用户行为预测点击率数据集UserBehaviorPredictionClick-ThroughRateDataset-somayyehgholami
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 点击率预测, 数据挖掘, 机器学习, 广告推荐, 行为序列, 用户画像, 统计分析
数据概述：
该数据集包含用户行为数据，记录了用户与广告或其他内容交互的记录，用于预测用户点击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，推测为全球范围的用户行为数据。
数据维度：数据集包括“id”（用户或行为的唯一标识符）和“target”（点击行为标签，可能代表用户是否点击了某内容，具体含义需根据上下文判断）。
数据格式：CSV格式，文件名为Mar89095csv，便于数据分析和建模处理。
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、点击率预测等方向的研究和应用。
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：适用于行为分析、点击率预测和用户画像相关的学术研究，如用户行为建模、个性化推荐算法研究等。
行业应用：可以为广告推荐、内容推荐等行业提供数据支持，特别是在提升点击率、优化用户体验方面。
决策支持：支持广告投放策略优化、内容推荐算法改进，以及用户行为分析相关的决策制定。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、用户行为分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为规律和预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户行为与点击之间的关系，从而实现精准预测、优化推荐效果等目标。
