网页流量预测数据集WebTrafficPredictionDataset-kleberbernardo
数据来源：互联网公开数据
标签：网页流量，数据集，时间序列，机器学习，销售分析，经济学，商业智能，人工智能
数据概述： 该数据集包含来自多个网站的网页流量数据，记录了不同网站的访问量随时间的变化情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2018年。
地理范围：数据覆盖了全球多个知名网站，包括新闻，社交，购物等不同类型的网站。
数据维度：数据集包括每日或每小时的访问量，用户停留时间，页面跳转次数等变量。还包括影响流量变化的因素如节假日，促销活动等。
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：数据来源于多个网站的公开流量统计，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网站流量预测，用户行为分析，商业决策支持等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于网页流量预测，用户行为分析，网站优化等研究，如流量波动的季节性分析，用户访问模式研究等。
行业应用：可以为互联网公司，电商平台等提供数据支持，特别是在网站优化，广告投放和用户体验提升方面。
决策支持：支持网站流量预测和策略优化，帮助商家制定科学的网站运营和广告投放策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，用户行为分析等技术。
此数据集特别适合用于探索网页流量变化的规律与趋势，帮助用户实现准确的流量预测，优化网站运营和用户体验，提升网站访问量和用户满意度。
