[发明专利]一种校验网络业务运营数据的方法及装置有效
申请号: | 201010563513.5 | 申请日: | 2010-11-29 |
公开(公告)号: | CN102480381A | 公开(公告)日: | 2012-05-30 |
发明(设计)人: | 黄华基;唐新猷;黄子光;崔东亮 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | H04L12/24 | 分类号: | H04L12/24 |
代理公司: | 北京派特恩知识产权代理事务所(普通合伙) 11270 | 代理人: | 张颖玲;王黎延 |
地址: | 518044 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 校验 网络 业务 运营 数据 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及数据校验技术,特别是指一种校验网络业务运营数据的方法及装置。
背景技术
随着网络的飞速发展,各种各样的网络业务层出不穷,参与各类业务的用户也越来越多;相应的,根据网络业务运营数据来统计和分析某种或某类网络业务的运营情况,对于运营商而言是非常必要和非常重要的。
以网络业务是网络游戏为例来说明,这里,所谓网络游戏是运营商通过互联网构建的支持众多用户同时参与游戏的虚拟空间,一般,网络游戏涉及的业务运营数据包括但不限于:服务器平均在线用户数(ACU),即:一个运营日所有时间点对应的同时在线用户的平均值;日活跃用户数,即:一个运营日内登录过游戏的用户数;人均在线时长,即:当日活跃用户在线时长的平均值。只有对这些数据进行详细地采集和分析,才能获得相应网络业务准确的运营情况。那么,对于所获得的ACU、日活跃用户数、人均在线时长等网络业务运营数据,同样存在需要校验所获得数据是否准确的问题,如果所获得的数据不准确,就不可能得到精确的分析结果。
目前,对于日活跃用户数、ACU、人均在线时长等网络业务运营数据指标的准确性判断,大都是通过结合游戏运营日志数据和游戏数据对单个数据指标进行核查来实现的,其中,所述游戏运营日志数据是指记录用户行为和操作的日志数据,如登录信息、登出信息等,是游戏LOG数据库中的相关数据;所述游戏数据是指支撑游戏运行的数据信息,如用户角色属性等,是游戏Game数据库中的相关数据。具体的,现有技术可采用以下两种方式校验网络业务运营数据:
第一种,通过逐个数据指标如日活跃用户数、ACU、人均在线时长,核查游戏运营日志数据和游戏数据,以判断单个数据指标的准确性。比如,对于日活跃用户数指标,是从游戏用户登录、登出日志中获取数据,并计算有多少用户当天登录游戏,即处于活跃状态,这样的数据就确定为游戏运营日志数据。但是,以此判断这个数据指标的准确性有一定的弊端,因为与游戏运营各指标所关联的日志内容有可能因网络波动等环境因素而导致数据丢失,或因开发人员疏忽等因素而导致日志内容记录不完整等,如果有记录遗漏、或其他因素导致的数据丢失等,均会影响各数据指标计算结果的准确性,影响游戏运营效果的准确性判断;如果预估这个数据错误,也只能逐条去查游戏运营日志数据,在数据量大的情况下,是不可取的。
第二种,通过逐条日志内容或游戏数据内容来核查游戏数据日志记录的准确性。比如,对于日活跃用户数指标,是通过查询游戏用户角色信息表中最近刷新时间,即:最近登录时间来计算活跃用户数,这种方法相对准确一些。但是,一方面,通过核查日志内容或游戏数据来判断单个数据指标的准确性比较繁琐,往往会消耗较多时间,而难以准确定位具体错误原因;另一方面,有些游戏的角色信息表中未设置最近刷新时间这个字段,这种情况下,就不能通过这种方式计算活跃用户数。
上述两种方法从不同角度说明:现有技术对网络业务运营数据指标的准确性判断、以及逐条核查网络业务数据和网络业务运营日志数据是繁琐且不可行的,目前还没有人提出一种合适的、判断数据指标准确性的方法。
发明内容
有鉴于此,本发明的主要目的在于提供一种校验网络业务运营数据的方法及装置,能简单方便地校验网络业务运营数据、以及与其关联的业务数据记录的准确性。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
本发明提供了一种校验网络业务运营数据的方法,包括:
获取各网络业务运营数据的历史数据,根据所获取的历史数据确定各网络
业务运营数据之间的关系;
利用所确定的关系,校验当前获取的各网络业务运营数据及其关联的业务数据记录是否准确。
上述方案中,所述网络业务为网络游戏;所述网络业务运营数据包括平均在线用户数ACU、人均在线时长、活跃用户数。
上述方案中,所述获取各网络业务运营数据的历史数据包括:
从游戏运营日志数据库中角色登录、登出日志表内获取登录用户数、或根据游戏数据库内角色的最近更新时间字段,获取指定时间段内的活跃用户数;
从游戏运营日志数据库内的角色登出表内获取指定时间段内每个游戏用户
当次登录时长,并计算出指定时间段内所有游戏用户的总在线时长和活跃用户
数,将总在线时长除以活跃用户数得到人均在线时长;
周期性采集一次时间点同时在线用户数,用指定时间段内所有时间点的同时在线用户数的累加和除以采集次数,得到ACU。
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