在线广告用户行为分析数据集OnlineAdvertisingUserBehaviorAnalysisDataset-tbyrnes

数据来源：互联网公开数据

标签：广告点击, 用户行为, 机器学习, 广告营销, 数据挖掘, 用户画像, 在线广告, 行为预测

数据概述：该数据集包含来自在线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信息，用于分析用户对广告的点击行为。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2016年，具体时间点由Timestamp字段给出。地理范围：数据覆盖全球范围，通过Country字段标识用户所在国家。数据维度：数据集包括多个维度的数据，如“Daily Time Spent on Site”（用户在网站上花费的每日时间）、“Age”（用户年龄）、“Area Income”（用户所在地区的收入）、“Daily Internet Usage”（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”（时间戳）和“Clicked on Ad”（用户是否点击广告，0代表未点击，1代表点击）。数据格式：CSV格式，文件名为advertising.csv，方便数据分析和处理。数据来源：数据来源于在线广告平台，已进行匿名化处理。该数据集适合用于用户行为分析、广告点击预测、用户画像构建和营销策略优化等研究。

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、用户行为分析和数据挖掘领域的学术研究，如用户点击行为预测、广告效果评估等。行业应用：为广告行业提供数据支持，尤其适用于广告投放策略优化、用户定向广告、个性化推荐等。决策支持：支持广告平台和营销部门的决策制定，帮助优化广告投放策略、提升广告点击率和转化率。教育和培训：作为数据分析、机器学习和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营销。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，帮助用户实现广告效果最大化，提升营销ROI。