社交媒体页面浏览量预测数据集SocialMediaPageViewsPrediction-saimaharana

数据来源：互联网公开数据

标签：社交媒体, 页面浏览量, 时间序列分析, 预测模型, 数据分析, 机器学习, 用户行为, 趋势预测

数据概述：该数据集包含来自社交媒体平台的数据，记录了不同页面的浏览量随时间变化的情况。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2015年7月1日至2016年1月19日。地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为某个社交媒体平台上的页面浏览数据。数据维度：数据集包括“Page”（页面标识符）以及从2015年7月1日至2016年1月19日每天的页面浏览量数据。数据格式：CSV格式，文件名为train_1.csv和Exog_Campaign_eng.csv，方便进行数据分析和模型构建。 Exog_Campaign_eng.csv文件的数据未在本次说明中体现。来源信息：数据来源于互联网公开数据，具体来源未明确说明。该数据集适合用于探索页面浏览量的变化规律，并构建预测模型。

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：适用于社交媒体分析、用户行为研究等领域的学术研究，如页面流量预测、用户兴趣分析等。行业应用：可以为社交媒体平台、内容创作者和市场营销人员提供数据支持，特别是在优化内容发布策略、提升用户参与度等方面。决策支持：支持内容运营和市场推广策略的制定，帮助企业和个人更好地进行内容规划和用户互动。教育和培训：作为时间序列分析、预测模型构建等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解数据驱动的决策过程。此数据集特别适合用于探索页面浏览量的季节性变化、长期趋势和异常值，从而构建准确的预测模型，优化内容发布策略。