在线广告点击行为预测数据集OnlineAdvertisingClickPrediction-debdyutidas
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, 广告投放, 行为数据, 数据挖掘, 市场分析
数据概述：
该数据集包含用户在在线广告平台上的行为数据，记录了用户对广告的浏览和点击情况。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：数据涵盖多个国家或地区的用户。
数据维度：数据集包含多个维度，包括用户特征（年龄、性别、收入）、广告特征（广告主题）、用户行为（每日上网时长、每日互联网使用时长、是否点击广告）以及地理位置信息（城市、国家）。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为advertising.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于在线广告平台的用户行为记录，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、广告投放策略优化等研究和应用。
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：适用于广告营销、用户行为分析、市场调研等领域的学术研究，如用户画像构建、点击行为模式分析等。
行业应用：可以为广告行业提供数据支持，特别是在广告投放策略优化、目标受众定向、广告效果评估等方面。
决策支持：支持广告平台的决策制定，优化广告投放策略，提高广告点击率和转化率。
教育和培训：作为市场营销、数据分析、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解广告数据分析的应用。
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，帮助用户实现广告投放效果的提升，优化广告预算分配。
