{ "ok": true, "identity": "user", "data": { "document": { "content": "2026.06.18-日报-夏莲

一、今日内容概述

  1. 完成第二批补充数据返回后的全量数据资产盘点
  2. 整理《钲鼓连烽》文件、表、字段及字段来源
  3. 完成数据层级、主键关系和时间窗口口径检查
  4. 完成【进度报告】框架


二、数据结构说明部分

样本层级与数据结构

本研究数据具有多层嵌套结构。结合《钲鼓连烽》多人社交竞争活动的组织形式,将样本结构划分为个体层、团体层和赛局层三个层级。

机制分析按层级提变量,聚类分析按层级生成标签,后续异质性分析再把两者接起来。

分层口径与分析衔接关系

样本单位与主键口径的作用,是先在数据源头明确“个体层、团体层、赛局层”分别对应什么。这样后续机制分析、聚类分析和异质性分析才能接在同一套数据结构上。

\"图片展示了数据结构说明中分层口径与分析衔接关系的流程图。从源头分层的个体层、团体层、赛局层出发,经变量提取(机制变量、结果变量、画像变量分别归层)后,进入阶段四的机制分析(筛选重点机制)和聚类分析(识别群体类型),最后在阶段五进行异质性分析(比较不同群体下重点机制表现)。该图与上下文紧密相关,直观呈现了各环节的逻辑关系。\"

关系说明:

分层口径需要在源头先统一,因为机制分析和聚类分析虽然使用的变量不同,但后续需要在同一套样本结构中衔接。

三者不是彼此独立的分析,而是前后衔接、最终汇合的关系:

机制分析 → 筛选重点机制

聚类分析 → 形成群体类型标签

异质性分析 → 将“重点机制”和“群体类型”结合起来,比较不同类型下机制表现是否不同。

时间窗口口径梳理

已确认《钲鼓连烽》每两个月开放一期活动,每期活动持续三天。

第二轮数据返回后,先检查每张表是否有时间字段。有时间字段的行为日志可以切早期和全期。没有时间字段但反映活动开始状态的数据,可作为初始画像。赛后结果字段不进入机制变量池,避免结果回灌。

变量角色与边界口径梳理

变量边界需要在正式提取前先统一,重点避免结果字段回灌到机制变量中,也避免聚类变量与机制主变量高度重叠,导致后续解释不清。


三、阶段五 SHAP 解释流程预演

今日完成阶段五 SHAP 解释流程预演。主要目的是验证阶段四已经整理好的可建模数据表,是否能够继续承接到阶段五的机器学习解释流程中。

本轮预演以综合投入 Y(Y_main_full_z)作为目标变量,活动层使用公平性、互动性和流动性主变量,个体层使用私有性和互补性主变量。当前预演模型中:

试跑是为了确认 SHAP 图表和解释流程可以正常输出,正式 SHAP 分析还要等待第二轮数据返回、变量池确认和重点机制确定后重新运行。


四、第二轮数据返回后的数据整理与口径核验

全量数据资产明细整理

首先对《钲鼓连烽》相关数据进行了全量盘点。建立统一的数据资产索引,目的是先明确当前实际掌握了哪些文件、哪些表、哪些字段,以及这些字段分别来自哪里,为后续口径核验、七机制变量梳理和正式底表生成提供基础。

整理这份表的主要作用,是作为后续七机制变量梳理和正式底表生成前的字段检索入口。后续如果需要查找某个字段、判断某张表是否具备主键、确认某类补数是否返回,都可先通过该总表快速定位,减少重复查找和口径不一致的问题。

口径对齐检查

在完成全量数据资产明细整理后,进一步检查这些数据后续能不能接起来使用。先判断每张表能不能和其他表对上,能不能支持后续分析。

进度:口径对齐检查已完成第一版。现在已经初步知道哪些数据可以直接对接,哪些数据还需要确认主键、时间字段或字段含义。后续应先完成重点待确认事项复核,再进入七机制分机制变量梳理和正式底表生成。

待确认事项梳理

把需要确认的问题归并为 10 条母问题,主要集中在以下几个方面:

每张表的一行数据到底代表玩家、盟营、队伍、事件还是赛局。

不同表之间能否通过 role_id、ActivityId、FactionId、TroopId、LocationId 等主键进行合并。

log_time 是否是真实行为发生时间,以及哪些表可以切初始窗口、早期窗口、全期窗口或后验窗口。

榜单、战功、旌旗、奖励、积分、排名、军威等字段到底属于过程记录还是赛后结果。

BuffId、TaskId、scene、source、OperationType 等编码字段是否有配置字典可以解释。

飞鸽、buff、任务 / 通行证、情报、扫荡奖励等数据链路是否能够闭合成完整事件链。

接下来先围绕这 10 条母问题进行集中人工确认,待 10 条母问题解决后,可以批量回填。基础数据资产表建立好后,再进入七机制分机制变量梳理、变量池更新和正式底表生成。


总结:

目前整个实证流程已经基本跑通,第二批补充数据也已经返回。接下来先集中确认 10 条母问题,完成样本单位、主键关系、时间窗口和后验字段等基础口径确认后,再进入第二轮试跑。

相比第一轮试跑,第二轮将重点完善以下内容:

  1. 补齐七机制分析范围
    在原有机制基础上,重点补入补偿性、激励性相关数据,完善七机制整体分析框架。
  2. 统一机制分析与聚类分析口径
    进一步明确个体层、团体层和赛局层的样本单位,确保机制分析、聚类分析和后续异质性分析能在同一套数据结构中衔接。
  3. 前置考虑异质性分析衔接
    在变量整理阶段提前考虑聚类标签、团体类型或样本分组能否回填到后续分析底表,为后续异质性分析预留接口。
  4. 明确时间窗口口径
    区分初始窗口、早期窗口、全期窗口和后验窗口,避免后续机制变量中混入赛后结果字段。
  5. 完善正式底表生成逻辑
    在第二批数据和口径确认基础上,重新整理个体层、团体层和赛局层底表,为第二轮机制试跑和后续机器学习分析提供稳定输入。
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