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r語言如何做數(shù)據(jù)分析（r語言數(shù)據(jù)分析視頻教程）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-14 02:36:20 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 64

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本文目錄:

1、R語言游戲數(shù)據(jù)分析與挖掘：為什么要對(duì)游戲進(jìn)行分析
2、如何用r語言對(duì)數(shù)據(jù)庫表進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
3、【數(shù)據(jù)分析與挖掘】R語言矩陣Matrix與數(shù)組Array
4、如何用r語言進(jìn)行數(shù)據(jù)分類

r語言如何做數(shù)據(jù)分析（r語言數(shù)據(jù)分析視頻教程）

一、R語言游戲數(shù)據(jù)分析與挖掘：為什么要對(duì)游戲進(jìn)行分析

本書從實(shí)際應(yīng)用出發(fā)，結(jié)合實(shí)例及應(yīng)用場(chǎng)景，通過對(duì)大量案例進(jìn)行詳細(xì)闡述和深入分析，進(jìn)而指導(dǎo)讀者在實(shí)際工作中通過R語言對(duì) 游戲數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。這是一本關(guān)于數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)的書籍，里面的知識(shí)、方法、理論是可以直接應(yīng)用到整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的。

全書一共13章，分為三篇：基礎(chǔ)篇、實(shí)戰(zhàn)篇和提高篇。

第一篇是基礎(chǔ)篇（第1~4章）： 介紹了游戲數(shù)據(jù)分析的基本理論知識(shí)、R語言的安裝與使用、R語言中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、常用操作和繪圖功能。

第1章主要介紹了游戲數(shù)據(jù)分析的必要性和流程；第2章講解了R語言和RStudio的安裝及使用方法，并對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象和數(shù)據(jù)導(dǎo)入進(jìn)行了介紹；第3章介紹了R語言繪圖基礎(chǔ)，包括常用圖形參數(shù)設(shè)置、低級(jí)繪圖函數(shù)和高級(jí)繪圖函數(shù)；第4章介紹了lattice和ggplot2繪圖包，并詳細(xì)介紹了一些基于R語言可用于生成交互式圖形的軟件包，包括rCharts、recharts、rbokeh、plotly等。

第二篇是實(shí)戰(zhàn)篇（第5~11章）： 主要介紹了游戲數(shù)據(jù)的預(yù)處理、常用分析方法、玩家路徑分析和用戶分析。

第5章介紹了游戲數(shù)據(jù)預(yù)處理常用的手段，包括數(shù)據(jù)抽樣、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)啞變量處理；第6章介紹了游戲數(shù)據(jù)分析的常用方法，包括指標(biāo)數(shù)據(jù)可視化、游戲數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析、游戲數(shù)據(jù)相關(guān)性分析和游戲數(shù)據(jù)中的降維技術(shù)；第7章介紹了事件點(diǎn)擊行為常用的漏斗分析和路徑分析；第8章介紹了留存指標(biāo)的計(jì)算、留存率計(jì)算與預(yù)測(cè)、常用分類算法原理和模型評(píng)估；第9章介紹了常用用戶指標(biāo)計(jì)算、LTV計(jì)算與預(yù)測(cè)、用戶物品購買關(guān)聯(lián)分析、基于用戶物品購買智能推薦和社會(huì) 網(wǎng)絡(luò)分析；第10章介紹了渠道數(shù)據(jù)分析的必要性和對(duì)渠道用戶進(jìn)行質(zhì)量評(píng)級(jí)；第11章介紹了常用收入指標(biāo)計(jì)算、利用用戶活躍度衡量游戲經(jīng)濟(jì)狀況、RFM模型研究。

第三篇是提高篇（第12~13章）： 介紹了R語言圖形界面工具Rattle和Web開發(fā)框架shiny包。

第12章介紹了R語言的圖形界面工具Rattle，該工具能夠在圖形化的界面上完成數(shù)據(jù)導(dǎo)入、數(shù)據(jù) 探索、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)建模和模型評(píng)估整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘流程；第13章介紹了Web開發(fā)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的知識(shí)就可以快速完成Web開發(fā)。

關(guān)鍵詞： 程序語言，程序設(shè)計(jì)

完整課程可前往UWA學(xué)堂《R語言游戲數(shù)據(jù)分析與挖掘》閱讀。

https://edu.uwa4d.com/course-intro/0/383

隨著游戲市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日趨激烈，在如何獲得更大收益延長(zhǎng) 游戲周期的問題上，越來越多的手機(jī) 游戲開發(fā)公司開始選擇借助大數(shù)據(jù)，以便挖掘更多更細(xì)的用戶群來進(jìn)行精細(xì)化、個(gè)性化的運(yùn)營。數(shù)據(jù)分析重要的不是提供歷史和現(xiàn)狀，而是通過分析發(fā)現(xiàn)手機(jī) 游戲現(xiàn)狀，以及對(duì)未來進(jìn)行預(yù)測(cè)。一切以數(shù)據(jù)出發(fā)，用數(shù)據(jù)說話，讓數(shù)據(jù)更好地指導(dǎo)運(yùn)營服務(wù)好玩家，對(duì)玩家的行為和體驗(yàn)不斷進(jìn)行分析和調(diào)整，使玩家可以在虛擬世界中得到各方面的滿足。要實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的，需要搭建專業(yè)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營團(tuán)隊(duì)。此外，游戲數(shù)據(jù)分析與其他行業(yè)的數(shù)據(jù)分析不同的是，游戲綜合了經(jīng)濟(jì)、廣告、社交、心理等方面的內(nèi)容，這就對(duì)數(shù)據(jù)分析師提出了更高的要求。

伴隨著游戲互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和智能終端的普及，移動(dòng) 游戲進(jìn)入了全民時(shí)代。越來越多的玩家利用碎片化時(shí)間進(jìn)行游戲，使得游戲數(shù)據(jù)呈現(xiàn)井噴式增長(zhǎng)，同時(shí)也對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、計(jì)算能力、數(shù)據(jù)分析手段提出了更高的要求。海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)是必須面對(duì)的第一個(gè)挑戰(zhàn)，隨著分布式技術(shù)的逐漸成熟，越來越多的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)采用分布式的服務(wù)器集群分布式存儲(chǔ)的海量存儲(chǔ)器進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算，從而解決數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算能力不足的問題。如何在海量的、復(fù)雜高維的游戲數(shù)據(jù)中發(fā)掘出有價(jià)值的知識(shí)，將是很多公司下一步亟待解決的難題。

雖然積累了海量的玩家數(shù)據(jù)，很多公司也開發(fā)了自己的BI報(bào)表系統(tǒng)，但是多數(shù)停留在“看數(shù)據(jù)”階段，還是用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的加工、統(tǒng)計(jì)及展示，并沒有進(jìn)行深度挖掘發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和把握未來趨勢(shì)。正是在這樣的大背景下，游戲數(shù)據(jù)分析逐漸在游戲行業(yè)中變得重要。公司需要從傳統(tǒng)的粗放型運(yùn)營進(jìn)化到精細(xì)化運(yùn)營，從而了解如何有效地獲取用戶、評(píng)估效果；如何激活用戶、評(píng)估產(chǎn)品質(zhì)量；如何提升收益，并挖掘潛在的高價(jià)值用戶。要滿足精細(xì)化運(yùn)營的需求，數(shù)據(jù)化運(yùn)營就應(yīng)運(yùn)而生了。數(shù)據(jù)化運(yùn)營就是在以海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析、挖掘和應(yīng)用的核心技術(shù)支持的基礎(chǔ)上，通過可量化、可細(xì)分、可預(yù)測(cè)等一系列精細(xì)化的方式來進(jìn)行的。

數(shù)據(jù)化運(yùn)營是飛速發(fā)展的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等諸多先進(jìn)數(shù)據(jù)技術(shù)直接推動(dòng)的結(jié)果。數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展，使數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本大大減低，同時(shí)提供了成熟的數(shù)據(jù)挖掘算法和工具讓公司可以去嘗試海量數(shù)據(jù)的分析、挖掘、提煉和應(yīng)用。有了數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的強(qiáng)有力支持，運(yùn)營不再靠“拍腦袋”，可以真正做到運(yùn)營過程自始至終都心中有數(shù)。比如，在玩家的細(xì)分推送中，數(shù)據(jù)分析師利用數(shù)據(jù)挖掘手段對(duì)玩家進(jìn)行分群，運(yùn)營根據(jù)不同的用戶群制定差異化策略，數(shù)據(jù)分析師再根據(jù)推送效果進(jìn)行評(píng)估。

完整課程可前往UWA學(xué)堂《R語言游戲數(shù)據(jù)分析與挖掘》閱讀。

https://edu.uwa4d.com/course-intro/0/383

1、游戲數(shù)據(jù)分析師

2、游戲產(chǎn)品運(yùn)營人員

3、產(chǎn)品數(shù)據(jù)挖掘

二、如何用r語言對(duì)數(shù)據(jù)庫表進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

是指sql之類的數(shù)據(jù)庫嗎，可以用RODBC包與數(shù)據(jù)庫連接，將數(shù)據(jù)庫中的表讀入R中，接下來就可以按照常規(guī)的代碼解決問題了，也可以安裝sqldf包，這樣就可以在R中用sql語句對(duì)數(shù)據(jù)操作。

install.packages("RODBC")

library(RODBC)

r語言如何做數(shù)據(jù)分析（r語言數(shù)據(jù)分析視頻教程）

三、【數(shù)據(jù)分析與挖掘】R語言矩陣Matrix與數(shù)組Array

之前我們講了向量，向量就仿佛一個(gè)一維數(shù)組一樣

那么我們接下來就講講二維數(shù)組

創(chuàng)建一個(gè)matrix需要用到matrix函數(shù)

martix(參數(shù)1,nrow=行數(shù),ncol=列數(shù),byrow=布爾值)

參數(shù)1：matrix初始化的值，如果給出的值不夠matrix長(zhǎng)度將重復(fù)賦值，如果給出的值溢出將會(huì)報(bào)錯(cuò)。

參數(shù)byrow：這是一個(gè)布爾值如果給定TRUE，初始數(shù)據(jù)按行順序推進(jìn)，反之按列順序推進(jìn)。

這里說一下R語言中 ' . ' 并沒有特殊的意義，只是變量名的一部分

讀取矩陣我們用到：矩陣名[行,列]

這里的行和列可以接收單個(gè)數(shù)組也可以接收一個(gè)向量

當(dāng)然如果是負(fù)數(shù)和向量一樣就是排除掉對(duì)應(yīng)索引指向的值

test.m[2, ] #取第二行，我們注意這里把列的地方空出來就是顯示所有列

test.m[ ,2] #取第二列

test.m[2,2] #取第二行第二個(gè)

我們也可以給索引一個(gè)向量比如3：4或者c(1,4)之類的，如上圖所示，索引值也可以不連續(xù)

我們知道在二維表中我們通常給每一行每一列取一個(gè)名字

矩陣中我們也可以這樣做

首先我們給每一行每一列取一個(gè)名字，用向量保存

之后我們使用rownames(矩陣名)<-存有名字的向量給每行取名，給列取名同理見上圖

取名之后我們可以用名稱代替下標(biāo)訪問，例如：test.m['2nd','二']

看到這里，我真的覺得數(shù)據(jù)分析相關(guān)專業(yè)十分的艱難，需要用一些稀奇古怪的東西來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

因?yàn)楸救耸怯?jì)科專業(yè)的，平時(shí)用的數(shù)組就是單純的數(shù)組，R語言的數(shù)組我一開始是令我懷疑人生的。

創(chuàng)建一個(gè)數(shù)組我們需要用到array函數(shù)

array(data=數(shù)組中的數(shù)據(jù)從1維平鋪, dim=給定一個(gè)數(shù)值型向量, dimnames=list(包含一維名稱的向量,二維名稱....))

其中data參數(shù)用來給出數(shù)組的數(shù)據(jù)從第一維第一個(gè)開始順序向后平鋪

dim給定數(shù)組的緯度和每緯的寬度

dimnames給每個(gè)緯度的每格的名字 #這個(gè)參數(shù)可以忽略

至于如何讀取數(shù)組中的數(shù)據(jù)和矩陣一致這里不再敘述，只不過把二維改成多維的情況。

我截完圖發(fā)現(xiàn)arr[2,2,2]這個(gè)例子并不好，如果我們查看arr[3,2,1]將會(huì)顯示6。

四、如何用r語言進(jìn)行數(shù)據(jù)分類

R語言是用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖的語言和操作環(huán)境。R語言是屬于GNU系統(tǒng)的一個(gè)自由、免費(fèi)、源代碼開放的軟件，它是一個(gè)用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)制圖的優(yōu)秀工具。R是一套完整的數(shù)據(jù)處理、計(jì)算和制圖軟件系統(tǒng)。其功能包括：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理系統(tǒng)；數(shù)組運(yùn)算工具（其向量、矩陣運(yùn)算方面功能尤其強(qiáng)大）；完整連貫的統(tǒng)計(jì)分析工具；優(yōu)秀的統(tǒng)計(jì)制圖功能；簡(jiǎn)便而強(qiáng)大的編程語言：可操縱數(shù)據(jù)的輸入和輸出，可實(shí)現(xiàn)分支、循環(huán)，用戶可自定義功能。
R語言按照以下幾點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類

通過選擇菜單
程序包->安裝程序包->在彈出的對(duì)話框中，選擇你要安裝的包，然后確定。
使用命令
install.packages("package_name","dir")package_name:是指定要安裝的包名，請(qǐng)注意大小寫。dir:包安裝的路徑。默認(rèn)情況下是安裝在..library 文件夾中的。可以通過本參數(shù)來進(jìn)行修改，來選擇安裝的文件夾。
本地來安裝
如果你已經(jīng)下載的相應(yīng)的包的壓縮文件，則可以在本地來進(jìn)行安裝。請(qǐng)注意在windows、unix、macOS操作系統(tǒng)下安裝文件的后綴名是不一樣的：
1）linux環(huán)境編譯運(yùn)行：tar.gz文件
2）windows 環(huán)境編譯運(yùn)行：.zip文件
3）MacOSg環(huán)境編譯運(yùn)行:.tgz文件
加載包

包安裝后，如果要使用包的功能。必須先把包加載到內(nèi)存中（默認(rèn)情況下，R啟動(dòng)后默認(rèn)加載基本包），加載包命令：

Library(“包名”)

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