在线广告点击行为分析数据集OnlineAdvertisingClickBehaviorAnalysis-shubhamsarafo
数据来源：互联网公开数据
标签：广告营销, 用户行为分析, 点击率预测, 机器学习, 数据挖掘, 文本分析, 社交媒体, 行为建模
数据概述：
该数据集包含用户在在线广告上的点击行为数据，记录了用户浏览广告、个人属性和广告点击与否的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2016年，具体日期详见Timestamp字段。
地理范围：数据涵盖多个国家的用户，具体国家信息记录在Country字段中。
数据维度：数据集包括“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”（用户所在区域的收入），“Daily Internet Usage”（用户日均上网时长），“Ad Topic Line”（广告主题行，文本描述），“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”（点击发生的时间戳），“Clicked on Ad”（用户是否点击广告，0代表未点击，1代表已点击）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为advertising.csv，方便数据分析和模型构建。数据已进行预处理，可以直接用于分析。
该数据集适用于广告效果评估、用户行为分析、以及点击率预测等相关研究。
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：适用于广告营销、用户行为分析、以及社交媒体领域的学术研究，例如，用户点击行为与年龄、收入、上网时长等因素的关系分析、广告主题对点击率的影响研究。
行业应用：可以为广告行业、市场营销部门提供数据支持，尤其在广告投放策略优化、用户画像构建、以及广告效果评估等方面。
决策支持：支持企业制定更精准的广告投放策略，提高广告点击率和转化率，优化营销预算。
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效果评估。
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，帮助用户实现提升广告点击率、优化广告投放策略等目标。
