用户行为广告点击预测数据集UserBehaviorAdClickPredictionDataset-chenwgen
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, 机器学习, 行为数据, 购买意向, 数据挖掘, 营销分析, 用户画像
数据概述：
该数据集包含来自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行为特征以及是否发生购买行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理区域，推测为广告平台覆盖的全球用户。
数据维度：数据集包括多个用户行为特征和目标变量，主要字段包括：
isbuyer: 用户是否是购买者；
buy_freq: 购买频率；
visit_freq: 访问频率；
buy_interval: 购买间隔；
sv_interval: 服务间隔；
expected_time_buy: 预期购买时间；
expected_time_visit: 预期访问时间；
last_buy: 上次购买时间；
last_visit: 上次访问时间；
multiple_buy: 是否多次购买；
multiple_visit: 是否多次访问；
uniq_urls: 访问的唯一URL数量；
num_checkins: 签到次数；
y_buy: 目标变量，表示用户是否购买。
数据格式：CSV格式，文件名为ads_train.csv，便于数据分析和模型构建。
数据来源：数据来源于广告平台，已进行匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于用户行为分析、广告点击预测以及用户购买意向分析等领域。
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、推荐系统、广告效果评估等研究，例如用户购买行为预测、用户画像构建等。
行业应用：为广告平台、电商平台等提供数据支持，例如广告点击率预估、个性化推荐、精准营销等。
决策支持：支持营销策略制定、广告投放优化、用户体验改进等决策。
教育和培训：作为数据挖掘、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理解用户行为分析和预测方法。
此数据集特别适合用于探索用户行为与购买行为之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化广告投放策略、提升营销效果。
