一、选题背景
随着智能手机的普及，移动应用市场持续繁荣，其中苹果App Store和谷歌Google Play是全球最大的两大应用商店。这两大平台汇聚了数十亿的活跃用户，为开发者提供了展示和分发应用的平台。对于开发者而言，了解应用在App Store和Google Play上的表现和用户行为至关重要，这有助于他们优化应用、提高用户体验、制定有效的市场策略。然而，目前针对苹果App Store和Android应用在Google Play上的比较分析相对较少。尽管有一些研究关注了应用商店的某些方面，但缺乏对两大平台整体表现的综合评估。此外，随着移动设备的不断更新换代和用户行为的不断变化，两大平台的数据也在不断演变。因此，进行一次全面的、与时俱进的应用数据分析显得尤为重要。
因此，本选题旨在通过对苹果App Store和Android应用在Google Play上的数据进行深入挖掘和分析，为开发者、市场分析师和相关行业人士提供有价值的洞察。通过对比分析两大平台上的应用表现、用户行为和市场趋势，我们将揭示隐藏在数据背后的真相，为未来移动应用的发展提供参考和启示。
二、选题意义
随着智能手机的普及和移动互联网的快速发展，移动应用已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。苹果的App Store和谷歌的Google Play作为全球最大的两大应用商店，拥有数以亿计的用户和海量的应用。因此，对这些应用商店中的数据进行分析，具有重要的实际意义和价值。通过对App Store和Google Play的数据分析，可以深入了解当前移动应用市场的发展趋势、热点领域以及未来可能的发展方向。这对于开发者来说，能够指导其开发方向、优化产品设计和制定市场策略。通过数据分析，可以评估各类应用的性能、受欢迎程度、用户反馈等，为开发者提供关于应用优化的建议，同时帮助投资者和合作伙伴更好地理解应用的商业价值。对用户下载、使用、反馈等数据的分析，可以深入了解用户的偏好、习惯和需求，从而为应用的优化提供有力的依据，提升用户体验和忠诚度。对相似或竞品应用的比较分析，可以评估各类应用的竞争优势和劣势，帮助开发者明确自己在市场中的定位，制定有效的竞争策略。在学术领域，这样的数据分析还可以为研究者提供丰富的数据资源，帮助他们深入研究移动应用的相关领域。
综上所述，对Apple App Store和Android应用在Google Play的数据进行深入分析，不仅有助于提高应用的性能和市场表现，还能为整个移动应用行业的发展提供有力的支持。
三、数据集简介
本数据源包含：
App_Id：应用ID
App_Name：应用名称
AppStore_Url：App Store链接
Primary_Genre：主要类型
Content_Rating：内容评级
Size_Bytes：大小（字节）
Required_IOS_Version：所需的iOS版本
Released：发布日期
Updated：更新日期
Version：版本号
Price：价格
Currency：货币类型
Free：是否免费
DeveloperId：开发者ID
Developer：开发者名称
Developer_Url：开发者链接
Developer_Website：开发者网站
Average_User_Rating：平均用户评分
Reviews：评论数
Current_Version_Score：当前版本评分
Current_Version_Reviews：当前版本评论数
使用数据集：appleAppData.csv
数据截图：
四、大数据分析
4.1导入数据库
#导入库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import scipy as sp
#导入数据库
df = pd.read_csv("appleAppData.csv")4.2数据分析
查看 DataFrame 的前几行
#查看 DataFrame 的前几行
df.head()
查看DataFrame 的大小
#查看DataFrame 的大小
df.shape
获取列名
# 获取列名
df.columns 
对 DataFrame 的列进行描述性统计
#对 DataFrame 的列进行描述性统计
df.describe()
数据的完整性和缺失情况，并对缺失值进行处理
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
df = pd.read_csv("appleAppData.csv")
# 检查数据完整性和缺失值
print("数据完整性检查：")
print("数据帧中的总行数：", len(df))
print("数据帧中的总列数：", len(df.columns))
# 检查每一列的缺失值情况
missing_data = df.isnull().sum()
print("\n每一列的缺失值情况：")
print(missing_data)
# 计算每一列的缺失值百分比
missing_perc = (df.isnull().sum()/len(df)*100).sort_values(ascending=False)
print("\n每一列的缺失值百分比：")
print(missing_perc)
# 绘制条形图展示缺失值百分比
missing_perc.plot(kind='bar')
plt.xlabel("Columns")
plt.ylabel("Percentage")
plt.title('Percentage of Missing Values in each column')
plt.show()
# 处理缺失值，例如填充平均值、中位数或使用插值等。这里仅作示例，具体处理方式取决于你的数据和需求。
df.fillna(df.mean(), inplace=True) # 用平均值填充缺失值
# 再次检查和处理后的数据
print("\n处理后的数据完整性：")
print("处理后的数据帧中的总行数：", len(df))
print("处理后的数据帧中的总列数：", len(df.columns))
计算每一列的缺失值百分比，并使用条形图展示缺失值百分比大于0的列
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
df = pd.read_csv("appleAppData.csv")
# 计算每一列的缺失值百分比
missing_perc = (df.isnull().sum()/len(df)*100).sort_values(ascending=False)
# 筛选出缺失值百分比大于0的列，并绘制条形图
plt.figure(figsize=(10, 5))
missing_perc[missing_perc > 0].plot(kind='bar', color='skyblue', edgecolor='black', width=0.9) # 绘制条形图，设置颜色、边框颜色和条形宽度
plt.xlabel("Columns") # 设置x轴标签
plt.ylabel("Percentage") # 设置y轴标签
plt.title('Missing Values (%) in columns having less than 1% null values') # 设置图标题
plt.show() # 显示图形