R语言游戏数据分析与挖掘

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随着大数据的概念越来越流行,越来越多的企业开始重视数据,期待从数据中寻找有价值的结论,以指导公司管理层决策,最终创造更大的价值。但是在游戏行业,数据分析的发展相对缓慢,很多游戏公司是在发现人口红利消失后才逐渐重视数据,希望利用数据驱动产品。而在各种数据分析技术中,R语言作为一个可进行交互式数据分析和探索的强大平台,拥有举足轻重的作用。R语言的免费开源使得很多公司用它来处理数据、展示数据、分析数据、完成模型。

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。

  1. 前言
  2. 第一篇 基础篇
  3. 第1章 什么是游戏数据分析
  4. 1.1 为什么要对游戏进行分析
  5. 1.2 游戏数据分析的流程
  6. 1.3 数据分析师的能力要求
  7. 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
  10. 2.2 数据对象
  11. 2.3 数据导入
  12. 2.4 小结
  13. 第3章 R语言绘图重要技术
  14. 3.1 常用图形参数
  15. 3.2 低级绘图函数
  16. 3.3 高级绘图函数
  17. 3.4 小结
  18. 第4章 高级绘图工具
  19. 4.1 lattice包绘图工具
  20. 4.2 ggplot2包绘图工具
  21. 4.3 交互式绘图工具
  22. 4.4 小结
  23. 第二篇 实战篇
  24. 第5章 游戏数据预处理
  25. 5.1 数据抽样
  26. 5.2 数据清洗
  27. 5.3 数据转换
  28. 5.4 数据哑变量处理
  29. 5.5 小结
  30. 第6章 游戏数据分析的常用方法
  31. 6.1 游戏数据可视化
  32. 6.2 游戏数据趋势分析
  33. 6.3 游戏数据相关分析
  34. 6.4 游戏数据中的降维技术
  35. 6.5 小结
  36. 第7章 漏斗模型与路径分析
  37. 7.1 漏斗模型与路径分析的主要区别和联系
  38. 7.2 漏斗模型
  39. 7.3 路径分析
  40. 7.4 小结
  41. 第8章 留存分析
  42. 8.1 指标概述
  43. 8.2 留存率的分析及预测
  44. 8.3 用户流失预测
  45. 8.4 小结
  46. 第9章 用户分析
  47. 9.1 用户分类
  48. 9.2 LTV
  49. 9.3 用户物品购买关联分析
  50. 9.4 基于用户物品购买智能推荐
  51. 9.5 社会网络分析
  52. 9.6 小结
  53. 第10章 渠道分析
  54. 10.1 渠道分析的意义
  55. 10.2 建立渠道数据监控体系
  56. 10.3 渠道用户质量评级
  57. 10.4 小结
  58. 第11章 收入分析
  59. 11.1 宏观收入分析
  60. 11.2 游戏经济与用户关系分析
  61. 11.3 RFM模型研究
  62. 11.4 小结
  63. 第三篇 提高篇
  64. 第12章 Rattle:可视化数据挖掘工具
  65. 12.1 Rattle简介及安装
  66. 12.2 功能预览
  67. 12.3 数据导入
  68. 12.4 数据探索
  69. 12.5 数据建模
  70. 12.6 模型评估
  71. 12.7 小结
  72. 第13章 快速搭建游戏数据分析平台
  73. 13.1 shiny快速入门
  74. 13.2 shinydashboard包
  75. 13.3 案例一:搭建数据可视化原型
  76. 13.4 案例二:用户细分及付费预测平台
  77. 13.5 案例三:渠道用户打分平台
  78. 13.6 小结

作者谢佳标

类别 图书 / 非虚构

出版社北京华章图文信息有限公司

出版日期

提供方华章数媒

标签互联网(1098)计算机(1380)编程语言(57)大数据(121)

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