员具备扎实的数学基础。
要想提高大数据分析的准确性，需要注意以下几个环节：
第一：注重算法的设计和实现。大数据分析与人工智能具有紧密的联系，在技术手段上也有很多相似的地方，比如都需要进行模型的设计，建模对于大数据分析同样非常重要。建模的核心是算法的设计和实现，这个过程还是具有一定难度的。
第二：注重训练过程。基于机器学习的数据分析方式需要进行大量的算法训练，算法训练需要大量的数据支撑，所以在云计算时代，机器学习随着算力的增强以及数据量的提升，在实用性方面得到了较大的增强，尤其是深度学习领域的发展。
第三：注重落地应用。大数据分析一定要结合实际的应用场景，场景大数据分析也是目前进行大数据分析的主要方式，不同的应用场景往往需要采用不同的数据分析方式，同时在数据维度的定义上也会有所变化。对于分析人员来说，要想提升大数据的落地应用价值，一定要具备一定的行业知识。
大数据的决策环节是大数据的出口，目前的决策者通常有两个角色，一个是传统的人力岗位，另一个是人工智能产品。随着人工智能的发展，未来将有更多的智能体会参与到决策中来，从而全面提升系统的运行效率。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！