安卓应用商店应用评分预测数据集AndroidAppStoreAppRatingPrediction-a45632
数据来源：互联网公开数据
标签：安卓应用, 应用商店, 应用评分, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 应用市场, 移动应用
数据概述：
该数据集包含来自Google Play商店的应用信息，记录了应用的多种属性，用于应用评分预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于Google Play商店，覆盖全球范围内的安卓应用。
数据维度：包括应用提供的开发者、应用类别、用户评分、评论数量、应用大小、价格、内容分级、最后更新时间、发布版本、所需操作系统版本等关键字段。
数据格式：CSV格式，包含Testcsv、Traincsv和Sample_Submissioncsv三个文件，分别用于测试、训练和提交预测结果。
来源信息：数据来源于Google Play商店的应用信息抓取，已进行结构化整理。
该数据集适合用于安卓应用评分预测、用户行为分析和应用市场趋势研究。
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：适用于应用市场研究、用户行为分析、评分预测模型构建等学术研究。
行业应用：为应用开发者、市场分析师提供数据支持，用于应用推广策略制定、市场趋势分析和竞品分析。
决策支持：支持应用商店优化、应用推荐系统改进和应用排名算法优化。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解评分预测、特征工程等技术。
此数据集特别适合用于探索应用特征与用户评分之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化应用策略。
