iOS系统各个版本用户占比
引言
iOS是由苹果公司开发的移动操作系统，它的版本更新频率相对较高。每一次版本更新都会引发用户的关注和讨论，因为新版本通常会带来更好的用户体验和功能。为了了解用户对不同iOS版本的使用情况，我们可以通过数据统计来分析iOS系统各个版本的用户占比。本文将介绍如何使用代码示例来获取和分析这些数据，并通过甘特图和旅行图来直观地展示结果。
获取数据
要获取iOS系统各个版本的用户占比，我们可以利用App Store Connect提供的API来获取应用程序的设备统计数据。以下是一个使用Python编写的示例代码：
import requests
def get_ios_version_data():
url = '
headers = {
'Authorization': 'Bearer {access_token}',
'Content-Type': 'application/json'
}
params = {
'filter[frequency]': 'DAY',
'filter[reportSubType]': 'SALES',
'filter[reportType]': 'SUMMARY',
'filter[reportDate]': '2022-01-01',
'filter[regionCode]': 'USA',
'filter[version]': 'ALL',
'filter[dimensionFilters]': '[{"dimensionKey":"DEVICE_SYSTEM_VERSION","optionKeys":[]}]'
}
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
data = response.json()
return data
在上面的代码中，我们发送了一个GET请求到App Store Connect的API，并指定了一些过滤条件，例如报告类型、日期、地区和设备系统版本。最终，我们会得到一个包含了各个iOS版本用户占比的数据。
分析数据
获取到数据后，我们可以使用Python的数据分析库来对数据进行处理和分析。下面是一个使用Pandas库的示例代码：
import pandas as pd
data = get_ios_version_data()
df = pd.DataFrame(data['results'])
df['version'] = df['query']['filters'][0]['in']
df['user_share'] = df['data'].apply(lambda x: x['totals']['userShare'])
df_sorted = df.sort_values(by='user_share', ascending=False)
print(df_sorted.head(10))
在上面的代码中，我们将获取到的数据转换成了一个Pandas的DataFrame对象，并增加了一个version列来保存iOS版本信息。然后，我们使用apply函数和匿名函数来计算每个版本的用户占比，并将结果保存在一个新的user_share列中。最后，我们按照用户占比的大小对数据进行排序，并打印出前10个结果。
可视化结果
为了更好地展示iOS系统各个版本的用户占比，我们可以使用甘特图和旅行图来进行可视化。以下是一个使用Mermaid语法的示例代码：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title iOS版本用户占比
section 用户占比
iOS 12.0: 2018-09-17, 80%, 2019-09-19
iOS 13.0: 2019-09-19, 60%, 2020-09-16
iOS 14.0: 2020-09-16, 40%, 2021-09-20
iOS 15.0: 2021-09-20, 20%, 2022-09-15
journey
title iOS版本用户占比
section 用户占比
iOS 12.0: 80%
iOS 13.0: 60%
iOS 14.0: 40%
iOS 15.0: 20%
在上面的代码中，我们使用Mermaid语法编写了一个甘特图和一个旅行图。甘特图展示了每个iOS版本的用户占比随时间的变化情况，而旅行图则以百分比形式展示了不同iOS版本的用户占比。
结论
通过以上的代码示例和可视化结果，我们可以直观地了解iOS系统各个版本的用户占比情况。这些数据对开发者和产品经理来说都非常有价值，可以帮助他
