电商广告用户行为分析数据集E-commerceAdvertisingUserBehaviorAnalysis-cuisine2024
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 广告, 用户画像, 行为分析, 广告推荐, 数据挖掘, 机器学习, 营销策略
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的广告和用户相关数据，记录了用户在浏览、点击广告时的行为以及用户的个人信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确标注，但可推测为电商平台的用户与广告数据。
数据维度：
ad_feature.csv：广告特征数据，包括广告组ID（adgroup_id）、商品类别ID（cate_id）、推广计划ID（campaign_id）、客户ID（customer）、品牌ID（brand）和价格（price）等字段。
user_profile.csv：用户画像数据，包括用户ID（userid）、CMS细分ID（cms_segid）、CMS分组ID（cms_group_id）、最终性别代码（final_gender_code）、年龄层（age_level）、消费能力层级（pvalue_level）、购物等级（shopping_level）、职业（occupation）和新用户等级（new_user_class_level）等字段。
raw_sample.csv：原始样本数据，此处未提供字段信息，可能包含用户行为数据。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于电商广告效果评估、用户画像构建、广告推荐算法开发等。
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：适用于电商用户行为分析、广告点击预测、个性化推荐等领域的研究，如用户兴趣偏好分析、广告转化率评估。
行业应用：为电商平台、广告平台提供数据支持，尤其在精准营销、广告投放优化、用户增长等方面具备实用价值。
决策支持：支持电商平台制定用户增长策略、优化广告投放策略，提升广告效果和用户体验。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、推荐系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和广告优化。
此数据集特别适合用于探索用户对不同广告的反应规律，以及用户画像特征与广告效果之间的关系，从而帮助用户实现精准广告投放、提升用户转化率等目标。
