在线广告点击行为预测数据集OnlineAdvertisingClickBehaviorPrediction-madhankumar789

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, 市场调研, 消费者画像, 广告主题, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自在线广告平台的用户广告点击行为数据，记录了用户在浏览广告时的多种属性和行为特征，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，具体日期分布在全年。地理范围：数据覆盖全球范围，记录了不同国家的用户行为。数据维度：数据集包括“Daily Time Spent on Site”（用户在网站上花费的时间）、“Age”（用户年龄）、“Area Income”（用户所在地区的收入）、“Daily Internet Usage”（用户每日互联网使用时长）、“Ad Topic Line”（广告主题）、“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。数据来源：数据来源于在线广告平台用户行为记录，已进行匿名化处理。该数据集适合用于广告点击率预测、用户行为分析和市场营销策略优化等领域。

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：适用于市场营销、用户行为分析、数据挖掘等领域的学术研究，如点击率预测模型优化、用户细分研究等。行业应用：可以为广告平台、市场营销公司提供数据支持，尤其在精准广告投放、用户画像构建、广告效果评估等方面。决策支持：支持广告投放策略制定、预算分配优化、广告创意设计等方面的决策。教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解广告点击行为，构建预测模型。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，帮助用户实现提高广告点击率、优化广告投放策略等目标。