谷歌应用商店App信息数据集GooglePlayStoreAppsInformation-hifzaansari
数据来源：互联网公开数据
标签： 移动应用, 应用商店, 用户评价, 应用分析, 市场调研, 数据挖掘, 机器学习, Android平台
数据概述：
该数据集包含来自Google Play商店的应用信息，记录了各种Android应用程序的详细属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从“Last Updated”字段推测，数据涵盖了2017年至2018年期间的应用信息。
地理范围：数据主要反映了Google Play商店的应用情况，理论上涵盖全球范围内的Android应用。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“App”（应用名称）、“Category”（应用类别）、“Rating”（用户评分）、“Reviews”（评论数量）、“Size”（应用大小）、“Installs”（安装次数）、“Type”（应用类型，如免费或付费）、“Price”（价格）、“Content Rating”（内容分级）、“Genres”（应用所属风格）、“Last Updated”（最后更新时间）、“Current Ver”（当前版本）和“Android Ver”（Android系统版本要求）。
数据格式：CSV格式，文件名为googleplaystore.csv，易于进行数据分析和处理。
数据来源：数据来源于公开的Google Play商店应用信息抓取，已进行结构化处理。
该数据集适合用于应用市场分析、用户行为研究、应用推荐系统开发以及市场营销策略制定。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于移动应用市场分析、用户行为研究、应用推荐算法优化等学术研究，如应用类别分析、用户评分与评论关系研究、应用安装量预测等。
行业应用：为移动应用开发者、市场研究机构和广告公司提供数据支持，用于竞品分析、市场趋势预测、用户画像构建和广告投放策略优化。
决策支持：支持应用商店的运营管理，帮助优化应用排序、改进用户体验，提升应用下载量和用户留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和市场营销等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉数据集处理、分析和建模流程。
此数据集特别适合用于探索应用市场中的应用特征、用户评价与安装量之间的关系，以及不同应用类别和风格的市场表现，帮助用户实现应用市场趋势分析、用户行为预测和个性化推荐等目标。
