用户行为分析与广告点击预测数据集UserBehaviorAnalysisandAdClickPrediction-bereketyidnekachew

数据来源：互联网公开数据

标签：用户行为分析, 广告点击预测, 推荐系统, 行为数据, 数据挖掘, 机器学习, 广告投放, 点击率预估

数据概述：该数据集包含用户在特定时间段内的行为数据，记录了用户与广告的交互信息，旨在用于分析用户行为模式和预测广告点击率。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态行为数据集使用。地理范围：数据来源未明确，但可用于模拟全球范围内的用户行为。数据维度：数据集包括用户ID、广告ID、用户行为类型（如浏览、点击等）以及其他相关特征。数据格式：CSV格式，文件名为train_data_frame_48.csv，便于数据分析和建模。来源信息：数据来源于用户行为记录，已进行匿名化处理。该数据集适合用于用户行为分析、广告点击率预估和推荐系统构建。

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、广告点击率预估等领域的学术研究，如用户行为建模、点击率预测模型优化等。行业应用：可以为广告行业和电商平台提供数据支持，特别是在广告投放策略优化、个性化推荐系统构建等方面。决策支持：支持广告平台和电商平台进行精准营销和用户行为分析，优化广告预算分配。教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和广告点击预测。此数据集特别适合用于探索用户行为与广告点击之间的关联关系，帮助用户实现提升广告点击率、优化用户体验等目标。