广告点击行为预测数据集AdvertisingClickBehaviorPrediction-risingteja
数据来源：互联网公开数据
标签：广告营销, 用户行为分析, 点击预测, 机器学习, 消费者画像, 数据挖掘, 市场调研, 行为预测
数据概述：
该数据集包含用户在网站上的广告点击行为数据，记录了用户浏览网站、个人信息以及是否点击广告的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据集中包含时间戳信息，但未明确标明起始和结束时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据集中包含国家信息，表明数据可能覆盖全球范围内的用户。
数据维度：数据集包括多个维度的数据：
- Daily Time Spent on Site（用户在网站上停留时间）
- Age（用户年龄）
- Area Income（用户所在区域的收入水平）
- 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）
- Male（用户性别，0代表女性，1代表男性）
- Country（用户所在国家）
- Timestamp（点击发生的时间戳）
- Clicked on Ad（是否点击广告，0代表未点击，1代表已点击）
数据格式：CSV格式，文件名为advertisingcsv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于互联网公开数据，用于广告点击行为分析和预测。
该数据集适合用于用户行为分析、广告效果评估以及个性化推荐等领域。
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、消费者行为分析等领域的学术研究，例如用户点击行为的影响因素分析、广告效果评估等。
行业应用：可以为广告行业提供数据支持，尤其是在广告投放策略优化、用户画像构建、个性化广告推荐等方面。
决策支持：支持广告投放决策，帮助广告主更好地了解用户行为，提升广告点击率和转化率。
教育和培训：作为数据分析、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分析和广告营销策略。
此数据集特别适合用于探索用户点击广告的影响因素，构建预测模型，优化广告投放策略，提升广告效果。
