论文研究 使用群集的Apple Store上的移动应用程序特征分类

这项研究对Apple Store上Apps的用户评分感兴趣。 这项研究的目的是更好地了解Apple Store上优质应用程序的某些特征，以便应用程序制造商可以专注于这些特征以最大程度地提高利润。 根据数据摘要，此研究的数据是从kaggle.com收集的，最初是从iTunes Search API收集的。 四个不同的属性直接影响应用程序的用户评分：rating_count_tot，rating_count_ver，user_rating和user_rating_ver。 使用探索性数据分析和数据科学技术对其数值属性进行“聚类”，分析获得较高评级的应用程序与获得较低评级的应用程序之间的关系。 表示