R语言使用shiny包创建web界面。
使用 shinydashboard 包和 shinytheme ，美化界面样式，设置界面主题，提升界面整体水平。
Shiny界面图库
shinydashboard
shinytheme界面主题
shinydashboard包创建的基础界面样式分为三个板块：标题，侧边栏，主界面。
shiny包支持 recharts 包的使用，可以创建界面的交互式图形
shinyapps网址
Rstudio推出了 shiny 和 shinyapps 两个包，shiny可以帮助我们更快更好的开发一些app，然后shinyapps可以提供了一个免费的云服务器，供我们发布app。
以知乎 用R语言分析NBA球员得分 分析结果为主题，做web界面展示。
侧边栏设置两个选项：datas display和players' score，点击不同的选项，展示对应的内容。
datas display界面展现3个数据框：NBA，Away team，Host team。通过show 10/25/50 entries 等控制页面展示数值的条数；右上角search实现数值的搜索功能（使用DT包实现）。
players' score展示主队、客队球员得分情况。使用ggplot2包绘制客队各个球员的得分情况
使用 recharts 包绘制主队各个球员的得分情况，recarts包实现图形交互式展现。
建立完UI界面后，设置对应的数值，表格，图形，使web界面变成动态的界面。
挣扎了好久终于把界面创建成功了，shiny的初步学习先画个句号。
R 语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R 本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发，现在由“R 开发核心团队”负责开发。R 基于 S 语言的一个 GNU 计划项目，所以也可以当作 S 语言的一种实现，通常用 S 语言编写的代码都可以不作修改的在 R 环境下运行。R 语言
R 的源代码可自由下载使用，亦有已编译的可执行文件版本可以下载，可在多种平台下运行，包括 UNIX（也包括 FreeBSD 和 Linux）、Windows 和 MacOS。R 主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面，其中 RStudio 是最为广泛使用的集成开发环境。
功能
R 内置多种统计学及数字分析功能。R 的功能也可以透过安装包（Packages，用户撰写的功能）增强。因为 S 的血缘，R 比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的面向对象（面向对象程序设计, S3, S4 等）功能。
R 的另一强项是绘图功能，制图具有印刷的素质，也可加入数学符号。
虽然 R 主要用于统计分析或者开发统计相关的软件，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可媲美专用于矩阵计算的自由软件 GNU Octave 和商业软件 MATLAB。
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
