Интеллектуальная информационная система анализа рынка мобильных приложений - Зуева, Анастасия Сергеевна; Леонов, Юрий Алексеевич; Терехов, Максим Владимирович; Филиппов, Родион Алексеевич; Кузьменко, Александр Анатольевич (Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2021)
В статье приводится актуальность исследования и рассматриваются основные достоинства и недостатки аналогичных информационных систем аналитики интернет-магазинов приложений: «AppFollow», «42matters: App Market Data & Mobile Audience Data», «AppAnnie». Представлена функциональная схема разрабатываемой системы, которая включает четыре функциональных блока, отвечающих за мониторинг интернет-магазинов приложений, актуализацию данных в БД, получение агрегированных данных и визуализацию результатов агрегации. Подробно рассматривается функциональный блок визуализации, который используя результаты агрегации и пользовательские настройки визуализации, определяет параметры построения графиков, диаграмм, отчётов и осуществляет их построение. На основе созданных графиков можно производить интерполяцию, экстраполяцию и регрессионный анализ. Приведена математическая модель базы данных для разработанной информационной системы. Предложено математическое описание формализованного языка, предназначенного для описания функциональных зависимостей между различными характеристиками мобильных приложений. Формализованный язык используется на этапах агрегации и визуализации данных. Языковая модель формализованного языка позволяет строить более 100 различных типов графиков и может использоваться для других предметных областей. Рассматриваются функциональные возможности разработанной информационной системы, которая решает задачи мониторинга, сбора, актуализации информации о различных характеристиках мобильных приложений, содержащихся в интернет-магазинах. Разработанная информационная система предоставляет аналитику инструментарий для автоматизации процедуры проведения комплексного анализа динамики продаж интернет-магазинов приложений. Такая система позволяет определить производителям мобильных приложений наиболее перспективные направления разработки, определять объемы продаж в различных сегментах рынка и выявлять новые знания, например, при проведенном анализе была выявлена корреляция между параметрами «Рейтинг» и «Дата последнего обновления» — чем чаще обновляется приложение, тем выше его рейтинг.