广告点击预测用户行为数据集AdvertisingClickPredictionUserBehavior-bedooralmareni

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, 市场调研, 消费者画像, 数据挖掘, 广告效果评估

数据概述：该数据集包含用户在广告平台上的行为数据，记录了用户浏览广告的相关信息，用于预测用户是否会点击广告。主要特征如下：时间跨度：数据集中包含时间戳信息，但未明确说明具体的时间范围。地理范围：数据覆盖全球范围，用户来自不同的国家和地区。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（Daily Time Spent on Site）、用户年龄（Age）、用户收入水平（Area Income）、用户每日互联网使用时长（Daily Internet Usage）、广告主题（Ad Topic Line）、用户所在城市（City）、用户性别（Male）、用户所在国家（Country）、用户点击广告的时间戳（Timestamp），以及用户是否点击广告的标签（Clicked on Ad）。数据格式：CSV格式，文件名为advertising.csv，便于数据分析和模型构建。来源信息：数据来源于在线广告平台，用于研究用户对广告的反应。该数据集适合用于用户行为分析、点击率预测等相关领域的研究。

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、广告效果评估等领域的研究，例如用户画像分析、点击率预测模型构建、广告内容优化等。行业应用：可以为广告平台、营销公司、电商平台等提供数据支持，用于提升广告投放效果、优化用户体验、制定营销策略。决策支持：支持广告平台和营销人员进行数据驱动的决策，例如确定目标受众、优化广告投放策略、评估广告效果等。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理解用户行为、构建预测模型。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，帮助用户优化广告策略，提升广告点击率和转化率。