用户行为广告点击预测数据集UserBehaviorAdvertisingClickPrediction-braindeadcoder
数据来源：互联网公开数据
标签：广告点击, 用户行为分析, 机器学习, 预测模型, 数据挖掘, 市场营销, 行为建模, 数据集
数据概述：
该数据集包含用户在网页上浏览广告时的相关行为数据，记录了用户属性、浏览行为以及是否点击广告的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年，具体日期从Timestamp字段获取。
地理范围：数据覆盖全球范围，包含不同国家的用户数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段，例如“Daily Time Spent on Site”（用户在网站上的日均停留时间）、“Age”（用户年龄）、“Area Income”（用户所在地区的收入）、“Daily Internet Usage”（用户日均上网时长）、“Ad Topic Line”（广告主题行）、“City”（用户所在城市）、“Male”（用户性别，0代表女性，1代表男性）、“Country”（用户所在国家）、“Timestamp”（用户浏览广告的时间戳）以及“Clicked on Ad”（用户是否点击了广告，0代表未点击，1代表已点击）。
数据格式：CSV格式，文件名为advertising.csv，方便数据分析和模型构建。
该数据集适用于用户行为分析、广告点击预测、市场营销策略优化以及用户画像构建等领域。
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、市场营销部门提供数据支持，特别是在优化广告投放策略、提升广告点击率、个性化推荐等方面。
决策支持：支持企业在广告投放、用户定向、市场细分等方面的决策制定，帮助企业提升营销效率和投资回报率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解用户行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索影响广告点击行为的因素，构建预测模型，从而帮助用户优化广告投放策略，提高广告点击率。
