Spotify广告跳过行为预测数据集SpotifyAdSkipPredictionDataset-himanshunakrani
数据来源：互联网公开数据
标签：音乐流媒体，广告行为，用户分析，数据集，机器学习，行为预测，用户研究，商业智能
数据概述： 该数据集来源于Spotify平台，记录了用户在收听音乐时对广告的反应行为，主要用于预测用户是否会跳过广告。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的Spotify用户，主要涉及多个国家和地区的用户行为。
数据维度：数据集包括用户ID，广告ID，广告类型，广告时长，用户收听时长，用户是否跳过广告，用户所在地区，广告播放时间等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Spotify平台的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于广告行为研究，用户行为分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在广告效果评估，用户行为预测等方面具有重要应用价值。
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：适用于广告跳过行为研究，用户偏好分析等学术研究，如广告类型对用户跳过行为的影响，用户收听习惯与广告反应的关系等。
行业应用：可以为音乐流媒体平台，广告商等提供数据支持，特别是在广告投放优化，用户行为预测等方面。
决策支持：支持广告投放策略优化和用户体验提升，帮助平台制定更科学的广告推荐和播放策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及用户行为分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为预测，广告效果评估等技术。
此数据集特别适合用于探索用户对广告的反应规律与趋势，帮助用户实现精准的广告投放和优化，提升广告效果和用户满意度。
