Apple App Store Dataset |应用商店数据集|市场分析数据集

Databricks2024-05-09 收录

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资源简介：

Explore the dynamic world of mobile applications with our comprehensive Apple App Store dataset. Tailored for professionals analyzing market trends, strategizing promotional efforts, and driving innovation, this dataset covers diverse aspects such as app popularity, user feedback, and monetization features. Key Features: -Rich Data: Gain access to a wealth of information including app titles, developers, ratings, user reviews, and more, providing a holistic view of the mobile app landscape. -Specialized Subsets: Dive deeper into specific segments of the app market with curated subsets like 5-star apps from the US or apps with In-App Purchases, offering focused insights tailored to your needs. -Focused Perspectives: Analyze trends among highly-rated apps or explore consumer behavior around in-app purchases, empowering you to make informed decisions and drive strategic initiatives. -Real-time Updates: Stay up-to-date with recent updates, version history, and user feedback, ensuring you have the latest information to guide your decision-making process. -Versatile Delivery Options: Choose from a range of delivery methods including email, API download, or cloud storage, with customizable frequency and format options to suit your workflow. Use Cases: -Market trend analysis -User behavior and preferences -Monetization strategies -App development and optimization -Competitive intelligence

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具身智能

数据集 4098个

机构 8个

大模型

数据集 439个

机构 10个

无人机

数据集 37个

机构 6个

指令微调

数据集 36个

机构 6个

蛋白质结构

数据集 50个

机构 8个

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54 个

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热门数据集

人民日报语料库

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OECD - Education at a Glance

该数据集提供了关于教育系统在不同国家和地区的详细统计数据，包括教育支出、教育参与率、教育成果、教师资源等多个方面。数据涵盖了OECD成员国以及部分非成员国。

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CAP-DATA

CAP-DATA数据集由长安大学交通学院的研究团队创建，包含11,727个交通事故视频，总计超过2.19百万帧。该数据集不仅标注了事故发生的时间窗口，还提供了详细的文本描述，包括事故前的实际情况、事故类别、事故原因和预防建议。数据集的创建旨在通过结合视觉和文本信息，提高交通事故预测的准确性和解释性，从而支持更安全的驾驶决策系统。

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EmoBench-M是由深圳大学计算机科学与软件工程学院等机构创建的一个新型基准数据集，旨在评估大型多模态语言模型在情感智能方面的能力。该数据集基于心理学的情感理论，包含13个评估场景，涵盖了基础情感识别、对话情感理解和复杂社会情感分析三个维度。数据集采用视频、音频和文本等多模态数据，为评估大型多模态语言模型在真实世界交互中的情感智能提供了全面的基准。

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China Health and Nutrition Survey (CHNS)

China Health and Nutrition Survey（CHNS）是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目，旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响，以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体，采用多阶段随机抽样方法，收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据，包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起，CHNS不断扩展，新增多个城市和省份，并持续完善纵向数据链接，为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。