苹果应用商店App信息分析数据集AppleAppStoreInformationAnalysis-riddhiwagh
数据来源：互联网公开数据
标签：App Store, 应用分析, 移动应用, 市场研究, 数据挖掘, 用户评价, 软件开发, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自苹果应用商店（App Store）的应用信息，记录了各类App的详细属性，包括应用ID、名称、大小、货币、价格、总评分数、版本评分数、用户评分、版本用户评分、版本号、内容分级、主要类别、支持设备数量、iPad截图数量、支持语言数量以及是否支持VPP许可等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一个静态的应用信息快照。
地理范围：数据覆盖全球范围内的苹果应用商店应用。
数据维度：数据集包括应用ID（id）、应用名称（track_name）、大小（size_bytes）、货币（currency）、价格（price）、总评分数（rating_count_tot）、版本评分数（rating_count_ver）、用户评分（user_rating）、版本用户评分（user_rating_ver）、版本号（ver）、内容分级（cont_rating）、主要类别（prime_genre）、支持设备数量（sup_devicesnum）、iPad截图数量（ipadSc_urlsnum）、支持语言数量（langnum）以及是否支持VPP许可（vpp_lic）。
数据格式：CSV格式，文件名为AppleStore.csv，便于数据分析与处理。
数据来源于苹果应用商店公开信息，已进行结构化整理。该数据集适合用于移动应用市场分析、用户行为研究以及App推荐系统开发。
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，如App的定价策略分析、用户评分与下载量关系分析、App类别分布研究等。
行业应用：可以为App开发者、市场营销人员提供数据支持，用于竞品分析、市场趋势预测、用户画像构建等。
决策支持：支持AppStore的运营决策，如推荐算法优化、App审核标准制定、市场推广策略制定等。
教育和培训：作为数据科学、市场营销等相关课程的实训案例，帮助学生理解移动应用市场和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索App的特征与用户评价、下载量之间的关系，帮助用户优化App的发布策略、提升用户体验、实现商业价值最大化。
