哔哩哔哩应用商店聚类分析数据集BilibiliPlaystoreClusteringDataset-mdhimaspamungkas
数据来源：互联网公开数据
标签：聚类分析，数据集，应用商店，机器学习，数据挖掘，用户行为，推荐系统，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自哔哩哔哩应用商店的用户行为和应用程序数据，记录了用户与应用程序之间的交互信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据覆盖了哔哩哔哩应用商店的用户群体，主要集中在中国的移动互联网市场。
数据维度：数据集包括用户ID，应用程序类别，使用频率，使用时长，评分，下载次数，用户标签等变量。还包括用户与应用程序之间的互动数据，如点击，购买，评论等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于哔哩哔哩应用商店的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于聚类分析，用户行为研究，推荐系统开发等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，用户细分，个性化推荐等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于用户行为分析，市场细分，推荐算法研究等学术研究，如用户聚类分析，用户偏好预测等。
行业应用：可以为互联网公司，应用开发者提供数据支持，特别是在用户画像构建，个性化推荐，市场策略制定等方面。
决策支持：支持应用商店的用户细分和策略优化，帮助商家制定科学的用户管理和营销策略。
教育和培训：作为数据挖掘，机器学习及商业智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解聚类分析，用户行为分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索用户行为与偏好的规律与趋势，帮助用户实现精准的用户细分，个性化推荐和营销策略优化，提升用户体验和商业价值。
