تحليل بيانات تطبيقات Google Play Store

تحليل بيانات تطبيقات Google Play Store لاكتشاف الاتجاهات وتفضيلات المستخدمين

في هذا المشروع، تم تحليل بيانات تطبيقات Google Play Store بهدف اكتشاف الأنماط الشائعة في السوق وفهم العوامل التي تؤثر على نجاح التطبيقات.

الخطوات المنفذة

تنظيف البيانات ومعالجتها:

إزالة القيم المفقودة أو غير المنطقية.

تحويل البيانات إلى صيغ قابلة للتحليل مثل تحويل التقييمات إلى أرقام.

تحليل استكشافي للبيانات (EDA):

توزيع الفئات المختلفة للتطبيقات.

تحديد العلاقة بين حجم التطبيق وعدد التنزيلات.

تحليل العوامل المؤثرة في التقييمات.

تصور البيانات واستخراج الرؤى:

استخدام Matplotlib و Seaborn لإنشاء مخططات بيانية.

تحليل الفئات الأكثر شهرة والتطبيقات الأعلى تقييمًا.

مقارنة تأثير السعر والمراجعات على نجاح التطبيق.

الأدوات والتقنيات المستخدمة

Python لتحليل البيانات

pandas لمعالجة البيانات

Matplotlib و Seaborn لتصور البيانات

Numpy للعمليات الحسابية

النتائج والتوصيات

التطبيقات المجانية تحصل على عدد تنزيلات أعلى من التطبيقات المدفوعة.

التطبيقات ذات التقييمات الأعلى غالبًا ما تكون في فئات التعليم والإنتاجية.

حجم التطبيق لا يرتبط دائمًا بعدد التنزيلات، ولكن هناك حد معين بعده يقل اهتمام المستخدمين بالتطبيقات الثقيلة.

هذا التحليل يمكن أن يساعد المطورين في تحسين تطبيقاتهم وزيادة فرص نجاحها في السوق