用户行为广告点击预测数据集UserBehaviorAdvertisingClickPrediction-salmalidame
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, 市场营销, 预测模型, 数据挖掘, 互联网广告, 行为预测
数据概述：
该数据集包含用户在互联网广告环境下的行为数据，用于预测用户是否会点击广告。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年，具体日期由Timestamp字段提供。
地理范围：数据覆盖全球范围，由Country字段标识用户所在国家。
数据维度：数据集包括多个维度，如用户在网站上的停留时间、年龄、收入水平、上网时长、广告主题、所在城市、性别、国家以及是否点击广告（Clicked on Ad）。
数据格式：CSV格式，文件名为advertising.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于互联网广告投放平台或相关研究，具体来源未明确，但数据已进行清洗和结构化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、广告点击预测、市场营销策略优化以及机器学习模型的构建与评估。
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：适用于市场营销、用户行为分析、广告效果评估等领域的学术研究，例如用户画像构建、点击率预测模型研究等。
行业应用：可以为互联网广告行业提供数据支持，特别是在广告投放策略优化、定向广告推荐、用户行为分析等方面。
决策支持：支持广告平台的决策制定，优化广告投放策略，提升广告点击率和转化率，实现精准营销。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和广告投放的内在规律。
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系，构建预测模型，提高广告投放效果和用户体验，实现广告收益最大化。
