在数字化浪潮的推动下，中国企业正以前所未有的速度走向世界舞台，其 APP 产品的全球影响力日益增强。公司最近也在准备开启出海业务，做出海应用，抢占国外市场，在开启业务之前，为了精准把握市场动态，了解国外用户使用 app 习惯，准备先对【中国公司 APP 过去 30 天全球下载量数据】进行综合分析调研，再来指定下一步的开发计划，那么就少不了对这个数据集进行分析的任务，刚好最近在社区了解到商汤科技出了一款小浣熊智能办公软件，它具有强大的数据分析能力。本文将从数据分析背景、分析目标、分析思路及借助小浣熊得出的分析报告四个方面，深入探讨这一过程的智慧与成果。
数据分析背景
随着全球化进程的加速，中国公司的 APP 不仅在国内市场占据重要地位，更在全球范围内积累了大量用户。面对不同地区、不同文化背景的用户群体，如何精准捕捉用户行为模式，识别增长机遇与潜在挑战，这些大量的数据分析工作成为企业亟待解决的问题。在此背景下，使用小浣熊智能办公软件，利用其强大的数据分析能力和简单的使用门槛，为公司的决策提供技术支撑。
分析目标
本次数据分析旨在实现以下三大目标：
用户画像构建：深入了解全球用户在应用下载和使用方面的偏好，形成精准用户画像。
市场趋势预测：基于历史数据与当前市场动态，预测未来一段时间内的用户增长趋势、如何设计流行功能需求等，为产品迭代与市场推广提供依据。
分析思路
小浣熊智能办公软件凭借其智能化、自动化特点，为本次分析提供了高效、精准的分析路径：
上传数据集合【中国公司 APP 过去 30 天全球数据】，进行数据解析和预览
提问一：哪几类 app 最受欢迎？
import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns
# 设置中文字体，以便在图表中显示中文plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 选取前5个最受欢迎的分类进行展示top_categories = df_category_popularity_sorted.head(5)
# 创建一个图表，显示这些分类的下载量和活跃用户数plt.figure(figsize=(12, 6))
# 绘制下载量柱状图sns.barplot(x='分类', y='下载量', data=top_categories, color='blue', label='下载量')
# 绘制活跃用户数柱状图ax2 = plt.twinx()sns.barplot(x='分类', y='活跃用户', data=top_categories, color='green', ax=ax2, label='活跃用户')
# 添加图例plt.legend(loc='upper left')ax2.legend(loc='upper right')
# 添加标题和标签plt.title('最受欢迎的APP分类 - 下载量与活跃用户数')plt.xlabel('分类')plt.ylabel('下载量')ax2.set_ylabel('活跃用户数')
# 显示图表plt.show()
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最受欢迎的几类 APP 如下：
照片与视频（Photo & Video）：这类 APP 的下载量达到了 1.567 亿次，活跃用户数为 1.397 亿。
实用工具与生产力（Utility & Productivity）：下载量为 1.415 亿次，活跃用户数为 2.519 亿。
娱乐（Entertainment）：下载量为 1.009 亿次，活跃用户数为 9244 万。
视频编辑（Video Editing）：下载量为 9488 万次，活跃用户数为 1.091 亿。
购物（Shopping）：下载量为 5504 万次，活跃用户数为 6063 万。
提问二：app 下载量排行前十，并生成图表？
import matplotlib.pyplot as plt
# 将下载量、活跃用户和平均使用总时长转换为数值类型df_cleaned['下载量'] = pd.to_numeric(df_cleaned['下载量'], errors='coerce')df_cleaned['活跃用户'] = pd.to_numeric(df_cleaned['活跃用户'], errors='coerce')df_cleaned['当期每用户平均使用总时长'] = pd.to_timedelta(df_cleaned['当期每用户平均使用总时长']).dt.total_seconds() / 3600 # 转换为小时
# 计算下载量、活跃用户和平均使用总时长的前十名top_10_downloads = df_cleaned.nlargest(10, '下载量')[['APP名称', '下载量']]top_10_active_users = df_cleaned.nlargest(10, '活跃用户')[['APP名称', '活跃用户']]top_10_avg_usage_time = df_cleaned.nlargest(10, '当期每用户平均使用总时长')[['APP名称', '当期每用户平均使用总时长']]
# 绘制图表fig, axes = plt.subplots(3, 1, figsize=(10, 15))
# 下载量排行图axes[0].bar(top_10_downloads['APP名称'], top_10_downloads['下载量'], color='skyblue')axes[0].set_title('下载量排行前十的APP')axes[0].set_xlabel('APP名称')axes[0].set_ylabel('下载量')
plt.tight_layout()plt.show()
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提问三：用户平均使用总时长排行前十的 APP
import matplotlib.pyplot as plt
# 将下载量、活跃用户和平均使用总时长转换为数值类型df_cleaned['下载量'] = pd.to_numeric(df_cleaned['下载量'], errors='coerce')df_cleaned['活跃用户'] = pd.to_numeric(df_cleaned['活跃用户'], errors='coerce')df_cleaned['当期每用户平均使用总时长'] = pd.to_timedelta(df_cleaned['当期每用户平均使用总时长']).dt.total_seconds() / 3600 # 转换为小时
# 计算下载量、活跃用户和平均使用总时长的前十名top_10_downloads = df_cleaned.nlargest(10, '下载量')[['APP名称', '下载量']]top_10_active_users = df_cleaned.nlargest(10, '活跃用户')[['APP名称', '活跃用户']]top_10_avg_usage_time = df_cleaned.nlargest(10, '当期每用户平均使用总时长')[['APP名称', '当期每用户平均使用总时长']]
# 绘制图表fig, axes = plt.subplots(3, 1, figsize=(10, 15))
# 活跃用户排行图axes[1].bar(top_10_active_users['APP名称'], top_10_active_users['活跃用户'], color='lightgreen')axes[1].set_title('活跃用户排行前十的APP')axes[1].set_xlabel('APP名称')axes[1].set_ylabel('活跃用户数')
plt.tight_layout()plt.show()
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提问 4：用户平均使用总时长排行前十的 APP
import matplotlib.pyplot as plt
# 将下载量、活跃用户和平均使用总时长转换为数值类型df_cleaned['下载量'] = pd.to_numeric(df_cleaned['下载量'], errors='coerce')df_cleaned['活跃用户'] = pd.to_numeric(df_cleaned['活跃用户'], errors='coerce')df_cleaned['当期每用户平均使用总时长'] = pd.to_timedelta(df_cleaned['当期每用户平均使用总时长']).dt.total_seconds() / 3600 # 转换为小时
# 计算下载量、活跃用户和平均使用总时长的前十名top_10_downloads = df_cleaned.nlargest(10, '下载量')[['APP名称', '下载量']]top_10_active_users = df_cleaned.nlargest(10, '活跃用户')[['APP名称', '活跃用户']]top_10_avg_usage_time = df_cleaned.nlargest(10, '当期每用户平均使用总时长')[['APP名称', '当期每用户平均使用总时长']]
# 绘制图表fig, axes = plt.subplots(3, 1, figsize=(10, 15))
# 平均使用总时长排行图axes[2].bar(top_10_avg_usage_time['APP名称'], top_10_avg_usage_time['当期每用户平均使用总时长'], color='lightcoral')axes[2].set_title('用户平均使用总时长排行前十的APP')axes[2].set_xlabel('APP名称')axes[2].set_ylabel('平均使用总时长（小时）')
plt.tight_layout()plt.show()
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提问 5：帮我分析一下累计下载量、活跃用户和 app store 收益的关系？
开始自动计算
import seaborn as sns
# 将累计下载量和APP Store收益转换为数值类型df_cleaned['累计下载量'] = pd.to_numeric(df_cleaned['累计下载量'], errors='coerce')df_cleaned['APP Store收益'] = pd.to_numeric(df_cleaned['APP Store收益'], errors='coerce')
# 绘制累计下载量、活跃用户和APP Store收益之间的关系图plt.figure(figsize=(12, 6))
# 累计下载量与APP Store收益的关系plt.subplot(1, 2, 1)sns.scatterplot(x='累计下载量', y='APP Store收益', data=df_cleaned)plt.title('累计下载量与APP Store收益的关系')plt.xlabel('累计下载量')plt.ylabel('APP Store收益')
# 累计下载量与活跃用户的关系plt.subplot(1, 2, 2)sns.scatterplot(x='累计下载量', y='活跃用户', data=df_cleaned)plt.title('累计下载量与活跃用户的关系')plt.xlabel('累计下载量')plt.ylabel('活跃用户')
plt.tight_layout()plt.show()
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从上述图表中，我们可以观察到以下几点关于累计下载量、活跃用户和 APP Store 收益之间的关系：
累计下载量与 APP Store 收益的关系：图表显示了累计下载量和 APP Store 收益之间的散点图。从图中可以看出，随着累计下载量的增加，APP Store 的收益也有增加的趋势。这表明下载量较高的应用往往能在 APP Store 上获得更高的收益。
累计下载量与活跃用户的关系：这个散点图展示了累计下载量和活跃用户之间的关系。可以观察到，累计下载量较高的应用通常也有更多的活跃用户。这意味着应用的受欢迎程度（即下载量）与其用户活跃度有一定的正相关关系。
提问 6：我分析一下每个用户平均使用时长和 app store 收益之间的关系？
从上图中，我们可以观察到每个用户平均使用时长和 APP Store 收益之间的关系：
这一发现对于应用开发者来说非常有用，因为它强调了提高用户在应用中的停留时间的重要性。通过优化用户体验和增加吸引用户的功能，开发者可能能够提高应用的盈利能力
借助小浣熊得出的分析报告
小浣熊智能办公软件生成的分析报告，为公司的市场调研带来了诸多洞见：
照片与视频（Photo & Video）：下载量约为 1.57 亿次。
实用工具与生产力（Utility & Productivity）：下载量约为 1.42 亿次。
娱乐（Entertainment）：下载量约为 1.01 亿次。
视频编辑（Video Editing）：下载量约为 9489 万次。
购物（Shopping）：下载量约为 5505 万次。
1、累计下载量的增加，APP Store 的收益也有增加
2、累计下载量较高的应用通常也有更多的活跃用户
反应了下载量较高的应用往往能在 APP Store 上获得更高的收益，应用的受欢迎程度（即下载量）与其用户活跃度有一定的正相关关系。
1、每个用户平均使用时长的增加，APP Store 的收益也呈现出上升的趋势
2、用户在应用中花费的时间越长，该应用在 APP Store 上可能获得更高的收益
由数据分析结果来看，可以预测未来一段时间内，最受用户欢迎的应用类型是“照片与视频”（Photo & Video）。这一类别的应用在下载量方面表现最佳，说明用户对此类应用有很高的兴趣和需求。同时每个用户平均使用时长的增加，APP Store 的收益也呈现出上升，因此，如果您考虑开发一款新应用，可以考虑进入“照片与视频”这一类别，并设计的功能用户越喜欢，得到收益的可能越多。
总结
综上所述，小浣熊智能办公软件在本次【中国公司 APP 全球数据】分析中发挥了不可替代的作用，不仅帮助企业构建了精准的 APP 用户画像，还精准预测了市场趋势，为企业全球化战略的初步实施奠定了坚实基础。
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