广告点击预测营销数据集-2021年-hiimanshuagarwal
数据来源：互联网公开数据
标签：广告点击预测,营销数据,用户行为,目标广告,机器学习,数据分析,用户特征,广告效果
数据概述：
本数据集包含了某营销公司广告活动的数据，用于开发机器学习算法以预测用户是否会点击广告。数据集包含10个变量，分别为“Daily Time Spent on Site”（每日网站停留时间）、“Age”（年龄）、“Area Income”（地区收入）、“Daily Internet Usage”（每日互联网使用时长）、“Ad Topic Line”（广告主题行）、“City”（城市）、“Male”（性别，男性）、“Country”（国家）、“Timestamp”（时间戳）和“Clicked on Ad”（点击广告）。
其中，“Clicked on Ad”为预测目标变量，其取值为0和1，分别表示用户未点击广告和点击广告的情形。其他9个变量将用于预测用户是否点击广告，并通过数据分析探索“Daily Time Spent on Site”（每日网站停留时间）和“Ad Topic Line”（广告主题行）如何共同影响用户的广告点击决策。
数据用途概述：
该数据集适用于广告效果评估、目标广告投放策略优化、用户行为分析、机器学习算法开发以及营销策略制定等多种场景。研究人员和营销人员可以利用此数据集进行用户行为分析，优化广告策略，提高广告点击率。同时，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握广告效果分析和用户行为预测的方法和技巧。
