R语言游戏数据分析与挖掘：游戏数据分析的流程

课程简介

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 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 会 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

游戏数据分析的流程

游戏数据分析、数据挖掘的价值一定要落实到具体的业务应用中才可以得到检验和实现，所以需要流程和制度来有效保障最终的业务实践效果。这些流程一方面可以促使各相关方在数据分析业务实践的不同阶段落实各自的角色、分工和价值，维护整个业务流的畅通和效率；另一方面可以有效达成数据分析项目中各环节的阶段性目标。

游戏数据分析整体流程可以参考跨行业的数据挖掘标准流程CRISP-DM方法论，它是一种业界认可的用于指导数据挖掘工作的方法。按照CRISP-DM方法论，一个游戏数据分析的完整流程包括6个阶段，分别是业务理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估和模型发布。这6个阶段的顺序并不是固定不变的，在不同的业务场景中，可以有不同的流转方向。但是总体来说，业务理解是第一位的，是游戏数据分析流程中的第1环节，制定了业务目标后，就可以针对业务目标进行数据收集、数据清洗、数据转换、数据建模及模型评估等流程。

图1-1是CRISP-DM方法论的示意图。它的外圈象征游戏数据分析自身的循环本质，数据分析过程可以不断循环、优化，后续的过程可以从前面的过程中得到借鉴和启发。

图1-1 CRISP-DM方法论示意图

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

适合读者

1、游戏数据分析师

2、游戏产品运营人员

3、产品数据挖掘