广告点击行为预测数据集AdvertisingClickBehaviorPredictionDataset-ikrambelgas
数据来源：互联网公开数据
标签：广告, 点击预测, 用户行为, 机器学习, 市场营销, 数据分析, 消费者行为, 广告效果
数据概述：
该数据集包含广告点击行为数据，记录了用户在浏览广告时的相关信息和点击情况，用于广告点击行为分析和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但包含时间戳字段，可用于分析点击行为的时间分布。
地理范围：数据来源于不同国家和地区，可通过“Country”字段进行地域分析。
数据维度：数据集包括多个字段，如“Daily Time Spent on Site”（用户在网站上的每日停留时间）、“Age”（用户年龄）、“Area Income”（用户所在地区的收入水平）、“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”（性别，0代表女性，1代表男性）、“Country”（国家）、“Timestamp”（时间戳，记录点击发生的时间）和“Clicked on Ad”（是否点击广告，0代表未点击，1代表已点击）。
数据格式：CSV格式，文件名为advertising.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据可能来源于广告平台或市场调研公司，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、广告效果评估等研究。
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：适用于市场营销学、消费者行为学等领域的学术研究，如用户点击行为模式分析、广告主题与点击率的关系研究等。
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进行数据驱动的决策，优化广告投放策略，提高广告投资回报率。
教育和培训：作为市场营销、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解广告点击行为。
此数据集特别适合用于探索用户对不同广告的反应，并预测用户点击广告的可能性，从而帮助优化广告投放策略，提高广告点击率和转化率。
