移动应用用户行为与应用信息数据集MobileAppUserBehaviorandAppInformationDataset-vietanhdz
数据来源：互联网公开数据
标签：移动应用, 用户行为, 应用商店, 评分, 安装量, 应用分类, 时序数据, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自应用商店的移动应用信息和用户行为数据，记录了应用的基本信息、用户评分、安装量以及用户的使用时间戳。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但用户行为数据中的时间戳字段指示了用户使用应用的时间顺序。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但应用名称与用户ID可能反映了全球范围内的用户行为。
数据维度：数据集包括以下关键数据项：
app_info_sample_cleaned.csv：应用名称、安装量、评分、评分数量、英文应用类别。
cleaned_user_ratings.csv：用户ID、应用名称、时间戳（用户使用应用的时间）。
corrected_app_category_user_counts_sorted.json：应用类别与用户数量的统计信息。
数据格式：数据集提供CSV和JSON两种格式，CSV文件便于结构化数据分析，JSON文件用于存储类别统计信息。数据已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于移动应用市场分析、用户行为研究、应用推荐系统构建等。
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、用户行为、应用推荐等领域的学术研究，例如用户兴趣建模、应用评分预测、应用类别分析等。
行业应用：为移动应用开发商、市场研究机构提供数据支持，特别是在用户行为分析、应用推广策略优化、竞品分析等方面。
决策支持：支持应用商店的推荐算法优化、应用排名策略制定，以及移动应用市场趋势分析。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、移动应用开发等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和应用市场动态。
此数据集特别适合用于探索用户对不同应用的偏好，分析用户行为模式，并预测应用的市场表现，从而帮助用户实现优化应用策略、提升用户体验等目标。
