智能灰度数据体系建设实践：vivo游戏中心的经验分享

智能灰度数据体系建设方案 本文介绍了 vivo 游戏中心在灰度数据分析体系上的实践经验，旨在解决游戏业务平台端的灰度验证问题。该方案的亮点在于指标异动根因分析方法的引入和全流程自动化产品方案的设计。 一、灰度数据体系的发展 灰度数据体系是游戏中心版本迭代频繁、业务链路长、数据逻辑繁杂的解决方案。灰度验证的整个过程在数据层面主要涉及三个问题：如何确保版本灰度评估的科学性？如何提升灰度数据的产出效率，保障项目进度？当灰度版本出现指标异常问题时，如何快速定位问题完成闭环？ 二、灰度发版的概念和发展 灰度发版是游戏中心开发新版本时，按照一定策略选取部分用户，让他们先行体验新版本，以获得他们关于“新的首页好用或不好用”以及“如果不好用，是哪里出了问题”的使用反馈。如果出现重大问题，则及时回滚旧版本；反之则根据反馈结果进行查漏补缺，并适时继续放大新版本投放范围直至全量升级。 灰度评估方案发展阶段可以分为多个阶段。阶段一：确保了对比的时间相同，但升级速度差异意味着优先升级的用户和未升级的用户非同质用户，未能规避样本差异对数据结果的影响。阶段二：引入指标异动根因分析方法，解决灰度评估方案的科学性问题。阶段三：设计全流程自动化产品方案，保障项目进度和灰度验证环节的快速闭环。 三、智能灰度数据解决方案 智能灰度数据解决方案由四个层面组成：“实验思想-数学方法-数据模型-产品方案”。该方案的亮点在于指标异动根因分析方法的引入和全流程自动化产品方案的设计。该方案可以保障版本评估的科学性、项目进度和灰度验证环节的快速闭环。 四、结语 本文介绍了 vivo 游戏中心在灰度数据分析体系上的实践经验，旨在解决游戏业务平台端的灰度验证问题。该方案的亮点在于指标异动根因分析方法的引入和全流程自动化产品方案的设计。该方案可以保障版本评估的科学性、项目进度和灰度验证环节的快速闭环。