本书首先简要介绍了R软件的基础知识（安装、R数据结构、R编程、R的输入和输出等）。然后通过四个数据挖掘的实际案例 （藻类频率的预测、证券趋势预测和交易系统仿真、交易欺诈预测、微阵列数据分类）介绍数据挖掘技术。这四个案例基本覆盖了常见的数据挖掘技术，从无监督的 数据挖掘技术、有监督的数据挖掘技术到半监督的数据挖掘技术。全书以实际问题、解决方案和对解决方案的讨论为主线来组织内容，脉络清晰，并且各章自成体 系。读者可以从头至尾逐章学习，也可以根据自己的需要进行学习，找到自己实际问题的解决方案。

本书不需要读者具备R和数据挖掘的基础知识。不管是R初学者，还是熟练的R用户都能从书中找到对自己有用的内容。读者既可以把本书作为学习如何应用R的一本优秀教材，也可以作为数据挖掘的工具书。

机器学习：实用案例解析

机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域，近年来，机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手，而且成为一些交叉学科的重要支撑技 术。本书比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术，不仅详细阐述了许多经典的学习方法，还讨论了一些有生命力的新理论、新方法。

全书案例既有分类问题，也有回归问题；既包 含监督学习，也涵盖无监督学习。本书讨论的案例从分类讲到回归，然后讨论了聚类、降维、最优化问题等。这些案例包括分类：垃圾邮件识别，排序：智能收件 箱，回归模型：预测网页访问量，正则化：文本回归，最优化：密码破解，无监督学习：构建股票市场指数，空间相似度：用投票记录对美国参议员聚类，推荐系 统：给用户推荐R语言包，社交网络分析：在Twitter上感兴趣的人，模型比较：给你的问题找到最佳算法。各章对原理的叙述力求概念清晰、表达准确，突 出理论联系实际，富有启发性，易于理解。在探索这些案例的过程中用到的基本工具就是R统计编程语言。R语言非常适合用于机器学习的案例研究，因为它是一种 用于数据分析的高水平、功能性脚本语言。

R语言经典实例

本书涵盖200多个R语言实用方法，可以帮助读者快速而有效地使用R进行数据分析。R语言给我们提供了统计分析酣一切工具，但是R本身的结 构可能有些难于掌握。本书提供的这些面向任务、简明的R语言方法包含了从基本的分析任务到输入和输出、常用统计分析、绘图、线性回归等内容，它们可以让你 马上应用R高效地工作。

每一个R语言方法都专注于一个特定的问题，随后的讨论则对问题的解决方案给出解释，并阐释该方法的工作机理。对于R的初级用户，《R语言经典实例》将帮助 你步入R的殿堂；对于R的资深用户，本书将加深你对R的理解并拓展你的视野。通过本书，你可以使你的分析工作顺利完成并学习更多R语言知识。本书由蒂特 著。

R语言编程艺术

R语言是世界上最流行的用于数据处理和统 计分析的脚本语言。考古学家用它来跟踪古代文明的传播，医药公司用它来探索哪种药物更安全、更有效，精算师用它评估金融风险以保证市场的平稳运行。总之， 在大数据时代，统计数据、分析数据都离不开计算机软件的支持，在这方面R语言尤其出色。

本书将带领你踏上R语言软件开发之旅，从最 基本的数据类型和数据结构开始，到闭包、递归和匿名函数等高级主题，由浅入深，讲解细腻，读者完全不需要统计学的知识，甚至不需要编程基础。而书中提到的 很多高级编程技巧，都是作者多年编程经验的总结，对有经验的开发者也大有裨益。本书精选了44个扩展案例，这些案例都源自于作者亲身参与过的咨询项目，都 是与数据分析相关的，生动展示了R语言在统计学中的高效应用。

金融数据分析导论：基于R语言

本书由统计学领域著名专家Ruey S. Tsay（蔡瑞胸）所著，从基本的金融数据出发，讨论了这些数据的汇总统计和相关的可视化方法，之后分别介绍了商业、金融和经济领域中的基本时间序列分析和计量经济模型。

时间序列分析及应用:R语言(原书第2版)

本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，主要内容包括：趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模 型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法，都用真 实数据集和模拟数据集进行了说明。

本书可作为高等院校统计、经济、商科、工程及定量社会科学等专业学生的教材或教学参考书，同时也可供相关技术人员使用。

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。

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

1、 游戏 数据分析师

2、 游戏 产品运营人员

3、产品数据挖掘