随着智能手机和社交媒体的普及，游戏公司已成为全球娱乐产业不可或缺的一部分。这些公司擅长整合娱乐，擅长复兴社会道德、艺术和分享。据Newzoo的《全球游戏市场报告》称，到2018年，全球游戏市场将达到1158亿美元，其中45%来自移动设备。
视频游戏主机市场，如PlayStation、Xbox或Nintendo，受到了智能手机和社交媒体的冲击。不仅是国际上的公司如艺电（EA）、索尼或微软，连开发者也纷纷进入这个充满希望的游戏产业。
游戏公司在社交媒体上发布游戏，如Zynga推出的Zynga Poker、Farmville、Chess with Friends、Speed Guess Something和Words with Friends等，带来了大量用户连接，并产生了大量数据集。
游戏产业需要数据科学来利用这些从所有社交网络收集的数据。数据分析为玩家提供了引人入胜、新颖的消遣，以保持领先地位！数据科学在游戏开发相关的功能和流程中最有趣。
游戏作为数据收集方法，主要思想是跟踪以定期点击形式输入的数据，并记录该图像帧的用户输入。然后使用这些数据绘制最终结果，例如最终得分。从创建人工智能系统到寻找可转移算法，数据科学家使用深度学习游戏中的数据源。
数据科学家开发和研究、设计和使用想法，并组织测试以测试各种想法。他们还负责创建数学模型和自动化分析工具，以识别点并使用游戏。如果想作为数据科学家加入游戏产业，并且对玩游戏、数据挖掘和建模感兴趣，那么这是一个额外的好处。
要成为高级数学团队的一员，深度学习科学家需要提取大量数据并进行广泛的数据分析，并使用深度/机器学习算法开发描述性、预测性和规范性模型。如果对解决问题、创造性解决方案和持续学习有热情，那么这就是想扮演的角色。
数据分析负责评估和可视化服务性能和用户转化数据，以找到提高用户参与度和用户留存的机会。他们使用数据分析技术从复杂数据集中识别逻辑关系、模式、风格和用户行为模型，以指导路线图并构建自动化检测系统并跟踪其性能。
现实图形、使用人工智能和突破图形现实界限，现在是游戏开发者和设计师的关键功能之一。图像识别技术预计将改变游戏产业。连同对象获取模型，它们被工程师用来在真实游戏空间中创建场景和动作的自然转换。
例如，这些模型通常用于区分不同团队的球员，并给团队中的特定角色下达指令。形状、对象、障碍物和图形之间的区别对玩家来说变得更容易、更快。此外，对象识别模型和算法用于识别身体动作，以便将这些动作传输并显示在交互式游戏屏幕上。
现实生活用例：Activision使用数据科学阻止游戏黑客或作弊者。Activision是第一款视频游戏系列Call of Duty（COD）的主要工程师，是一家使用大数据来改进其游戏的公司。
负责收集和分析大型游戏数据的Activision的游戏科学部门（GSD），不得不处理其玩家在COD中的增强问题。
在谈论玩家时，增强是指试图通过负面手段增加他人的体育成绩，例如让一个玩家比其他玩家更好，并在双方故意输掉比赛以让另一方获胜。
听起来像是作弊，放大有其后果。不仅增长的玩家获得了前所未有的名声，而且提升和可以影响其他玩家的评级和奖金系统的平衡。
这就是为什么增强被许多玩家看不起，需要在无辜玩家玩之前解决。Activision的GSD创建了基于机器学习的程序来检测力量增强，识别增加COD的关键指标，并跟踪这些指标。
两个参考是玩家在不同团队中平等结束游戏后的朋友列表，以及在非常短的时间后反复发现死亡的出生地。
在分析验证指标数据后，GSD随后在Twitter上与其用户沟通，扩大并收集所有COD推文的数据，以帮助做出关于游戏和玩家基础功能的决策。
个性化营销和广告在各个行业中被积极使用，以避免无用、烦人和无效的广告。营销人员和游戏开发者都对以客户为中心的互动感兴趣，从而导致创建有意义的营销信息并将其发送给合适的人。
在任何情况下，视频游戏提供商都在收集数据，这将有助于吸引更多观众。游戏中的个性化营销有助于增加用户活动，同时也吸引新用户。
这可以通过特定调整的广告消息来实现。为了确保广告清晰可见，需要知道哪些玩家对广告有反应，哪些没有。
假设正在玩一个名为Episode的合作手机游戏，在其中帮助故事的主角选择行动路线或要说的句子，这最终决定了故事后来发生的事情。故事可能包含多个剧集，世界需要包含每个剧集。
为了让游戏开发者Pocket Gems自动赚钱，他们每次完成一个剧集时播放两个30秒的广告。由于每隔几个小时得到四个通行证，会通过插入四个连续的剧集来完成通行证，必须等待几个小时才能更新通行证。
另一种等待方式是购买通行证，这并不是每个人都想做的。Pocket Gems可能发现这是一个通过多次广告赚钱的机会，让玩家有机会播放广告以将等待时间减少半小时。
广告通常由基于国家/地区的公司或个人制作，游戏根据位置或国籍向展示广告。
在体育世界中，所有行动和决策都是快速的。所有这些过程的高速度引起了欺诈者的高度兴趣。因此，公司面临防止欺诈活动的需求，同时保持高水平的客户满意度。安全问题是所有行业的挑战。
各种玩家验证解决方案在游戏行业中被广泛使用。关键是那些游戏开发者有义务合法使用玩家认证。此外，各种验证策略允许提前检测可疑账户和行动。
此外，这些策略用于防止在视觉游戏世界中普遍的身份盗窃。支付欺诈在体育中也非常普遍。欺诈者经常创建特殊机器人以获取所需的支付详细信息。
因此，游戏公司需要确保关于活动和交易的个人信息的最大安全性。机器学习算法帮助游戏公司。它们的应用允许快速识别可疑活动。