用户行为分析与点击预测数据集-wesiwelikowa
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为，点击预测，数据集，推荐系统，机器学习，在线广告，数据分析，行为分析
数据概述：该数据集包含用户在特定时间段内的浏览和点击行为数据，旨在用于点击率预测和用户行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为一段时间，具体时间跨度信息待补充。
地理范围：数据覆盖范围待补充。
数据维度：数据集包括用户的唯一标识符，浏览的商品或内容ID，点击行为，时间戳等信息。可能还包括用户的其他属性，如性别，年龄等，以及商品或内容的属性，如类别，价格等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于在线广告平台或其他用户行为数据收集平台，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于推荐系统，在线广告，用户行为分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在点击率预测，用户画像构建，个性化推荐等任务中具有重要价值。
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：适用于点击率预测，用户行为分析，个性化推荐等学术研究，如用户点击行为模式分析，推荐算法效果评估等。
行业应用：可以为在线广告平台，电商平台，内容推荐平台等提供数据支持，特别是在提升广告点击率，改善用户体验，提高内容推荐精准度等方面。
决策支持：支持用户行为分析和点击率预测，帮助平台优化广告投放策略，改进推荐算法，提升用户粘性。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和推荐系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和点击率预测技术。
此数据集特别适合用于探索用户行为规律，帮助用户实现点击率预测，用户画像构建和个性化推荐等目标，为在线广告和内容推荐平台提供数据驱动的决策支持。
