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利用R语言对游戏用户进行深度挖掘

作者:谢佳标

乐逗游戏高级数据分析师,负责大数据挖掘及可视化。资深R语言用户,有九年以上数据挖掘工作实战经验,多次在中国R语言大会上作主题演讲。与张良均老师、杨坦老师合著的《R语言与数据挖掘》一书已在2016年7月出版,新书《R语言游戏数据分析》一书也即将于2017年初出版。

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、了解用户习惯来进行精细化、个性化的运营。游戏行业对用户的深度挖掘一般从两方面着手:

Part 1:路径分析 总体来说,路径分析有以下一些典型的应用场景:

可以根据不同的应用场景选择不同的算法实现,比如利用sunburst事件路径图对玩家典型的、频繁的模式识别,利用基于时序的关联规则发现前后路径的关系。

最朴素遍历法是直接对主要路径的流向分析,因此最直观和最容易让人理解。

1)当用户行为路径比较复杂的时候,我们可以借助当前最流行的数据可视化D3.js库中的Sunburst Partition来刻画用户群体的事件路径点击状况。从该图的圆心出发,层层向外推进,代表了用户从开始使用产品到离开的整个行为统计;sunburst事件路径图可以快速定位用户的主流使用路径。灵活使用sunburst路径统计图,是我们在路径分析中的一大法宝。

在R中,我们可以利用sunburstR包中的sunburst函数实现sunburst事件路径图,通过 install.packages("sunburstR")命令完成安装。我们以sunburstR包中自带的visit-sequences.csv数据集为例进行演示,用sunburst函数绘制sunburst事件路径图。

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