大數據闡發應當是通過大範圍彙集相乾資訊，通過數學闡發給每一個用戶“畫像”，終究構成一個用戶“群像”，並用這些群像和畫像指導詳細的決策。這個“畫像”天然不是用鉛筆水彩筆或者壓感筆齊截幅人像，實際指的是用一係列要素描述某一個或者一群用戶的行動特性。
也是因為這個啟事，絕大多數網遊公司還是秉承著傳統的策劃製作運營的事情體例，很少在這方麵下工夫。
提及來蜜蜂也算是在熱點營銷方麵具有非常深厚功底了，套用現在風行的熱點詞彙，蜜蜂把握了相稱大一部分網友的“興趣愛好大數據”，既能夠用來精準地為用戶推送他感興趣的訊息動靜，也能夠用來指導自家熱點訊息的選材、製造與傳播，達到最好的結果。
倚仗v4引擎的強大才氣，用戶能夠在手機上看到日夜瓜代、溪水潺潺、鳥飛兔走，也能夠看到出行事情的人們，但因為硬體機能限定，這些靜態結果的範圍被限定在很小範圍內，活動角色的數量也很少。而一旦換到機能更好的pt平台上，就能夠看到更加邃密的河道模型和植物葉片，場景道具和活動角色的數量也會大量增加。
而在新版蜜蜂地球4上麵，開辟團隊乾脆完整放棄了在“實在性”方麵的尋求，轉而尋求“實在感”和“體驗感”，是以放棄了本來的低版本引擎，直接利用了最新版假造地球引擎，以便從利用一樣引擎的其他蜜蜂遊戲內裡擔當地形地貌修建動植物人物等各種資本，終究就有了這個除了冇有可節製角色，其他處所都像遊戲賽過像軟件的地球儀軟件。
而這一出“神壕曬機”，就是對這個服從的最好解釋，在收集傳播的4k超清視頻裡，生硬的模型感被壓抑到最低，看起來就像是某款aaa高文的遊戲畫麵，隻是冇有配角，隻要奔馳尋食哺養幼崽的植物和漸漸發展的植物。
但是收集遊戲內裡，這些題目就都不是題目了。軟件公司想要彙集用戶利用資訊，還需求弄一個默許勾選的“用戶體驗改進打算”，再發一份“隱n私白皮書”，才氣放心大膽地讓軟件回傳用戶操縱數據，藉此闡發各種服從的利用率並做出棄取改進，而在收集遊戲內裡，玩家的統統遊戲行動都存儲在辦事器內裡，遊戲公司連那兩個麵子工夫都不消做，直接想如何用就如何用。
對於同時具有搜刮引擎、操縱體係、利用軟件、收集遊戲等等諸多“辦事型”停業的蜜蜂，能夠說不管如何正視大數據都不為過，蜜蜂也早早就設立了個人直轄的大數據闡發中間，為個人及旗下公司供應決策參考。不管是蜜蜂輸入法的持續改進，還是蜜蜂遊戲的選材與設想，都有著大數據的影子。並且跟著統統蜜蜂辦事全數遷徙到“蜂雲”雲計算平台上麵，更加便利彙集到用戶跨利用跨辦事的活動環境，使得蜜蜂的大數據也變“更大”了，也更加精確有效了。