R语言游戏数据分析与挖掘:为什么要对游戏进行分析

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R语言游戏数据分析与挖掘:为什么要对游戏进行分析,第1张

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

《R的极客理想——高级开发篇》(张丹)电子书网盘下载免费在线阅读

资源链接:

链接:https://pan.baidu.com/s/1WCZyrIsDcDz2aJRSoSRvrA

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书名:R的极客理想——高级开发篇

作者:张丹

豆瓣评分:6.8

出版社:机械工业出版社

出版年份:2015-7

内容简介:

【编辑推荐】

资深R语言用户多年实战经验的结晶,介绍R语言本身的核心技术以及R语言在不同领域的跨学科综合应用,借助每日中国天气的应用案例和游戏开发的案例,揭秘完整的R包开发流程,帮助读者创建自己的R包,打开R语言产品化的思路。

【内容简介】

R的极客理想”系列图书以作者多年开发经验为素材,系统地梳理了R语言的知识。在《R的极客理想——工具篇》中介绍了R语言的30多个工具包的使用方法,并以IT人的视角,告诉读者如何高效地使用第三方R包。

《R的极客理想——高级开发篇》则以R语言的高级编程为主,辅以跨界知识的综合运用。书中首先阐释如何用R语言实现数学、统计计算以及模型建立,应用包括协同过滤算法、基于矩阵的PageRank算法、遗传算法和金融交易策略模型等。详细介绍了R语言的环境空间、文件系统管理、S3、S4、RC和R6四种面向对象的程序设计。还介绍完整的R包开发流程,并提供每日中国天气的应用案例和游戏开发的案例,帮助读者创建自己的R包,打开R语言产品化的思路。

书中介绍了多个场景案例,不仅从学术的角度完成了模型设计,而且用计算机的方法把产品实现。通过案例的学习,可以让不同学科背景的R语言使用者,站在其他人的角度,找到新的思维方法。

《R的极客理想——量化投资篇》将介绍R语言在金融领域的应用,真正地让技术人员把自己的知识变成价值。

作者简介:

张丹,R语言资深用户,系统架构师,况客科技联合创始人(Qutke.com)。有10年IT程序开发和系统架构设计的经验,精通Java、R和Javascript三种编程语言,熟悉数据挖掘、统计和金融的多种算法。目前在互联网金融量化投资方向创业中,个人博客Alexa全球排名前10万。

《游戏数据分析的艺术》(于洋)电子书网盘下载免费在线阅读

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密码:x70v  

书名:游戏数据分析的艺术

作者:于洋

豆瓣评分:7.0

出版社:机械工业出版社

出版年份:2015-7

页数:409

内容简介:

《游戏数据分析的艺术》是中国游戏产业的开创性著作,具有里程碑意义,它首次系统讲解了如何对游戏行业的数据进行分析,在行业里竖起了一根标杆。作者是来自TalkingData等国内顶尖的数据分析机构和西山居这样的知名游戏公司的资深数据分析专家, 对游戏数据从不同的业务角度进行了诠释。本书详细剖析了游戏数据分析相关的指标、方法论、内容挖掘、数据挖掘、软件使用、游戏设计、运营策划、渠道推广、收入解读、用户分析和留存分析等。对于产品设计、开发、运营、推广以及游戏行业的人才培养都将带来巨大的推进作用。

《游戏数据分析的艺术》一共12章:

第1章从宏观上介绍了游戏数据分析的重要意义、方法论、流程,以及游戏数据分析师的定位;

第2章详细解读了游戏数据分析的各项数据指标,部分指标在游戏行业里都属于首次提出,为行业建立了规范;

第3章详细讲解和示范了各种游戏数据报表的制作方法;

第4章讲解了基于统计学的数据分析方法以及它在游戏数据分析中的应用;

第5~9章详细地、全方位地讲解了游戏的用户数据分析、运营数据分析、收入数据分析、渠道数据分析、内容数据分析,不仅有方法论和技巧,而且有大量的实际案例,这部分内容是本书的核心;

第10~12章讲解了R语言的核心技术以及如何利用R语言对游戏数据进行分析,同时也附有大量案例。

作者简介:

于洋 TalkingData 高级咨询总监,主导TalkingData University 计划。曾在金山软件公司任职游戏数据分析师,从事游戏及移动应用数据分析、产品数据体验优化、金融机构运营及数据培训。先后服务于多家银行、保险、证券、移动运营商、移动互联网公司。

余敏雄 金山软件公司西山居数据中心数据分析专家,从事游戏数据挖掘和数据化运营分析多年,研究领域包括大型端游、页游以及移动游戏,拥有贯穿游戏立项、研发、测试、正式运营和稳定运营整个游戏生命周期各个阶段的丰富经验。主要关注统计分析与数据挖掘在游戏行业的实践应用,如游戏用户行为预测、推荐系统、反作弊、用户研究、社交网络与交易网络分析等,是游戏行业数据化运营的倡导者与践行者,同时是中国统计网数据分析培训师,在企业员工培训中也拥有丰富经验。

吴娜 曾服务于久游游戏和中国移动集团等公司,现担任电信集团互联网数据挖掘工程师,因其丰富的市场运营和数据分析工作经验,能准确有效定位业务问题和数据方法论,精通数理统计、常用编程语言、常用数据挖掘工具和Hadoop分布式平台,现于上海交通大学计算机系就读研究生,研究方向互联网金融。

师胜柱 就职于中国最大的安卓游戏渠道360手机游戏,担任战略分析师。曾担任TalkingData高级咨询顾问以及上海中软国际Windows技术支持工程师。在TalkingData期间主攻游戏数据分析、游戏运营以及移动游戏市场的分析工作。为多款游戏撰写深度评测分析、产品体验优化报告以及专题数据分析报告等。