移动应用市场应用数据分析数据集MobileApplicationMarketApplicationDataAnalysis-shivrajguvi
数据来源：互联网公开数据
标签：移动应用, 应用市场, 数据分析, 机器学习, 市场调研, 用户行为, 应用推荐, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自Google Play 商店的移动应用程序信息，记录了应用程序的详细属性，包括应用名称、类别、评分、评论数量、安装量、价格、内容评级、类型、更新时间、当前版本和Android版本要求等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含“Last Updated”字段，可用于分析应用的更新频率和版本迭代。
地理范围：数据来源于Google Play商店，覆盖全球范围内的用户和应用程序。
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（评分）、Reviews（评论数量）、Size（应用大小）、Installs（安装量）、Type（类型，免费或付费）、Price（价格）、Content Rating（内容评级）、Genres（应用类型）、Last Updated（最后更新时间）、Current Ver（当前版本）和Android Ver（Android版本要求）。
数据格式：CSV格式，文件名为googleplaystore.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Google Play商店公开信息，经过整理和结构化处理。
该数据集适合用于移动应用市场分析、用户行为研究、应用推荐系统构建和商业智能分析。
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研究、用户行为分析、应用推荐算法研究等学术研究。
行业应用：为移动应用开发者、市场营销人员和投资人提供数据支持，用于市场趋势分析、竞品分析、用户画像构建、广告投放策略优化等。
决策支持：支持移动应用相关的决策制定，如应用定价策略、推广策略、用户获取策略等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业智能等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解移动应用市场。
此数据集特别适合用于分析应用的用户评价与下载量之间的关系、不同类别应用的特点、应用市场的发展趋势，以及构建个性化推荐模型。
