游戏行业标杆案例研讨-付费用户价值深度挖掘 - 1.1 课程大纲及课程目标介绍 - 1.2 AIGC在数据分析方面的作用 - 1.3 付费用户价值深度挖掘方法论概述 - 1.4 付费用户RFM模型研究的方法介绍 - 1.5 付费用户RFM模型研究之数据读取及衍生字段R构建 - 1.6 付费用户RFM模型研究之RFM模型构建及人群统计2 - 1.7 案例实战（二）：对用户购买物品进行关联规则分析之方法介绍 - 1.8 案例实战（二）：对用户购买物品进行关联规则分析之事务型数据集构建 - 1.9 案例实战（二）：对用户购买物品进行关联规则分析之关联规则构建及分析 - 1.10 案例实战（三）：基于协同过滤算法概述及R语言实现 - 1.11 案例实战（三）：基于协同过滤算法的智能推荐案例详解 - 1.12 案例实战（四）：基于社群发现理论及R语言实现介绍 - 1.13 案例实战（四）：基于社群发现对用户购买物品进行分类之数据处理详解 - 1.14 案例实战（四）：基于社群发现对用户购买物品进行分类之图对象构建及社群发现 第二章 游戏行业标杆案例研讨-用户行为路径转化深度挖掘 - 2.1 单路径分析之漏斗模型介绍 - 2.2 案例实战（一）：某棋牌游戏新手教程漏斗模型 - 2.3 多路径分析之基于时序的关联规则介绍及R语言实现 - 2.4 案例实战（二）：基于序列的关联规则的事件点击行为分析 第三章 游戏行业标杆案例研讨-活跃用户流失预测 - 3.1 相关性分析算法介绍 - 3.2 常用分类算法的优缺点介绍 - 3.3 分类算法常用评估方法 - 3.4 案例实战：活跃用户流失预测之数据理解、读取及编码转换 - 3.5 案例实战：活跃用户流失预测之变量相关性及重要性探索 - 3.6 活跃用户流失预测之建模及寻找最优模型