r语言课程设计论文

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。

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。

1、 游戏 数据分析师

2、 游戏 产品运营人员

3、产品数据挖掘

语言学毕业论文参考文献

语言学毕业论文的参考文献有哪些呢?语言是我国非常重要的文学，也是人与人交流的重要桥梁。下面是我分享的.语言学毕业论文的参考文献，欢迎阅读!

奥马利第二语言习得的学习策略上海：上海外语出版社，2001

陈保亚20世纪中国语言学方法论济南：山东教育出版社，1999

丁言仁英语语言学纲要上海：上海外语出版社，2001

费尔迪南德索绪尔普通语言学教程长沙：湖南教育出版社，2001

冯翠华英语修辞大全北京：商务印书馆，1996

桂诗春，宁春言主编语言学方法论北京：外语教学与研究出版社，1998

桂诗春应用语言学长沙：湖南教育出版社，1998

何兆熊新编语用学概要上海：上海外语教育出版社，2000

何自然语用学与英语学习上海：上海外语教育出版社，1997

侯维瑞英语语体上海：上海外语教育出版社，1988

胡壮麟语言学教程(修订版)北京：北京大学出版社，2001

黄国文语篇与语言的功能北京：外语教学与研究出版社，2002

黄国文语篇分析概要长沙：湖南教育出版社，1988

李延富主编英语语言学基本读本济南：山东大学出版社，1999

李运兴语篇翻译引论北京：中国对外翻译出版公司，2000

刘润清西方语言学流派北京：外语教学与研究出版社，1999

刘润清等现代语言学名著选读(上下册)北京：测绘出版社，1988

刘润清等语言学入门北京：人民教育出版社，1990

陆国强现代英语词汇学(新版)上海：上海外语教育出版社，1999

戚雨村现代语言学的特点和发展趋势上海外语教育出版社，1997

秦秀白文体学概要长沙：湖南教育出版社，1990

孙志外国语言研究论文索引(1995—1999)上海外语教育出版社，2001

索绪尔普通语言教程北京：商务印书馆，1999

王德春语言学概论上海：上海外语教育出版社，2001

王寅语义理论与语言教学上海：上海外语教育出版社，2001

王宗炎语言学与语言的应用上海：上海外语教育出版社，1998

王佐良等英语文体学引论北京：外语教学与研究出版社，2000

伍谦光语义学导论长沙：湖南教育出版社，1988

伍铁平普通语言学概要北京：高等教育出版社，2001

熊学亮语言学新解上海：复旦大学出版社，2003

扬自俭语言多学科研究与应用(上下)南宁：广西教育出版社，2002

张国扬，朱亚夫外语教育语言学南宁：广西教育出版社，1996

章振邦新编英语语法教程上海：上海外语教育出版社，2000

周考成英语语音学引论成都：四川大学出版社，1980

Clark,.语音学与音系学入门北京：外语教学与研究出版社，2000

Gimson,北京：外语教学与研究出版社，2000

Halliday,北京：外语教学与研究出版社，2000

Leech,

Lyons,.北京:外语教学与研究出版社,2000

Peccei,.北京:外语教学与研究出版社,2000

Radford,.北京：外语教学与研究出版社，2000

Robin,.北京教学与研究出版社，2000

Quirk,Randolph,

拓展内容： 语文专业论文参考文献

[1]鱼国超，《我国小学语文教材发展初探》，《探索与实践》，2002年第二期.

[2]崔峦主编：《小学语文教学论》，北京：中国人民大学出版社，1999年.

[3]董蓓菲主编：《小学语文课程与教学论》，杭州：浙江教育出版社，2003年.

[4]付宜红着：《日本语文教育研究》，北京：北京师范大学出版社，2003年.

[5]朱绍禹、庄文中主编：《国际中小学课程教材比较研究从书·本国语文卷》，北京：人民教育出版社，2001年.

[6]范印哲编着：《教材设计与编写》，北京：高等教育出版社，1998年.

[7]娄同森：《初中语文教科书练习系统研究》，华东师范大学硕士研究生学位论文，2006年4月.

[8]李汉潮：《小学语文教材的历史演变及思考》，《现代教育论坛》，2009年第11期.

[9]陆迎芬：《中学语文教材的练习系统研究》，华东师范大学2004届同等学力申请硕士学位论文，2004年.

[10]顾黄初、顾振彪着：《语文课程与语文教材》，北京：社会科学文献出版社，2001年.

[11]顾黄初、顾振彪着：《语文教材的编制与使用》，南京：江苏教育出版社，1996年.

基于R语言实现Lasso回归分析主要步骤：将数据存成csv格式，逗号分隔在R中，读取数据，然后将数据转成矩阵形式加载lars包，先安装调用lars函数确定Cp值最小的步数确定筛选出的变量，并计算回归系数具体代码如下： 需要注意的地方： 1、数据读取的方法，这里用的( )，这样做的好处是，会弹出窗口让你选择你要加载进来的文件，免去了输入路径的苦恼。 2、数据要转为矩阵形式 3、（la） 可以看到R方，这里为，略低 4、图如何看？ summary的结果里，第1步是Cp最小的，在图里，看到第1步与横轴的交界处，只有变量1是非0的。所以筛选出的是nongyangungunPs: R语言只学习了数据输入，及一些简单的处理，图形可视化部分尚未学习，等论文写完了，再把这部分认真学习一下~~在这里立个flag