广告点击行为预测数据集AdvertisingClickBehaviorPrediction-gopalchettri
数据来源：互联网公开数据
标签：广告, 点击率, 用户行为, 机器学习, 数据分析, 市场营销, 用户画像, 行为预测
数据概述：
该数据集包含用户在网页上浏览广告时的相关行为数据，记录了用户对广告的点击情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2016年一段时间内的广告浏览行为。
地理范围：数据包含来自不同国家的用户数据，覆盖范围较广。
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”（用户的每日互联网使用时长）、“Ad Topic Line”（广告主题行）、“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”（广告浏览时间戳）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，易于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源未明确，但经过整理，适合进行用户行为分析和广告点击预测相关的研究。
该数据集适合用于用户行为分析、广告点击率预测和市场营销策略研究。
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、用户行为分析等领域的研究，例如用户画像构建、广告效果评估、点击率预测等。
行业应用：可以为广告行业、互联网营销公司提供数据支持，尤其在广告投放策略优化、用户定向广告推送方面具有实用价值。
决策支持：支持企业进行市场营销策略的制定，帮助优化广告投放，提升广告点击率和转化率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响广告点击行为的因素，帮助用户实现广告投放效果的优化和提升。
