互联网广告点击行为预测数据集InternetAdvertisingClick-ThroughPrediction-soumyakushwaha
数据来源：互联网公开数据
标签：广告点击, 用户行为分析, 机器学习, 市场营销, 数据挖掘, 广告投放, 行为预测, 消费者画像
数据概述：
该数据集包含来自互联网广告平台的广告点击行为数据，记录了用户在浏览广告时的相关信息，用于预测用户是否会点击广告。主要特征如下：
时间跨度：数据集中Timestamp字段提供了广告展示和点击的时间戳，但未明确指出具体时间范围，可视为单次广告投放或短期行为记录。
地理范围：数据覆盖全球范围，包含不同国家的用户行为数据。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，如用户在网站上的停留时间、年龄、收入水平、每日互联网使用时长、广告主题、城市、性别、国家以及是否点击广告（Clicked on Ad）等。
数据格式：CSV格式，文件名为advertising.csv，方便进行数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于互联网广告平台，已进行匿名化处理，用于用户行为分析和广告效果评估。
该数据集适合用于用户行为分析、广告点击率预测、市场营销策略优化以及机器学习模型的训练和评估。
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、消费者行为分析等领域的学术研究，如用户画像构建、点击行为影响因素分析等。
行业应用：为广告行业提供数据支持，特别是在广告投放策略优化、点击率预测、广告效果评估等方面。
决策支持：支持广告平台的决策制定，帮助优化广告投放策略，提高广告点击率和转化率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等课程的案例，帮助学生和研究人员理解广告点击行为预测的原理和方法。
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优化、提升市场营销效率等目标。
