流媒体广告收益与带宽利用率分析数据集StreamingAdvertisingEarningsandBandwidthUtilizationAnalysis-larrystamford
数据来源：互联网公开数据
标签：流媒体, 广告收益, 带宽利用率, 时序分析, 性能评估, 数据挖掘, 机器学习, 业务分析
数据概述：
该数据集包含来自流媒体平台的数据，记录了与广告收益和带宽利用率相关的信息，用于分析平台运营效率和用户体验。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但通过"number_of_day", "number_of_weekday", "number_of_hour"等字段推断为时序数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推断为流媒体平台的用户行为数据，具有一定的地域普适性。
数据维度：数据集包括多个关键指标，如：
number_of_slot：时隙编号；
number_of_day：日期；
number_of_weekday：星期几；
number_of_hour：小时；
stream1-stream5：可能代表不同的流媒体服务或内容；
advertising_earnings1-advertising_earnings5：可能代表不同广告位的收益；
bandwidth_available_OTT：OTT（Over-The-Top）服务的可用带宽。
数据格式：CSV格式，包含 train_data.csv 和 test_data.csv 两个文件，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但数据结构显示其可能来源于流媒体平台的运营监控系统。该数据集适用于广告收益分析、带宽优化、用户行为分析等多种应用场景。
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：适用于流媒体平台运营效率、广告收益与带宽利用率关系的学术研究，例如，广告投放策略优化、用户体验分析、网络性能评估等。
行业应用：可以为流媒体行业提供数据支持，尤其在广告收益预测、带宽资源管理、用户行为分析等方面提供参考。
决策支持：支持流媒体平台制定数据驱动的运营策略，优化广告投放，提高带宽利用率，改善用户体验。
教育和培训：作为数据分析和机器学习课程的实训材料，帮助学生理解流媒体平台的数据分析方法，提升数据处理和建模能力。
此数据集特别适合用于探索广告收益与带宽利用率之间的关系，以及不同流媒体服务和广告位之间的关联，帮助用户实现广告收益最大化、带宽资源优化等目标。
