r语言数据挖掘案例（r语言做数据挖掘）

本篇目录：

1、R语言GEO数据挖掘:步骤三:进行基因差异分析2、R语言游戏数据分析与挖掘:为什么要对游戏进行分析3、值得推荐的数据可视化工具有哪些?

R语言GEO数据挖掘:步骤三:进行基因差异分析

1、GEO挖掘实战TNBC相关探索 - 芯片数据的差异分析一般使用limma包 之前学习RNA-seq转录组学习时，对富集分析的概念与流程有过一定的了解。主要分为ORF与GESA两类，都可用clusterProfiler包完成。

2、经过表达定量后，我们已经得到了基因的表达量矩阵，差异表达分析通常是RNA-seq分析的第一步。差异基因表达分析通常都是在R中，常用的有DESeq2，edgeR，limma等几种，这次主要介绍用DESeq2来进行差异表达分析。

3、差异表达基因的筛选（阀值）以及后面的生物信息分析都可以做的。

R语言游戏数据分析与挖掘:为什么要对游戏进行分析

1、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。

2、量和运营情况的描述。这是最基础的统计分析维度，也是最耗费时间和精力的。行为方式，针对目标用户群，对其行为方式进行分析，提高留存和收益。用户价值。

3、数据收集和处理：游戏大数据分析需要从游戏平台、服务器、用户行为等多个来源收集和整理海量的游戏数据。这些数据可能包括用户活动记录、游戏日志、用户留存率、付费记录等。

4、分析数据 收集到数据后，我们需要对数据进行分析，以便更好地了解玩家的行为、习惯和需求。这可以让游戏开发者更好地了解玩家需求和习惯，以便为他们提供更好的游戏体验和服务。

值得推荐的数据可视化工具有哪些?

Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。GephiGephi是进行社交图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并生成漂亮的可视化图形，还能对数据进行清洗和分类。

）Excel Excel作为微软老牌数据分析工具，其内嵌了可视化功能，包括迷你图、散点图以及瀑布图等可视化图表。然而由于颜色、排版等方面的局限性。因此，不能作为专业的可视化工具。当然，其中也不乏精品。

值得推荐的数据可视化工具：Visual.ly Visual.ly是一个综合图库和信息图表生成器，相当于可视化的内容服务，提供了大量信息图模板。它在内容上比一般的视觉分析工具表达更深入。

有哪些值得推荐的数据可视化工具 国内的话有帆软finebi，永洪BI，国外的话有tableau，qlikview等。

数据可视化工具有思迈特软件Smartbi，Tableau，Qlik Sense，QlikView，DataFocus，FineBI。

EXCEL：就能做可视化分析啊，可以直接在数据编辑页面插入想要的图表效果，然后也可以编辑汇报的文字，但EXCEL做出来的图表效果可能会稍微差点，没有那么酷炫，而且图表操作比较多。

到此，以上就是小编对于r语言做数据挖掘的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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