The App Store is a treasure trove o

The App Store is a treasure trove of data. App Store data can help you pick a category/segment, track trends, find the right price point, chart the total number of apps, track the rate of app approval and much more.

App Store data mining isn’t magic. It’s about finding data that’s exposed in iTunes, extracting it in a machine parse-able format, and doing something with it. This article will demonstrate each of those steps; further articles will expand on this topic.

As is almost always the case, this is best explained with an example. I’ll use a straightforward example to: let’s calculate the average selling price (ASP) for the top grossing apps.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

App Store จะเป็นขุมสมบัติของข้อมูล ข้อมูล app Store สามารถช่วยคุณเลือกประเภท/เซ็ก ติดตามแนวโน้ม หาจุดราคาถูก แผนภูมิจำนวน apps ติดตามอัตราการอนุมัติ app และยิ่งมากขึ้น

การทำเหมืองข้อมูล App Store ไม่วิเศษ จึง เกี่ยวกับการค้นหาข้อมูลที่อยู่ใน iTunes ดึงข้อมูลในรูปแบบสามารถแยกเครื่องจักร ทำอะไรกับมัน บทความนี้จะแสดงให้เห็นถึงแต่ละขั้นตอนเหล่านั้น จะขยายบทความในหัวข้อนี้

เป็นเกือบตลอดเวลากรณี นี้ส่วนอธิบาย ด้วยตัวอย่าง จะใช้คำอย่างตรงไปตรงมา: ลองคำนวณค่าเฉลี่ย (ASP) ราคาจำหน่ายบนชื่อปพลิเคชัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แอปพลิเคชันจัดเก็บซึ่งเป็นขุมทรัพย์อันล้ำค่าของข้อมูล แอปพลิเคชันจัดเก็บข้อมูลจะช่วยให้คุณเลือก ประเภท /ส่วนติดตามแนวโน้มราคาการค้นหาจุดทางด้านขวาที่ตารางจำนวนรวมของแอปพลิเคชันตรวจสอบอัตราการให้ความเห็นชอบแอปพลิเคชันและอื่นๆอีกมากมาย.ทำเหมืองแร่

แอปพลิเคชันข้อมูลที่จัดเก็บไม่ได้น่ามหัศจรรย์ใจ เป็นเรื่องเกี่ยวกับการค้นหาข้อมูลที่แสดงได้ใน iTunes แยกข้อมูลในรูปแบบเครื่องแจง - สามารถและทำบางสิ่งบางอย่างกับมันข้อนี้จะแสดงให้เห็นถึงขั้นตอนที่แต่ละข้อต่อไปจะขยายในหัวข้อนี้.

เป็นเกือบจะเป็นเช่นนี้เสมอกรณีนี้จะมีการอธิบายไว้อย่างละเอียดด้วยตัวอย่างเช่นที่ดีที่สุด ฉันจะใช้ตัวอย่างเช่นใช้งานง่ายเพื่อปล่อยให้ของคำนวณราคาจำหน่ายโดยเฉลี่ย( ASP )สำหรับแอปพลิเคชัน grossing ด้านบน