游戏测试数据分析,芯片测试数据分析

正常设计流程应该是1明确玩家需求以及玩家群体的确定，玩法的定型2根据市场需求，策划决定如何利益最大化3根据游戏类型，来决定利益最大化的方法4进行大量试玩测试，收集数据来进行调整根据不同游戏会有不同的调试方法首先是数值型游戏，这种游戏一般都是页游，就是我们常说的rmb玩家碾压免费玩家，这个游戏难度就太好设计了，能力=金钱＞时间的模型来进行设计，比如一个副本普通玩家要随着等级提高才可打通，那么精英副本则需要玩家要么副本20级要么vip才可以通关，这就是这样的游戏设计最好的模板策略型游戏，比如什么文明啊、三国志、星际争霸、魔兽争霸之类的都属于策略型游戏，一般这样的游戏设计的是电脑难度，所以我们常能看到电脑等级分为好几个，这个所用模型就是判定机制，比如最简单的电脑不会去挖墙角，不会有很强的进攻欲望，最高难度就不是了，电脑有着大量资源，而且进攻欲望极强，那么这样的模板是最适合策略游戏的。

游戏制作者是如何评估游戏难度的？

你好，首先你这个问题存在一个误区，那就是游戏难度是在一开始决定做什么类型的游戏就决定好的了，一般像你说的先做好游戏再去决定游戏难度这种事情很少发生，因为这样做所花费的人工成本太高了。正常设计流程应该是1明确玩家需求以及玩家群体的确定，玩法的定型2根据市场需求，策划决定如何利益最大化3根据游戏类型，来决定利益最大化的方法4进行大量试玩测试，收集数据来进行调整根据不同游戏会有不同的调试方法首先是数值型游戏，这种游戏一般都是页游，就是我们常说的rmb玩家碾压免费玩家，这个游戏难度就太好设计了，能力=金钱＞时间的模型来进行设计，比如一个副本普通玩家要随着等级提高才可打通，那么精英副本则需要玩家要么副本20级要么vip才可以通关，这就是这样的游戏设计最好的模板策略型游戏，比如什么文明啊、三国志、星际争霸、魔兽争霸之类的都属于策略型游戏，一般这样的游戏设计的是电脑难度，所以我们常能看到电脑等级分为好几个，这个所用模型就是判定机制，比如最简单的电脑不会去挖墙角，不会有很强的进攻欲望，但是最高难度就不是了，电脑有着大量资源，而且进攻欲望极强，那么这样的模板是最适合策略游戏的。

操作游戏，我们就以最具代表的格斗游戏来举例子，难度低的AI不会防守，并且没有很强的进攻欲望，这样的AI就算是新手也能轻松游戏，但是如果难度在中等往上呢？AI开始一些专业的操作，比如打断，确立，确反，连击之类，这些就是中等往上的电脑做的事情，那么最难的AI又会做什么呢？进攻欲望极强，防御时机把控的也极好，一般这样的AI都是职业选手作为训练或者热身用的。