谷歌应用商店App评论与下载量分析数据集-2012-2023
数据来源：互联网公开数据
标签：应用商店,App评论,下载量,用户行为分析,情感分析,自然语言处理,机器学习,数据挖掘
数据概述：
本数据集包含了2012年至2023年期间，Google Play应用商店中大量App的评论数据及相关下载量信息。数据主要来源于用户对App的评价反馈，以及App的下载、评分等指标。数据集旨在提供一个研究用户行为、App性能及市场趋势的综合性资源。数据包含App的评论文本、评分、评论时间、App名称、开发者信息、下载量等字段。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和应用场景，包括但不限于：
- 用户情感分析：通过自然语言处理技术，分析用户评论的情感倾向，了解用户对App的满意度、喜爱程度等。
- App性能评估：评估App的功能、用户体验等方面，识别App的优点与不足。
- 市场趋势分析：通过分析不同App的评论和下载量数据，研究市场趋势、用户偏好变化等。
- 下载量预测：建立模型预测App的下载量，为开发者提供市场推广策略的参考。
- 推荐系统构建：利用用户评论和评分数据，构建个性化的App推荐系统。
- 文本与结构化数据融合：探索如何结合文本评论与结构化数据（如评分、下载量）构建更强大的机器学习模型，以提升预测和分析的准确性。
- 影响App受欢迎程度的因素研究：分析App评论内容与下载量之间的关系，找出影响App受欢迎程度的关键因素。
- 评论对App下载量的影响研究：量化评论数量、评分、情感等因素对App下载量的影响。
