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[NDC] 실전 이탈 예측과 유의사항
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AI 핵심 요약
게임 유저의 이탈을 단순한 분류 문제로 다루면 이탈 정의와 대상 선정, 예측 결과의 활용에서 실무적인 어려움이 생긴다. 발표자들은 이탈을 연속 미접속 기간으로 정의하고, 게임 업데이트 주기와 복귀율을 고려해 기준을 정했으며, 이탈 방지 목적에 맞는 유저군을 예측 대상으로 삼았다. 활동·결제·사회 활동 데이터를 활용하고 도메인 전문가와 변수 후보를 논의하며, 예측력과 해석력을 함께 고려한 모델 및 생존 분석 기법을 소개했다. 성능 평가는 정밀도와 재현율 중 무엇을 중시할지 정책에 맞춰 정하고, 예측 시점과 저활동 접속자 등 모호한 사례의 처리 기준도 사전에 설계해야 한다고 강조했다.
- 이탈은 계정 탈퇴보다 연속 미접속 기간으로 정의할 수 있으며, 게임 업데이트 주기와 복귀율을 함께 살펴 기준을 정해야 한다.
- 예측 대상을 전체 유저로 넓히기보다 이탈 방지라는 목적에 맞는 유저군으로 한정하면 분석과 대응 비용을 줄일 수 있다.
- 활동·결제·사회 활동 데이터를 변수로 활용하되, 게임 도메인 전문가와 협의해 의미 있는 신호를 찾는다.
- 정확도 지표는 이탈 방지 정책에 맞춰 선택하고, 예측 시점이나 저활동 접속자처럼 애매한 사례의 판정 기준도 미리 정한다.
소개
NDC 2018 [실전 이탈 예측과 유의사항] 세션 공유드립니다. 상세 내용은 NDC Replay 홈페이지를 참고 부탁드려요. 😊 1. 발표자 성함 : 강성욱, 장윤제 2. 발표자 소개 : [강성욱] 현재 엔씨소프트에서 게임 데이터 분석을 담당하고 있으며, 최근에는 거래 네트워크, 작업장, 이탈예측 등에 관련된 게임 유저의 행동 패턴을 연구하고 있습니다. 그리고 분석한 결과가 기획 및 운영 측면에서 잘 활용될수 있도록 항시 기도하고 있습니다. [장윤제] 현재 엔씨소프트 데이터분석모델링팀에 근무하고 있고 여러 가지 흥미로운 분석 업무를 담당하고 있습니다. 최근 진행중인 분석은 이탈 예측, 생존 분석, 유저간 전투 등에 관련된 연구를 진행중입니다. 항상 열린 사고와 폭넓은 마음으로 게임 데이터를 바라보고 있으며, 좋은 결과가 나오도록 노력중입니다. 3. 세션 소개 : 일반적으로 이탈 예측 모델을 단순한 분류 모델로 생각하기 쉽지만, 실전 이탈 예측 모델의 목적은 단순한 분...
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● 설문조사: https://forms.gle/CkJmkGcETUnxrESc6 ↓ 아래를 펼쳐, 세션 상세정보를 확인하세요! ● 발표분야: 데이터분석 ● 발표자: 고려대학교 정보보호대학원 김휘강 ● 권장 대상: 데이터 분석가, 게임보안분야 업무담당자 ● 키워드: #게임이용자 행위 분석(악성 유저 포함) #사설서버탐지 본 NDC 발표 동영상(이하 “저작물”이라 합니다)에 대한 저작권 (2차적저작물작성권 및 편집저작물작성권 포함)은 해당 저작물의 저작자(발표자 포함) 또는 (주)넥슨코리아 (이하 “권리자”라 합니다)에게 귀속되며, 권리자의 허락 없이 이를 상업적으로 이용하거나 무단으로 도용, 편집, 2차적저작물을 작성, 공중송신, 배포할 수 없습니다.
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