广告点击行为预测数据集AdvertisingClickBehaviorPrediction-rizdelhi

数据来源：互联网公开数据

标签：广告营销, 用户行为分析, 机器学习, 广告点击预测, 数据挖掘, 市场分析, 行为建模, 社交媒体

数据概述：该数据集包含来自在线广告平台的用户点击行为数据，记录了用户在浏览广告时的相关信息。主要特征如下：时间跨度：数据包含时间戳信息，记录了2016年期间的用户行为。地理范围：数据覆盖了多个国家的用户，包括但不限于突尼斯、瑙鲁、圣马力诺等。数据维度：数据集包括多个维度的数据，如“Daily Time Spent on Site”（用户在网站上的日均停留时间）、“Age”（用户年龄）、“Area Income”（用户所在区域的收入）、“Daily Internet Usage”（用户日均上网时长）、“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”（行为发生的时间戳）和“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：CSV格式，文件名为advertising.csv，方便数据分析和建模。来源信息：数据来源于在线广告平台，已进行脱敏处理和结构化。该数据集适合用于用户行为分析、广告点击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：适用于用户行为分析、市场营销策略研究和广告效果评估等学术研究，如用户画像构建、点击率预测模型开发等。行业应用：为广告行业提供数据支持，尤其适用于广告投放优化、用户定向、个性化推荐等方面。决策支持：支持广告平台和营销部门的决策制定，帮助优化广告投放策略、提升广告点击率和转化率。教育和培训：作为数据科学、机器学习和市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和广告营销。此数据集特别适合用于探索影响广告点击行为的因素，建立预测模型，并优化广告投放策略以提升广告效果。