数据读取与预处理

数据读取

read.csv()、read.table()：用于读取 CSV 格式、表格格式的数据文件，这些函数可以将外部数据（如用户行为记录文件）导入到 R 环境中进行分析。例如，data <- read.csv("user_behavior.csv")能读取一个名为user_behavior.csv的用户行为数据文件到data变量中。

数据预处理

dp*r 包：提供了一系列数据操作函数。filter()函数用于筛选数据，比如可以筛选出特定时间段内用户的行为记录；select()函数用于选择特定的列，例如只选择与用户购买行为相关的列。例如：

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

tidyr 包：用于数据整理。gather()和*()函数可以将数据在长格式和宽格式之间转换，方便后续分析用户行为的不同维度。

探索性数据分析

基本统计分析

summary()：可以快速获取数据的基本统计信息，如均值、中位数、最小值、*值等。对于用户行为数据，如用户的购买金额，通过summary(purchase_amount)能了解购买金额的分布情况。

psych 包：提供了更详细的描述性统计函数，如describe()可以给出变量的偏度、峰度等统计量，帮助判断用户行为数据的分布特征。

数据可视化

ggplot2 包：功能强大的绘图工具。可以绘制直方图（geom_histogram()）来展示用户行为某个指标（如浏览时长）的分布；箱线图（geom_boxplot()）用于比较不同用户群体（如不同年龄段用户）的行为差异；散点图（geom_point()）用于探索两个变量之间的关系，例如用户的登录频率和购买频率之间的关系。例如：

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

lattice 包：也可以进行多种数据可视化操作，如绘制水平箱线图等复杂图形，以不同的视角展示用户行为数据。

聚类分析

k - means 聚类

stats 包中的 kmeans () 函数：可以将用户根据行为特征进行聚类。例如，根据用户的浏览频率、购买频率、停留时间等变量进行聚类，找出具有相似行为模式的用户群体。

# 假设行为数据包含browse_frequency、purchase_frequency和stay_time三个变量 behavior_vars <- data[, c("browse_frequency", "purchase_frequency", "stay_time")] kmeans_result <- kmeans(behavior_vars, centers = 3)

fpc 包：提供了一些用于评估聚类效果的函数，如cluster.stats()，可以帮助确定*的聚类数和评估聚类质量。 关联规则挖掘 arules 包：用于挖掘用户行为之间的关联规则。例如，在用户购买商品的场景中，可以找出哪些商品经常被一起购买。首先需要将用户购买行为数据转换为适合关联规则挖掘的事务格式，然后使用apriori()函数进行挖掘。