互联网广告点击预测数据集InternetAdvertisingClickPredictionDataset-ahmedashrafahmed

数据来源：互联网公开数据

标签：广告, 点击率预测, 用户行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 市场营销, 广告主题, 消费者行为

数据概述：该数据集包含来自互联网广告平台的用户行为数据，记录了用户在浏览广告时的相关信息，用于预测用户是否会点击广告。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间为2016年，具体时间范围未在数据集中明确标示。地理范围：数据覆盖全球范围，包括用户所在的国家/地区信息。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、收入水平、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代表未点击，1代表点击）。数据格式：CSV格式，文件名为advertising.csv，便于数据分析和处理。数据经过了匿名化处理，保证了用户隐私。来源信息：数据来源于公开的互联网广告数据集，已进行初步的清洗和整理，可以直接用于数据分析和建模。该数据集适合用于广告点击率预测、用户行为分析、市场营销策略研究以及机器学习模型的训练和评估。

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、广告效果评估、市场营销策略研究等领域的学术研究，如探索影响广告点击率的关键因素、分析不同用户群体的行为差异等。行业应用：可以为互联网广告行业提供数据支持，特别是在优化广告投放策略、提升广告点击率、个性化广告推荐等方面。决策支持：支持广告平台的决策制定，如确定广告投放的目标受众、优化广告创意、评估广告的投资回报率等。教育和培训：作为数据挖掘、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广告数据分析的实际应用。此数据集特别适合用于探索影响广告点击行为的多种因素，构建预测模型，提高广告投放的精准度和效率，从而实现广告收益的最大化。