用户行为广告点击预测数据集UserBehaviorAdvertisingClickPrediction-risingteja
数据来源：互联网公开数据
标签：广告点击预测, 用户行为分析, 机器学习, 市场营销, 行为数据, 数据挖掘, 广告投放, 消费者洞察
数据概述：
该数据集包含来自互联网广告平台的用户行为数据，记录了用户在浏览广告时的相关信息，用于预测用户是否会点击广告。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含了时间戳字段，表明数据具有时间维度。
地理范围：数据包含用户所在国家信息，覆盖范围不明确，但具有全球通用性。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，如用户在网站上的停留时间（Daily Time Spent on Site）、年龄（Age）、收入水平（Area Income）、上网习惯（Daily Internet Usage）、广告主题（Ad Topic Line）、城市（City）、性别（Male）、国家（Country）、时间戳（Timestamp）以及是否点击广告（Clicked on Ad）。
数据格式：CSV格式，多个文件存储，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于广告平台，已进行匿名化处理，便于用户分析。
该数据集适合用于用户行为分析、广告点击预测、市场营销策略优化等领域。
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、广告效果评估、点击率预测等方面的学术研究。
行业应用：为广告行业提供数据支持，尤其适用于广告投放策略优化、用户画像构建、个性化广告推荐等方面。
决策支持：支持广告平台和营销团队的决策制定，例如优化广告预算分配、提升广告投放效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和广告投放。
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，帮助用户优化广告投放策略，提升广告点击率和转化率。
