java语言能调用R语言吗

可以。

(一) 在R里下载“Rserve”包，并安装

安装好后，

运行如下命令启动“Rserver”

> library(Rserve)

> Rserve()

Starting Rserve

"D:\PROGRA~1\R\R-30~11\library\Rserve\libs\i386\Rserveexe"

>

(二) 建立java工程，导入必要的包，写出测试用例

目录结构如下（标红色的是需要的）：

Testjava 内容

package comrTest;

import orgrosudaREngineREXP;

import orgrosudaREngineRserveRConnection;

public class Test {

public static void main(String[] args) {

try {

RConnection c = new RConnection();

REXP x = ceval("Rversionstring");

Systemoutprintln(xasString());

} catch (Exception e) {

eprintStackTrace();

}

}

}

运行即可

23 可能出现的错误

231 Connection refused: connect

orgrosudaREngineRserveRserveException: Cannot connect: Connection refused: connect

at orgrosudaREngineRserveRConnection<init>(RConnectionjava:88)

at orgrosudaREngineRserveRConnection<init>(RConnectionjava:60)

at orgrosudaREngineRserveRConnection<init>(RConnectionjava:44)

at comrTestTestmain(Testjava:9)

这是由于“Rserve” 服务器没有启动起来的原因，试试在R内运行如下语句

> library(Rserve)

> Rserve()

就是把左件的值发送给右件的表达式，并作为右件表达式函数的第一个参数，就是管道函数。

例如：

anscombe_tidy <- anscombe %>%mutate(observation = seq_len(n()))

以上代码等价于：

anscombe_tidy=mutate(anscombe,observation = seq_len(n()))

扩展资料：

1、管道函数的作用

％>％来自dplyr包的管道函数，其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数，从而省略了中间的赋值步骤，可以大量减少内存中的对象，节省内存。

符号%>%，这是管道操作，其意思是将%>%左边的对象传递给右边的函数，作为第一个选项的设置（或剩下唯一一个选项的设置）

2、管道函数的语法

在普通的函数中，使用dbms_output输出的信息，需要在服务器执行完整个函数后一次性的返回给客户端。如果需要在客户端实时的输出函数执行过程中的一些信息，在oracle9i以后可以使用管道函数(pipeline function)。

关键字PIPELINED表明这是一个oracle管道函数，oracle管道函数的返回值类型必须为集合，在函数中，PIPE ROW语句被用来返回该集合的单个元素，函数以一个空的RETURN 语句结束，以表明它已经完成。

例如：

create or replace type MsgType as table of varchar2(4000);

/

create or replace function f_pipeline_test return MsgType

PIPELINED as

begin

for i in 1 10 loop

pipe row('Iteration ' || i || ' at ' || systimestamp);

sysdbms_locksleep(1);

end loop;

pipe row('All done!');

return;

end;

/

R保存工作空间映像：一下都显示是不能通过保存工作空间映像zhi来实现的，但如果保存了工作空间映像，在下次打开R时，可以通过↑键一条一条翻看之前的所有代码；

退出控制台时如果选择保存工作空间映像，这种情况不会打开文件浏览器来命名文件，但是会在工作路径中创建（或覆盖）一对未命名或扩展名为R Workspace和RHISTORY的文件，当下次你打开一个新的R实例时。

如果默认工作目录中有未命名的扩展名（属性里看）为RData的文件，即R Workspace名字的文件，程序会自动加载该默认工作空间。注：即使保存了工作空间映像，只是说之前的变量可以用（可以用 ls（） 来查看），但程序包还是要重新加载的

扩展资料：

1、管道函数的作用：

％>％来自dplyr包的管道函数，其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数，从而省略了中间的赋值步骤，可以大量减少内存中的对象，节省内存。

符号%>%，这是管道操作，其意思是将%>%左边的对象传递给右边的函数，作为第一个选项的设置（或剩下唯一一个选项的设置）

2、管道函数的语法

在普通的函数中，使用dbms_output输出的信息，需要在服务器执行完整个函数后一次性的返回给客户端。如果需要在客户端实时的输出函数执行过程中的一些信息，在oracle9i以后可以使用管道函数(pipeline function)。

R语言作业是指在学习R语言编程过程中，教师布置给学生完成的任务或项目。这些作业旨在帮助学生更好地理解和掌握R语言的编程技能，以及在数据科学、统计分析、数据可视化等领域中应用R语言的能力。

如果你不知道如何完成R语言作业，可以采取以下措施:

1 学习资料：找到一些针对R语言的学习资料，例如教程、书籍、网课等，系统地学习R语言的基础知识和应用技能。

2 寻求帮助：和同学一起讨论、交流，或者寻求老师的帮助。也可以在网上寻找相关的解决方案和资料。

3 找辅导老师：如果你仍然感到困难重重，你可以寻找一位专业的辅导老师，他们可以提供一对一的指导和支持，帮助你解决R语言作业中的问题，并帮助你提高编程技能。

如果以上渠道不能很好解决你在课业上的困难，那么咨询专业的留学生辅导机构也是不错的选择，选择口碑良好的平台可以帮助我们避免踩坑，比如英国翰思教育这家就很不错。

最后，学习R语言编程不是一件容易的事情，需要进行长时间的练习和实践，并且需要锻炼编程思维和逻辑能力。持之以恒，勇于尝试，相信你一定能掌握R语言编程技能，顺利完成R语言作业。

本书从实际应用出发，结合实例及应用场景，通过对大量案例进行详细阐述和深入分析，进而指导读者在实际工作中通过R语言对 游戏 数据进行分析和挖掘。这是一本关于数据分析实战的书籍，里面的知识、方法、理论是可以直接应用到整个互联网的。

全书一共13章，分为三篇：基础篇、实战篇和提高篇。

第一篇是基础篇（第1~4章）： 介绍了 游戏 数据分析的基本理论知识、R语言的安装与使用、R语言中的数据结构、常用操作和绘图功能。

第1章主要介绍了 游戏 数据分析的必要性和流程；第2章讲解了R语言和RStudio的安装及使用方法，并对数据对象和数据导入进行了介绍；第3章介绍了R语言绘图基础，包括常用图形参数设置、低级绘图函数和高级绘图函数；第4章介绍了lattice和ggplot2绘图包，并详细介绍了一些基于R语言可用于生成交互式图形的软件包，包括rCharts、recharts、rbokeh、plotly等。

第二篇是实战篇（第5~11章）： 主要介绍了 游戏 数据的预处理、常用分析方法、玩家路径分析和用户分析。

第5章介绍了 游戏 数据预处理常用的手段，包括数据抽样、数据清洗、数据转换和数据哑变量处理；第6章介绍了 游戏 数据分析的常用方法，包括指标数据可视化、 游戏 数据趋势分析、 游戏 数据相关性分析和 游戏 数据中的降维技术；第7章介绍了事件点击行为常用的漏斗分析和路径分析；第8章介绍了留存指标的计算、留存率计算与预测、常用分类算法原理和模型评估；第9章介绍了常用用户指标计算、LTV计算与预测、用户物品购买关联分析、基于用户物品购买智能推荐和 社会 网络分析；第10章介绍了渠道数据分析的必要性和对渠道用户进行质量评级；第11章介绍了常用收入指标计算、利用用户活跃度衡量 游戏 经济状况、RFM模型研究。

第三篇是提高篇（第12~13章）： 介绍了R语言图形界面工具Rattle和Web开发框架shiny包。

第12章介绍了R语言的图形界面工具Rattle，该工具能够在图形化的界面上完成数据导入、数据 探索 、数据可视化、数据建模和模型评估整个数据挖掘流程；第13章介绍了Web开发框架shiny包，使得R的使用者不必太了解CSS、JS，只需要了解一些HTML的知识就可以快速完成Web开发。

关键词： 程序语言，程序设计

完整课程可前往UWA学堂《R语言 游戏 数据分析与挖掘》阅读。

https://eduuwa4dcom/course-intro/0/383

随着 游戏 市场竞争的日趋激烈，在如何获得更大收益延长 游戏 周期的问题上，越来越多的手机 游戏 开发公司开始选择借助大数据，以便挖掘更多更细的用户群来进行精细化、个性化的运营。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。一切以数据出发，用数据说话，让数据更好地指导运营服务好玩家，对玩家的行为和体验不断进行分析和调整，使玩家可以在虚拟世界中得到各方面的满足。要实现这个目的，需要搭建专业的数据化运营团队。此外， 游戏 数据分析与其他行业的数据分析不同的是， 游戏 综合了经济、广告、社交、心理等方面的内容，这就对数据分析师提出了更高的要求。

伴随着 游戏 互联网的快速发展和智能终端的普及，移动 游戏 进入了全民时代。越来越多的玩家利用碎片化时间进行 游戏 ，使得 游戏 数据呈现井喷式增长，同时也对数据存储技术、计算能力、数据分析手段提出了更高的要求。海量数据的存储是必须面对的第一个挑战，随着分布式技术的逐渐成熟，越来越多的互联网企业采用分布式的服务器集群 分布式存储的海量存储器进行数据的存储和计算，从而解决数据存储和计算能力不足的问题。如何在海量的、复杂高维的 游戏 数据中发掘出有价值的知识，将是很多公司下一步亟待解决的难题。

虽然积累了海量的玩家数据，很多公司也开发了自己的BI报表系统，但是多数停留在“看数据”阶段，还是用传统的数据分析方法对数据进行简单的加工、统计及展示，并没有进行深度挖掘发现数据背后的规律和把握未来趋势。正是在这样的大背景下， 游戏 数据分析逐渐在 游戏 行业中变得重要。公司需要从传统的粗放型运营进化到精细化运营，从而了解如何有效地获取用户、评估效果；如何激活用户、评估产品质量；如何提升收益，并挖掘潜在的高价值用户。要满足精细化运营的需求，数据化运营就应运而生了。数据化运营就是在以海量数据的存储、分析、挖掘和应用的核心技术支持的基础上，通过可量化、可细分、可预测等一系列精细化的方式来进行的。

数据化运营是飞速发展的数据存储技术、数据挖掘技术等诸多先进数据技术直接推动的结果。数据技术的飞速发展，使数据存储成本大大减低，同时提供了成熟的数据挖掘算法和工具让公司可以去尝试海量数据的分析、挖掘、提炼和应用。有了数据分析、数据挖掘的强有力支持，运营不再靠“拍脑袋”，可以真正做到运营过程自始至终都心中有数。比如，在玩家的细分推送中，数据分析师利用数据挖掘手段对玩家进行分群，运营根据不同的用户群制定差异化策略，数据分析师再根据推送效果进行评估。

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https://eduuwa4dcom/course-intro/0/383

1、 游戏 数据分析师

2、 游戏 产品运营人员

3、产品数据挖掘

R语言使用shiny包创建web界面。

使用 shinydashboard 包和 shinytheme ，美化界面样式，设置界面主题，提升界面整体水平。

Shiny界面图库

shinydashboard

shinytheme界面主题

shinydashboard包创建的基础界面样式分为三个板块：标题，侧边栏，主界面。

shiny包支持 recharts 包的使用，可以创建界面的交互式图形

shinyapps网址

Rstudio推出了 shiny 和 shinyapps 两个包，shiny可以帮助我们更快更好的开发一些app，然后shinyapps可以提供了一个免费的云服务器，供我们发布app。

以知乎 用R语言分析NBA球员得分 分析结果为主题，做web界面展示。

侧边栏设置两个选项：datas display和players' score，点击不同的选项，展示对应的内容。

datas display界面展现3个数据框：NBA，Away team，Host team。通过show 10/25/50 entries 等控制页面展示数值的条数；右上角search实现数值的搜索功能（使用DT包实现）。

players' score展示主队、客队球员得分情况。使用ggplot2包绘制客队各个球员的得分情况

使用 recharts 包绘制主队各个球员的得分情况，recarts包实现图形交互式展现。

建立完UI界面后，设置对应的数值，表格，图形，使web界面变成动态的界面。

挣扎了好久终于把界面创建成功了，shiny的初步学习先画个句号。