正文

r语言如何做数据分析（r语言数据分析视频教程）

发布时间：2023-04-14 02:36:20 稿源：创意岭阅读： 64

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于r语言如何做数据分析的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，越精准，写出的就越详细，有微信小程序端、在线网页版、PC客户端

官网：https://ai.de1919.com。

创意岭作为行业内优秀的企业，服务客户遍布全球各地，如需了解SEO相关业务请拨打电话175-8598-2043，或添加微信：1454722008

本文目录:

1、R语言游戏数据分析与挖掘：为什么要对游戏进行分析
2、如何用r语言对数据库表进行数据分析
3、【数据分析与挖掘】R语言矩阵Matrix与数组Array
4、如何用r语言进行数据分类

r语言如何做数据分析（r语言数据分析视频教程）

一、R语言游戏数据分析与挖掘：为什么要对游戏进行分析

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

二、如何用r语言对数据库表进行数据分析

是指sql之类的数据库吗，可以用RODBC包与数据库连接，将数据库中的表读入R中，接下来就可以按照常规的代码解决问题了，也可以安装sqldf包，这样就可以在R中用sql语句对数据操作。

install.packages("RODBC")

library(RODBC)

r语言如何做数据分析（r语言数据分析视频教程）

三、【数据分析与挖掘】R语言矩阵Matrix与数组Array

之前我们讲了向量，向量就仿佛一个一维数组一样

那么我们接下来就讲讲二维数组

创建一个matrix需要用到matrix函数

martix(参数1,nrow=行数,ncol=列数,byrow=布尔值)

参数1：matrix初始化的值，如果给出的值不够matrix长度将重复赋值，如果给出的值溢出将会报错。

参数byrow：这是一个布尔值如果给定TRUE，初始数据按行顺序推进，反之按列顺序推进。

这里说一下R语言中 ' . ' 并没有特殊的意义，只是变量名的一部分

读取矩阵我们用到：矩阵名[行,列]

这里的行和列可以接收单个数组也可以接收一个向量

当然如果是负数和向量一样就是排除掉对应索引指向的值

test.m[2, ] #取第二行，我们注意这里把列的地方空出来就是显示所有列

test.m[ ,2] #取第二列

test.m[2,2] #取第二行第二个

我们也可以给索引一个向量比如3：4或者c(1,4)之类的，如上图所示，索引值也可以不连续

我们知道在二维表中我们通常给每一行每一列取一个名字

矩阵中我们也可以这样做

首先我们给每一行每一列取一个名字，用向量保存

之后我们使用rownames(矩阵名)<-存有名字的向量给每行取名，给列取名同理见上图

取名之后我们可以用名称代替下标访问，例如：test.m['2nd','二']

看到这里，我真的觉得数据分析相关专业十分的艰难，需要用一些稀奇古怪的东西来进行数据分析

因为本人是计科专业的，平时用的数组就是单纯的数组，R语言的数组我一开始是令我怀疑人生的。

创建一个数组我们需要用到array函数

array(data=数组中的数据从1维平铺, dim=给定一个数值型向量, dimnames=list(包含一维名称的向量,二维名称....))

其中data参数用来给出数组的数据从第一维第一个开始顺序向后平铺

dim给定数组的纬度和每纬的宽度

dimnames给每个纬度的每格的名字 #这个参数可以忽略

至于如何读取数组中的数据和矩阵一致这里不再叙述，只不过把二维改成多维的情况。

我截完图发现arr[2,2,2]这个例子并不好，如果我们查看arr[3,2,1]将会显示6。

四、如何用r语言进行数据分类

R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R语言是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。
R语言按照以下几点进行数据分类

通过选择菜单
程序包->安装程序包->在弹出的对话框中，选择你要安装的包，然后确定。
使用命令
install.packages("package_name","dir")package_name:是指定要安装的包名，请注意大小写。dir:包安装的路径。默认情况下是安装在..library 文件夹中的。可以通过本参数来进行修改，来选择安装的文件夹。
本地来安装
如果你已经下载的相应的包的压缩文件，则可以在本地来进行安装。请注意在windows、unix、macOS操作系统下安装文件的后缀名是不一样的：
1）linux环境编译运行：tar.gz文件
2）windows 环境编译运行：.zip文件
3）MacOSg环境编译运行:.tgz文件
加载包

包安装后，如果要使用包的功能。必须先把包加载到内存中（默认情况下，R启动后默认加载基本包），加载包命令：

Library(“包名”)

以上就是关于r语言如何做数据分析相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。