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。