臺灣博碩士論文加值系統

本研究提出以新興虛擬實境應用技術改善遊戲數據的信息可視化，進而解決傳統二維數據表現時所遇如遮蔽、雜亂、視角等問題，從中尋求數據最佳化的分析方式提供更良好識別模式。數據隨的時代進步其複雜性及維度不斷擴張，成了觀者在理解數據上的新挑戰，可視化是“大數據”時代中數據以量化方式與人類溝通的方式，如何更好地理解交互的多維度信息成為此領域所探究的話題。虛擬實境的應用在2018年話題持續的延燒著，在虛擬實境中有高沈浸、高互動的特性，本研究利用Unity3D工具進行虛擬實境分析系統開發，用戶只需提供欲分析資料庫資訊觀者立即進入虛擬的數據世界中，在虛擬實境中將對觀者帶來（1）高沈浸（2）更容易挖掘隱性資訊發現離群值（3）更多維度空間的數據（4）更廣闊的屏幕畫面（5）直觀的操作模式等優點，且同時照應到遊戲數據的高維度數據結構的存在，通過即時交互的建構環境幫襯出數據背後所隱藏的資訊。分析階段以推導資料叢聚性，關聯性與規則性的資料可視化演算法，並運用K-Means叢集演算法實現三維空間的實例化方法，其分析結果可輔佐觀者在進行主觀判決時更多的參考依據，提供智能的預測分析建議事項。實驗方面本研究採用在魔獸世紀中所收集到的數據源，運用本研究中製作的虛擬實境平台進行分析，觀者透過不同的視角下觀察數據叢聚關係，分析各個叢集中玩家群獨特色藉以個別行銷，所達到將是更有效地分析意義及提高玩家對於遊戲的黏著度，這將對於遊戲開發者在走入國際市場過程有所助益。虛擬實境可視化平台也不限於遊戲開發使用，在於各行業中也有著多元的發展可能。

This project aims to improve the information visualization by means of emerging virtual reality technology. A game development and management information is used as the pilot research. Data analysis algorithm is developed in data cluster, data correlation and data regularity verified by the state of art algorithms. To visual the significance of analyzed data, a visualized innovation is employed by the virtual reality allowing game developer and game managers effectively to mining and support a immersive visualization platform leading a less risk decision making manner. A Unity 3D is employed to establish the virtual reality platform. This research takes K-Means clustering algorithm as the method to present three dimensional spaces and then connect information visualization with virtual reality. This research proposed some advantages in this clustering analysis including (1) highly immersion (2) hidden information mining (3) extra spatial dimension (4) intuition operation mode (5) infinite display space. A prototype is developed to assess the performance.

摘要 I
Abstract II
誌謝 III
目錄 IV
表次 VI
圖次 VII
第一章、緒論 1
第一節、研究動機與背景 1
第二節、研究目的 2
第三節、研究流程 4
第四節、論文架構 4
第二章、文獻探討 6
第一節、遊戲數據分析 6
一、遊戲數據分析流程 6
第二節、虛擬實境 8
一、建構方式與裝置種類 8
二、虛擬實境在信息可視化的應用 9
三、裝置種類說明 11
第三節、信息可視化 13
一、數據可視化的主要技術 13
二、二維可視化與三維可視化的差異 14
第四節、叢集分析 15
一、分層式集群法 16
二、分割式集群法 16
三、K-means 演算法 17
四、相似性測量方法 17
第五節、小結 19
第三章、研究方法 21
第一節、資料收集 21
一、遊戲數據 22
二、遊戲數據收集方法 22
第二節、資料探勘方法 23
一、標準化（Gaussian normalization） 24
二、PAA維度精簡（Piecewise Aggregate Approximation） 25
三、分割式叢集法-K-means 26
第三節、可視化處理 27
一、使用者留存率分析 27
二、客戶生命周期價值（Lifetime Value） 29
三、資料映射 30
第四節、UNITY3D平台具象化 30
一、在UNITY3D平台執行K均值聚類算法 30
二、Kmeans應用 33
三、在UNITY3D平台實現信息可視化 33
四、在UNITY3D上的VR製作 36
五、操作模式 37
第五節、小節 38
第四章、實驗結果與分析 40
第一節、實驗流程 40
第二節、研究限制 40
第三節、分析流程 41
一、人工資料 41
二、虛擬實境 46
第五節、玩家數據結構分析小結 50
第五章、結論與未來發展 52
第一節、研究結論 52
第二節、未來研究建議 53
第六章、參考文獻 55
表次
表 1. 各家VR產品評比 11
表 2. 收集數據總類 22
表 3. LeapMotion每幀所獲取訊息 36
表 4. 系統相關軟硬體設備 38
表 5. 經SPSS系統之標準化 39
表 6. 使用本軟體叢集結果 41
表 7. SPSS進行ANOVA 變異數分析結果 41
表 8. 本軟體Leap Motion預設操作手勢 45
圖次
圖 1.三維形式收益率曲線圖 3
圖 2.研究流程圖 4
圖 3.遊戲的數據分析流程圖 6
圖 4. Visualizing MNIST二維及三維可視化示意圖 9
圖 5. LCD拼接成的電視牆 10
圖 6.信息可視化模型圖 12
圖 7.集群分析 14
圖 8.分群階層樹狀圖 15
圖 9.分割式集群結果示意圖 16
圖 10.曼哈頓距離示意圖 17
圖 11.歐幾里德距離與曼哈頓距離比較示意圖 17
圖 12.資料探勘流程圖 19
圖 13.研究流程 20
圖 14.魔獸世界玩家職業及種族 22
圖 15.本研究之遊戲數據叢集流程圖 23
圖 16.高斯歸一化 24
圖 17. PAA維度精簡示意圖 24
圖 18.聚類過程示意圖 25
圖 19. ARM模型 26
圖 20.用戶留存分析圖 27
圖 21.DAU玩家構成 27
圖 22.各集群資料包含叢集一叢集二(1) 31
圖 23.各集群資料叢集三叢集四(2) 32
圖 24. 數據實例流程 32
圖 25.在Unity3D實例成果 33
圖 26. Unity3D 經過K_means分群著色成果 34
圖 27. Vr Gaze選單 35
圖 28. Leap Motion手勢辨識檢測空間 36
圖 29.實驗流程圖 38
圖 30.使用本軟體之標準化 40
圖 31. SPSS資料叢集矩陣散佈圖 42
圖 32. SPSS資料叢集3D散佈圖 42
圖 33.數據叢集（Y軸旋轉0˚度） 42
圖 34.數據叢集（Y軸旋轉40˚度） 42
圖 35.數據叢集（Y軸旋轉80˚度） 43
圖 36.數據叢集（Y軸旋轉120˚度） 43
圖 37.數據叢集（Y軸旋轉160˚度） 43
圖 38.數據叢集（Y軸旋轉200˚度） 43
圖 39.數據叢集（Y軸旋轉240˚度） 43
圖 40.數據叢集（Y軸旋轉280˚度） 43
圖 41.數據叢集（各軸隨機旋轉1） 43
圖 42.數據叢集（各軸隨機旋轉2） 43
圖 43.數據叢集（各軸隨機旋轉3） 43
圖 44.數據叢集（各軸隨機旋轉4） 43
圖 45.本軟體虛擬實境實機畫面 44
圖 46.角色的職業及種族分析 46
圖 47.角色的職業、種族、等級分析 47
圖 48.角色的職業、工會分析 47
圖 49.角色的職業、工會、等級分析 48

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