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r语言,数据分析《R语言游戏数据分析和挖掘》新书推荐

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　　《R语言游戏数据分析和挖掘》新书上市已有一种多月，各大网店均有销售。这是一部从大数据技术和游戏业务双重维度解说如何运用成果数据指引商业决策的实战性著作，乐逗游戏高档数据分析师撰写，是她近数据挖掘和分析经验的总结。数据是无价的，只有当数据被挖掘分析并协助到公司的时候才是有价值的。老式的数据分析类图书重技术而轻业务，本书两者并重：技术方面，以游戏数据的挖掘和分析为核心，辐射游戏数据解决的各个环节，系统解说游戏数据挖掘和分析的技术、措施论和工具；业务方面，所有案例的解说过程中所有对有关业务进行了核心解读，旨在加深数据分析师对游戏业务的理解和思考，从而更好地运用R语言技术解决游戏数据解决中的多种复杂问题。
　　诸多读者紧张自己没有R语言的基本与否适合此书，也有此外部分读者紧张此书与否偏向游戏行业，不适合其他行业的数据分析师阅读。其实这些担忧所有是多虑的，本书分为基本篇、实战篇和提高篇三大篇章，初学者也能通过学习基本篇的知识掌握R语言使用技巧，涉及R语言数据对象、数据导入、数据解决、初级绘图和高档绘图等知识；实战篇是通过数据挖掘技术，对顾客和收入进行深度挖掘，这些实战案例的解决方案具有行业通用性，可以较好地将思路移植到其他行业领域中；提高篇又分为rattle和shiny，rattle是一款优秀的R语言数据挖掘工具，shiny是RStudio公司开发的一种网页app开发框架，可以迅速搭建数据分析挖掘原型，让不懂前端知识的数据分析师也具有平台开发能力。
　　基本篇涉及游戏数据分析理论、R常用技巧和绘图技巧，R基本软件下载安装、扩展包（package）的安装，并具体简介了如何将文本文献、excel文献、MySQL数据库数据、网络数据读入到R中，最后R三大绘图系统：base系统、lattice系统和ggplot系统的绘图技术和交互式绘图（rCharts包、recharts包、plotly包和其他基于HTMLWidgets包开发的交互包）。
　　实战篇涉及数据解决技巧、途径行为分析、付费偏好深度挖掘已经多种分类算法的原理及R实现（KNN近邻、朴素贝叶斯、决策树、bagging、boosting、随机森林、人工神经网络和支持向量机等算法），并运用caret包进行十折交叉验证选择最优模型。例如在对付费顾客偏好的深度挖掘中，针对游戏顾客总结了几种常用的数据挖掘技术：
　　其中，关联规则分析是购物篮常常应用的一种挖掘技术，基于物品协同过滤的措施来对玩家进行TopN商品推荐是目前电商流行的推荐算法之一，并运用社会网络分析中的社群发现技术研究顾客购买物品的偏好。
　　在渠道顾客质量分析