关键词：
参考技术A本书从实际应用出发，结合实例及应用场景，通过对大量案例进行详细阐述和深入分析，进而指导读者在实际工作中通过R语言对 游戏 数据进行分析和挖掘。这是一本关于数据分析实战的书籍，里面的知识、方法、理论是可以直接应用到整个互联网的。
全书一共13章，分为三篇：基础篇、实战篇和提高篇。
第一篇是基础篇（第1~4章）： 介绍了 游戏 数据分析的基本理论知识、R语言的安装与使用、R语言中的数据结构、常用操作和绘图功能。
第1章主要介绍了 游戏 数据分析的必要性和流程；第2章讲解了R语言和RStudio的安装及使用方法，并对数据对象和数据导入进行了介绍；第3章介绍了R语言绘图基础，包括常用图形参数设置、低级绘图函数和高级绘图函数；第4章介绍了lattice和ggplot2绘图包，并详细介绍了一些基于R语言可用于生成交互式图形的软件包，包括rCharts、recharts、rbokeh、plotly等。
第二篇是实战篇（第5~11章）： 主要介绍了 游戏 数据的预处理、常用分析方法、玩家路径分析和用户分析。
第5章介绍了 游戏 数据预处理常用的手段，包括数据抽样、数据清洗、数据转换和数据哑变量处理；第6章介绍了 游戏 数据分析的常用方法，包括指标数据可视化、 游戏 数据趋势分析、 游戏 数据相关性分析和 游戏 数据中的降维技术；第7章介绍了事件点击行为常用的漏斗分析和路径分析；第8章介绍了留存指标的计算、留存率计算与预测、常用分类算法原理和模型评估；第9章介绍了常用用户指标计算、LTV计算与预测、用户物品购买关联分析、基于用户物品购买智能推荐和 社会 网络分析；第10章介绍了渠道数据分析的必要性和对渠道用户进行质量评级；第11章介绍了常用收入指标计算、利用用户活跃度衡量 游戏 经济状况、RFM模型研究。
第三篇是提高篇（第12~13章）： 介绍了R语言图形界面工具Rattle和Web开发框架shiny包。
第12章介绍了R语言的图形界面工具Rattle，该工具能够在图形化的界面上完成数据导入、数据 探索 、数据可视化、数据建模和模型评估整个数据挖掘流程；第13章介绍了Web开发框架shiny包，使得R的使用者不必太了解CSS、JS，只需要了解一些HTML的知识就可以快速完成Web开发。
关键词： 程序语言，程序设计
完整课程可前往UWA学堂《R语言 游戏 数据分析与挖掘》阅读。
https://edu.uwa4d.com/course-intro/0/383
随着 游戏 市场竞争的日趋激烈，在如何获得更大收益延长 游戏 周期的问题上，越来越多的手机 游戏 开发公司开始选择借助大数据，以便挖掘更多更细的用户群来进行精细化、个性化的运营。数据分析重要的不是提供 历史 和现状，而是通过分析发现手机 游戏 现状，以及对未来进行预测。一切以数据出发，用数据说话，让数据更好地指导运营服务好玩家，对玩家的行为和体验不断进行分析和调整，使玩家可以在虚拟世界中得到各方面的满足。要实现这个目的，需要搭建专业的数据化运营团队。此外， 游戏 数据分析与其他行业的数据分析不同的是， 游戏 综合了经济、广告、社交、心理等方面的内容，这就对数据分析师提出了更高的要求。
伴随着 游戏 互联网的快速发展和智能终端的普及，移动 游戏 进入了全民时代。越来越多的玩家利用碎片化时间进行 游戏 ，使得 游戏 数据呈现井喷式增长，同时也对数据存储技术、计算能力、数据分析手段提出了更高的要求。海量数据的存储是必须面对的第一个挑战，随着分布式技术的逐渐成熟，越来越多的互联网企业采用分布式的服务器集群 分布式存储的海量存储器进行数据的存储和计算，从而解决数据存储和计算能力不足的问题。如何在海量的、复杂高维的 游戏 数据中发掘出有价值的知识，将是很多公司下一步亟待解决的难题。
虽然积累了海量的玩家数据，很多公司也开发了自己的BI报表系统，但是多数停留在“看数据”阶段，还是用传统的数据分析方法对数据进行简单的加工、统计及展示，并没有进行深度挖掘发现数据背后的规律和把握未来趋势。正是在这样的大背景下， 游戏 数据分析逐渐在 游戏 行业中变得重要。公司需要从传统的粗放型运营进化到精细化运营，从而了解如何有效地获取用户、评估效果；如何激活用户、评估产品质量；如何提升收益，并挖掘潜在的高价值用户。要满足精细化运营的需求，数据化运营就应运而生了。数据化运营就是在以海量数据的存储、分析、挖掘和应用的核心技术支持的基础上，通过可量化、可细分、可预测等一系列精细化的方式来进行的。
数据化运营是飞速发展的数据存储技术、数据挖掘技术等诸多先进数据技术直接推动的结果。数据技术的飞速发展，使数据存储成本大大减低，同时提供了成熟的数据挖掘算法和工具让公司可以去尝试海量数据的分析、挖掘、提炼和应用。有了数据分析、数据挖掘的强有力支持，运营不再靠“拍脑袋”，可以真正做到运营过程自始至终都心中有数。比如，在玩家的细分推送中，数据分析师利用数据挖掘手段对玩家进行分群，运营根据不同的用户群制定差异化策略，数据分析师再根据推送效果进行评估。
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1、 游戏 数据分析师
2、 游戏 产品运营人员
3、产品数据挖掘
r语言数据清理：视频游戏数据案例研究(代码片段)
Wesnoth之战是一款开源的回合制策略游戏。游戏世界很丰富，有几个派系，地图和数百个可用单位。在本教程中，您将学习如何将中等大小的数据集（如游戏元数据）转换为有用的格式，以便使用R进行进一步分析。您将了解整洁... 查看详情
r语言geo数据挖掘：步骤三：进行基因差异分析
参考技术A用limma包，这里注意，limma包是对基因芯片表达矩阵的分析，不能对逆转录RNAseq表达矩阵进行分析（因为数据特征不同），RNAseq需要用另一种方法解读此表但是上面的用法做不到随心所欲的指定任意两组进行比较，所有... 查看详情
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R语言数据挖掘实战系列（3）三、数据探索 通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。数据质量分析 &... 查看详情
《数据挖掘r语言实战》图书介绍，数据挖掘相关人员看过来！
今天介绍一本书《数据挖掘R语言实战》。数据挖掘技术是当下大数据时代最关键的技术，其应用领域及前景不可估量。R是一款极其优秀的统计分析和数据挖掘软件，R语言的特点是入门容易，使用简单。这本书侧重使用R进行数... 查看详情
学数据分析与数据挖掘用啥技术
数据分析和数据挖掘所需技术侧重点不一样。数据分析偏向于业务，需熟练运用spss、r、python、sas、Excel、数据库、数据建模等相关数据分析工具，熟练一些商业知识架构，会将各项数据结合起来发现企业经营过程中的业务问题... 查看详情
r语言与统计-2：方差分析
...影响很大。当然，到这一步才来检验有无异常值是不符合数据分析的流程的，异常值在进行数据初步处理的时候就因该被发现和处理掉。方差分析包括单因素方差分析，多因素方差分析，协方差分析，多元方差分析，重复测量数... 查看详情
r语言数据挖掘实战系列
R语言数据挖掘实战（1）一、数据挖掘基础数据挖掘：从数据中“淘金”，从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性... 查看详情
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1.什么是数据分析与数据挖掘技术?所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提出一些有价值的信息。比如统计出平均数、标准差等信息,数据分析的数据量有可能不会太大。而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析和挖掘... 查看详情
r从网页抓取到文本分析全教程：影评的获取与分析(代码片段)
...析全过程，作为演示案例。文本挖掘的本质是，通过自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）和分析方法，将文本转化为数据进行分析。因此，阅读本文，需要一定的知识基础，包括网页设计、自然语言处理方法，我会在文中... 查看详情
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...款本地软件，用户无需编写任何代码，为用户尤其是精于数据分析但不太懂编程的用户带来了极大的方便。2.R-ProgrammingR语言被广泛应用于数据挖掘、开发统计软件以及数据分析中。你以为大名鼎鼎的R只有数据相关功能吗?其实，... 查看详情
用r语言对vcf文件进行数据挖掘.11cnv分析
参考技术A目录在之前的文章里介绍了如何通过直方图来可视化等位杂合碱基的比例来判断物种的染色体倍数性。在本文里会继续向下挖掘，介绍如何可视化染色体上的拷贝数变化(CNVs)。和前文一样的操作，使用包自带的数据。... 查看详情
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...过多的思考，挖来的数据能干嘛呢。 刚看到一篇关于数据分析的文章，大概内容就是获取用户评论，然后对评论进行分析，找出客户不满意的地方，但这种分析还是人为的去识别，不知道自然语言处理（NLP）能不能解决这个... 查看详情
【数据分析与挖掘】r语言矩阵matrix与数组array
参考技术A之前我们讲了向量，向量就仿佛一个一维数组一样那么我们接下来就讲讲二维数组创建一个matrix需要用到matrix函数martix(参数1,nrow=行数,ncol=列数,byrow=布尔值)参数1：matrix初始化的值，如果给出的值不够matrix长度将重复赋... 查看详情
硬币游戏---代码分析与改进
一、钱箱使用规则：1.在地铁口放置钱箱，内放500枚硬币。2.如需要零钱，可以取其中1~5枚硬币，如果不足所需，则取光。取钱倾向多取。3.善良的人可以往其中放置一枚硬币，放钱倾向少放。通过对Python编码风格规则的学习，对... 查看详情
为啥要对 SVM 特征向量进行余弦归一化？
】为啥要对SVM特征向量进行余弦归一化？【英文标题】：WhyshouldweperformcosinenormalizationforSVMfeaturevectors?为什么要对SVM特征向量进行余弦归一化？【发布时间】：2012-07-2518:22:02【问题描述】：我最近正在研究用于二进制情感分析的... 查看详情
求r语言实战书籍电子版百度云资源
...版年份：2013-1页数：388内容简介：数据时代已经到来，但数据分析、数据挖掘人才却十分短缺。由于“大数据”对每个领域的决定性影响， 相对于经验和直觉，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学... 查看详情
团队-象棋游戏-需求分析
HTML版象棋游戏需求分析： 一、在HTML页面中将象棋棋盘绘画出来 二、对PVE/PVP对战进行分析: 1、进行游戏胜负的分析，将红方/黑方的帅/将进行斩杀便取得胜利 2、游戏的各种功能按键（如：悔棋、撤销悔... 查看详情
r语言中文分词包jiebar
650)this.width=650;"src="http://blog.fens.me/wp-content/uploads/2016/07/jiebaR.png"width="600"height="400"alt="jiebaR.png"/>前言本文挖掘是数据挖掘中一个非常重要的部分，有非常广阔的使用场景，比如我们可以对新闻事件进行分析，了解国家大事；也可... 查看详情