广告点击率预测数据集AdvertisingClick-ThroughRatePredictionDataset-anandpanda3
数据来源：互联网公开数据
标签：广告, 点击率预测, CTR, 机器学习, 用户行为分析, 广告投放, 数据挖掘, 市场营销
数据概述：
该数据集包含来自广告平台的历史数据，记录了用户在浏览广告时的行为信息，用于预测广告的点击率。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但包含了“Timestamp”字段，可以用于时间序列分析。
地理范围：数据包含用户所在的国家信息，如“Svalbard & Jan Mayen Islands”和“Singapore”，表明数据覆盖了多个国家和地区。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“Daily Time Spent on Site”（用户在网站上的停留时间）、“Age”（用户年龄）、“Area Income”（用户所在地区的收入）、“Daily Internet Usage”（用户每日互联网使用时长）、“Ad Topic Line”（广告主题）、“City”（用户所在城市）、“Gender”（用户性别）、“Country”（用户所在国家）、“Timestamp”（点击发生的时间戳）以及“Clicked on Ad”（用户是否点击了广告，0代表未点击，1代表点击）。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为“ad_10000recordscsv”，便于数据分析和建模处理。
来源信息：该数据集来源于互联网公开数据，适合用于广告点击率预测、用户行为分析和市场营销研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于广告领域的用户行为分析、点击率预测模型构建、广告效果评估等研究。
行业应用：为广告平台、营销公司等提供数据支持，用于优化广告投放策略、提升广告点击率、提高广告转化率。
决策支持：支持广告投放策略的制定和优化，帮助广告主更好地理解用户需求，实现精准营销。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解广告点击率预测的相关知识。
此数据集特别适合用于探索用户行为与广告点击之间的关系，构建预测模型，优化广告投放策略，从而实现广告效果的最大化。
