PlayStore应用下载预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：PlayStore,应用下载,预测模型,移动应用,市场分析,用户行为,应用分类
数据概述：
本数据集包含PlayStore平台上应用程序的详细信息，旨在用于预测应用下载量。数据集分为训练集（Train.csv）和测试集（Test.csv），分别包含16516行和24776行数据，每行数据包括10至11个关键属性。数据集包含的应用信息涵盖从应用基本信息到用户评价、应用大小、价格、内容评级、更新日期、版本要求及下载量等多个维度。
数据用途概述：
该数据集适用于应用下载量预测模型的开发和优化，帮助开发者和市场分析师理解影响应用下载量的因素。此外，数据集也可用于市场研究，分析不同应用类别和特征对下载量的影响，为应用推广和市场策略提供数据支持。
举例：
Train.csv - 16516行 x 11列
Test.csv - 24776行 x 10列
Sample Submission - 可接受的提交格式
属性描述：
Offered_By：提供应用程序的发布者/组织/公司
Category：应用程序的类别/类型
Rating：应用程序从消费者处获得的总评分
Reviews：应用程序从消费者处获得的总评论数
Size：应用程序的大小及其单位
Price：应用程序的总价格或应用内购买的总费用
Content_Rating：应用程序的内容评级
Last_Updated_On：应用程序最后更新的日期
Release_Version：当前提供给用户的应用程序版本
OS_Version_Required：运行应用程序所需的最低Android操作系统版本
Downloads：应用程序的下载量范围估算
