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R语言游戏数据分析与挖掘

综合评级:
★★★★★

定价:
¥61.60

作者:
谢佳标

出版社:
机械工业

出版日期:
2017/07/01

页数:
16

ISBN:
9787111573081

书籍介绍

适读人群 :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,以下人员均可阅读和使用本书。1.游戏数据分析师2.游戏产品运营人员3.产品数据挖掘

(1)乐逗游戏高级数据分析师撰写,资深R语言技术工程师近10年数据挖掘与分析经验总结。

(2)以解决游戏行业的具体问题为目标,技术和业务双重导向,系统阐述游戏数据分析与挖掘的技术、方法论和工具,以及游戏业务的理解与思考。

这是一部从大数据技术和游戏业务双重维度讲解如何利用结果数据指导商业决策的实战性著作,乐逗游戏高级数据分析师撰写,是他近10年数据挖掘与分析经验的总结。

传统的数据分析类图书重技术而轻业务,本书二者并重:技术方面,以游戏数据的挖掘与分析为核心,辐射游戏数据处理的各个环节,系统讲解游戏数据挖掘与分析的技术、方法论和工具;业务方面,所有案例的讲解过程中都对相关业务进行了重点解读,旨在加深数据分析师对游戏业务的理解和思考,从而更好地利用R语言技术解决游戏数据处理中的各种复杂问题。

第一部分:基础篇(第1~4章)

主要讲解了游戏数据分析的流程,以及进行游戏数据分析所需要掌握的R语言技术和相关工具(软件包)的使用方法,这是利用R语言进行数据分析必备的基础。

第二部分:实战篇(第5~11章)

详细讲解了游戏数据的预处理、常用分析方法、玩家路径分析和用户数据分析等核心内容,包含游戏数据分析全流程的技巧和方法论,以及对游戏业务的深入思考。

第三部分:提高篇(第12~13章)

详细介绍了R语言的图形界面工具Rattle和Web开发框架shiny包的使用,能帮助数据分析师们解决更复杂的问题

作者简介

谢佳标

资深数据分析与挖掘专家,有近10年的数据挖掘与分享相关工作的经验;曾经从事过电商、电购、电力和游戏等行业,熟悉不同行业的数据特点,有丰富的利用R语言进行数据挖掘实战经验。微软中国有价值专家(MVP)。

目前供职于国内知名游戏公司――乐逗游戏,任高级数据分析师。作为创梦天地数据挖掘组负责人,带领团队搭建用户画像标签库和智能推荐系统,对游戏数据进行深度挖掘, 主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。

多次受邀在中国R语言大会上发表演讲,曾受邀在中山大学、贵州大学、华南师范大学、厦门大学等多所高效做R语言主题分享。同时还研发了《R语言基础培训》《数据分析之R语言实战》《机器学习与R语言实践》《Rattle:可视化数据挖掘工具》《R语言行业案例实战》等有影响力的精品课程,合著有《R语言与数据挖掘》和《数据实践之美》等书籍

目录

前言

第1篇 基础篇

第1章 什么是游戏数据分析2

1.1 为什么要对游戏进行分析2

1.2 游戏数据分析的流程3

1.3 数据分析师的能力要求4

1.4 小结8

第2章 必备R语言基础9

2.1 开发环境准备和快速入门9

2.2 数据对象19

2.3 数据导入30

2.4 小结42

第3章 R语言绘图重要技术43

3.1 常用图形参数43

3.2 低级绘图函数48

3.3 高级绘图函数57

3.4 小结69

第4章 高级绘图工具70

4.1 lattice包绘图工具70

4.2 ggplot2包绘图工具93

4.3 交互式绘图工具103

4.4 小结132

第二篇 实战篇

第5章 游戏数据预处理134

5.1 数据抽样134

5.2 数据清洗143

5.3 数据转换158

5.4 数据哑变量处理162

5.5 小结165

第6章 游戏数据分析的常用方法166

6.1 游戏数据可视化166

6.2 游戏数据趋势分析169

6.3 游戏数据相关分析179

6.4  游戏数据中的降维技术186

6.5 小结191

第7章 漏斗模型与路径分析192

7.1 漏斗模型与路径分析的主要区别和联系192

7.2 漏斗模型193

7.3 路径分析197

7.4 小结208

第8章 留存分析209

8.1 指标概述209

8.2 留存率的分析及预测212

8.3 用户流失预测218

8.4 小结238

第9章 用户分析239

9.1 用户分类239

9.2 LTV244

9.3 用户物品购买关联分析247

9.4 基于用户物品购买智能推荐259

9.5 社会网络分析264

9.6 小结279

第10章 渠道分析280

10.1 渠道分析的意义280

10.2 建立渠道数据监控体系282

10.3 渠道用户质量评级293

10.4 小结298

第11章 收入分析299

11.1 宏观收入分析299

11.2 游戏经济与用户关系分析302

11.3 RFM模型研究310

11.4 小结316

第三篇 提高篇

第12章 Rattle:可视化数据挖掘工具318

12.1 Rattle简介及安装318

12.2 功能预览319

12.3 数据导入320

12.4 数据探索333

12.5 数据建模348

12.6 模型评估360

12.7 小结364

第13章 快速搭建游戏数据分析平台365

13.1 shiny快速入门365

13.2 shinydashboard包375

13.3 案例一:搭建数据可视化原型379

13.4 案例二:用户细分及付费预测平台388

13.5 案例三:渠道用户打分平台395

13.6 小结402