數據讀取與預處理

數據讀取

read.csv()、read.table()：用于讀取 CSV 格式、表格格式的數據文件，這些函數可以將外部數據（如用戶行為記錄文件）導入到 R 環(huán)境中進行分析。例如，data <- read.csv("user_behavior.csv")能讀取一個名為user_behavior.csv的用戶行為數據文件到data變量中。

數據預處理

dp*r 包：提供了一系列數據操作函數。filter()函數用于篩選數據，比如可以篩選出特定時間段內用戶的行為記錄；select()函數用于選擇特定的列，例如只選擇與用戶購買行為相關的列。例如：

library(dp*r) subset_data <- data %>% filter(time > "2024-01-01" & time < "2024-02-01") %>% select(user_id, purchase_behavior)

tidyr 包：用于數據整理。gather()和*()函數可以將數據在長格式和寬格式之間轉換，方便后續(xù)分析用戶行為的不同維度。

探索性數據分析

基本統計分析

summary()：可以快速獲取數據的基本統計信息，如均值、中位數、最小值、*值等。對于用戶行為數據，如用戶的購買金額，通過summary(purchase_amount)能了解購買金額的分布情況。

psych 包：提供了更詳細的描述性統計函數，如describe()可以給出變量的偏度、峰度等統計量，幫助判斷用戶行為數據的分布特征。

數據可視化

ggplot2 包：功能強大的繪圖工具?？梢岳L制直方圖（geom_histogram()）來展示用戶行為某個指標（如瀏覽時長）的分布；箱線圖（geom_boxplot()）用于比較不同用戶群體（如不同年齡段用戶）的行為差異；散點圖（geom_point()）用于探索兩個變量之間的關系，例如用戶的登錄頻率和購買頻率之間的關系。例如：

library(ggplot2) ggplot(data, aes(x = browse_duration)) + geom_histogram(binwidth = 10)

lattice 包：也可以進行多種數據可視化操作，如繪制水平箱線圖等復雜圖形，以不同的視角展示用戶行為數據。

聚類分析

k - means 聚類

stats 包中的 kmeans () 函數：可以將用戶根據行為特征進行聚類。例如，根據用戶的瀏覽頻率、購買頻率、停留時間等變量進行聚類，找出具有相似行為模式的用戶群體。

# 假設行為數據包含browse_frequency、purchase_frequency和stay_time三個變量 behavior_vars <- data[, c("browse_frequency", "purchase_frequency", "stay_time")] kmeans_result <- kmeans(behavior_vars, centers = 3)

fpc 包：提供了一些用于評估聚類效果的函數，如cluster.stats()，可以幫助確定*的聚類數和評估聚類質量。 關聯規(guī)則挖掘 arules 包：用于挖掘用戶行為之間的關聯規(guī)則。例如，在用戶購買商品的場景中，可以找出哪些商品經常被一起購買。首先需要將用戶購買行為數據轉換為適合關聯規(guī)則挖掘的事務格式，然后使用apriori()函數進行挖掘。