广告点击行为预测数据集AdvertisingClickBehaviorPredictionDataset-saianirudhbasamsetty
数据来源：互联网公开数据
标签：广告营销, 用户行为分析, 点击率预测, 机器学习, 市场研究, 消费者画像, 数据挖掘, 行为预测
数据概述：
该数据集包含用户在网站上浏览广告后的相关行为数据，记录了用户在特定时间内的浏览习惯、个人属性以及是否点击广告的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年。
地理范围：数据来源于全球范围，包括多个国家的用户。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括用户在网站上的停留时间、年龄、收入、每日互联网使用时长、广告主题、所在城市、性别、国家、时间戳以及是否点击广告（0表示未点击，1表示点击）。
数据格式：CSV格式，文件名为advertisingcsv，易于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的广告数据，已进行数据清洗和匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、广告点击率预测和市场营销策略研究。
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：适用于市场营销、消费者行为分析、广告效果评估等领域的学术研究，如用户点击行为模式分析、广告投放策略优化等。
行业应用：可以为广告行业、互联网公司提供数据支持，特别是在精准广告投放、个性化推荐、用户画像构建等方面。
决策支持：支持广告商优化广告投放策略，提升广告点击率和转化率，从而实现营销目标。
教育和培训：作为市场营销、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和广告效果。
此数据集特别适合用于探索用户点击广告的影响因素，预测用户点击行为，从而优化广告投放策略，提高广告的投资回报率。
