遊戲玩家行為数据分析:基于R - 方文昌高科技娛樂的遊戲論壇

#读入数据
library(RMySQL)
con<-dbConnect(MySQL(),host='localhost',dbname='tap_fun',user='root&#去口臭茶,39;,password='123456')
sql<-'SELECT user_id,pay_count,pay_price,register_time,avg_online_minutes,pvp_battle_count,pvp_win_coun牙齒美白,t,pvp_lanch_count,wood_reduce_value,stone_reduce_value,ivory_reduce_value,meat_reduce_value,magic_reduce_value,general_acceleration_reduce_value,building_acceleration_reduce_value,reaserch_acceleration_reduce_value,training_acceleration_redu提升免疫力，ce_value FROM tap_fun_train'
res<-dbSendQuery(con,sql)
data<-dbFetch(res = res,n=-1) #n=-1提取全数数据

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library(tidyverse)
library(funModeling)
library(Hmisc)
glimpse(data) #描写数据量，总體字段類型
df_status(data) #各字段的0值，缺失值，類型，独一值等
#這里将付费次数，付费金额，在线時长轉化為想要的類型
data$pay_count<-as.numeric(data$pay_count)
data$pay_price<-as.numeric(data$pay_price)
data$avg_online_minutes<-as.numeric(data$avg_online_minutes)
describe(data[c('pay_count','pay_price','avg_online_minutes')])

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attach(蟑螂剋星,data)
data$register_time<-as.Date(data$register_time) #将字段register_time轉化為時候類型
userdata<-data%>%group_by(register_time)%>%su妹妹arise(count=n()) #以字段register_time举行分组，求出每天注册用户数目
#逐日注册用户数時候序列
ggplot(data = userdata,aes(x=register_time,y=count))+geom_point(aes(size=count))+geom_line(color='blue')+ggtitle('逐日注册用户数')
#逐日注册用户TOP美國黑金, 10
register_top<-userdata%>%arrange(desc(count))
ggplot(data = register_top[1:10,],aes(x=reorder(as.character(register_time),count),y=count))+geom_bar(stat = 'identity')+theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))+xlab('注册時候')+ggtitle('逐日注册用户top 10')+geom_text(aes(label=count),vjust=-0.3)

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#找出付用度户
pay_data<-data%>%filter(pay_count>0)%>%select(user_id,pay_price,pay_count,avg_online_minutes,register_time)
pay_data$pay_price<-as.numeric(pay_data$pay_price)
pay_data$pay_count<-as.numeric(pay_data$pay_count)
pay_data$avg_online_minutes<-as.numeric(pay_data$avg_online_minutes)
pay_data$register_time<-as.Date(pay_data$register_time)
dim(pay_data) #数据巨细
describe(pay_data[c('pay_price','pay_count','avg_online_minutes')])
#逐日新增付用度户数
day_add_data<-pay_data%>%group_by(register_time)%>%su妹妹arise(pay_num=n())
ggplot(data = day_add_data,aes(x=register_time,y=pay_num))+geom_point(aes(size=pay_num))+geom_line(color='blue')+ggtitle('逐日新增付用度户数')
#比拟阐發
pay_user_data<-left_join(userdata,day_add_data,by='register_time')
#付用度户算占比例
pay_per<-data%>%su妹妹arise(count_num=n(),pay_count_num=sum(ifelse(pay_count>0,1,0)),per=pay_count_num/count_num)
pay_per_data<-gather(pay_per)
#付用度户與未付用度户的資本利用率比拟
data$wood_reduce_value<-as.numeric(data$wood_reduce_value)
data$stone_reduce_value<-as.numeric(data$stone_reduce_value)
data$ivory_reduce_value<-as.numeric(data$ivory_reduce_value)
data$meat_reduce_value<-as.numeric(data$meat_reduce_value)
data$magic_reduce_value<-as.numeric(data$magic_reduce_value)
no_pay_sources_data<-filter(data,pay_count==0)%>%select(wood_reduce_value,stone_reduce_value,ivory_reduce_value,meat_reduce_value,magic_reduce_value)%>%gather()%>%group_by(key)%>%su妹妹arise(nopay_mean=mean(value))
pay_sources_data<-filter(data,pay_count>0)%>%select(wood_reduce_value,stone_reduce_value,ivory_reduce_value,meat_reduce_value,magic_reduce_value)%>%gather()%>%group_by(key)%>%su妹妹arise(pay_mean=mean(value))
sources_data<-left_join(no_pay_sources_data,pay_sources_data,by='key')
sources_data%>%gather(type,mount,-key)%>%ggplot(aes(key,mount,fill=type))+geom_bar(stat = 'identity',position = 'dodge')+theme_economist()+scale_fill_economist()+geom_text(aes(label=round(mount,2)),vjust=-0.3)
#付用度户與将来付用度户的對战环境
data$pvp_battle_count<-as.numeric(data$pvp_battle_count)
data$pvp_win_count<-as.numeric(data$pvp_win_count)
data$pvp_lanch_count<-as.numeric(data$pvp_lanch_count)
no_pay_pvp<-data%>%filter(pay_count==0)%>%select(pvp_lanch_count,pvp_win_count,pvp_battle_count)%>%gather()%>%group_by(key)%>%su妹妹arise(nopay_pvp_mean=mean(value))
pay_pvp<-data%>%filter(pay_count>0)%>%select(pvp_lanch_count,pvp_win_count,pvp_battle_count)%>%gather()%>%group_by(key)%>%su妹妹arise(pay_pvp_mean=mean(value))
pvp_data<-left_join(no_pay_pvp,pay_pvp,by='key')
pvp_data%>%gather(type,mount,-key)%>%ggplot(aes(key,mount,fill=type))+geom_bar(stat = 'identity',position = 'dodge')+theme_wsj()+scale_fill_wsj()+geom_text(aes(label=round(mount,2)),vjust=-0.3)

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#這里咱們假腳氣膏推薦, 如用户在线均匀時长跨越30分钟為活泼用户
active_users_data<-data%>%filter(as.numeric(avg_online_minutes)>30)
active_users_data$avg_online_minutes<-as.numeric(active_users_data$avg_online_minutes)
#活泼用户均匀在线時长散布环境
describe(active_users_data$avg_online_minutes)
ggplot(data = active_users_data,aes(x=avg_online_minutes))+geom_histogram(binwidth = 40,bins = 30)+xlim(0,1000)
#活泼玩家中付用度户比拟
active_users_data%>%select(pay_count,pay_price)%>%su妹妹arise(count=n(),pay_count=sum(if_else(pay_count>0,1,0)))%>%gather()%>%ggplot(aes(key,value))+geom_bar(stat = 'identity')+coord_flip()+geom_text(aes(label=value),hjust=-0.3)
#活泼玩家均匀資本操纵环境（這里只對木料，石头，象牙，肉，魔力举行比拟阐發）
active_users_data$wood_reduce_value<-as.numeric(active_users_data$wood_reduce_value)
active_users_data$stone_reduce_value<-as.numeric(active_users_data$stone_reduce_value)
active_users_data$ivory_reduce_value<-as.numeric(active_users_data$ivory_reduce_value)
active_users_data$meat_reduce_value<-as.numeric(active_users_data$meat_reduce_value)
active_users_data$magic_reduce_value<-as.numeric(active_users_data$magic_reduce_value)
active_users_data[,9:13]%>%gather()%>%group_by(key)%>%su妹妹arise(source_mean=mean(value))%>%ggplot(aes(key,source_mean))+geom_bar(stat = 'identity')+geom_text(aes(label=round(source_mean,2)),vjust=-0.3)
#活泼玩家對战环境
active_users_data$pvp_battle_count<-as.numeric(active_users_data$pvp_battle_count)
active_users_data$pvp_win_count<-as.numeric(active_users_data$pvp_win_count)
active_users_data$pvp_lanch_count<-as.numeric(active_users_data$pvp_lanch_count)
active_users_data[,6:8]%>%gather()%>%group_by(key)%>%su妹妹arise(pvp_mean=mean(value))%>%ggplot(aes(key,pvp_mean))+geom_bar(stat = 'identity')+geom_text(aes(label=round(pvp_mean,2)),vjust=-0.3)

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