渠道归因建模数据集ChannelAttributionModellingDataset-koushiktcs12
数据来源：互联网公开数据
标签：营销分析，渠道归因，数据集，客户行为，统计分析，机器学习，广告效果，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自多个营销渠道的用户转化数据，记录了不同渠道对用户转化的贡献。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区，主要集中在中国，美国和欧洲等主要市场。
数据维度：数据集包括用户ID，访问时间，渠道来源，互动行为，转化类型，转化金额等变量。还包括用户在不同渠道的停留时间，点击次数等详细行为数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个公开的营销分析平台和学术研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于营销分析，客户行为研究及机器学习等领域，特别是在渠道归因建模，广告效果评估及客户生命周期管理任务中具有重要应用价值。
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：适用于营销渠道效果分析，客户行为研究等学术研究，如不同渠道对用户转化的影响，客户行为路径分析等。
行业应用：可以为营销行业提供数据支持，特别是在广告投放效果评估，渠道优化及客户画像构建方面。
决策支持：支持营销策略的制定和优化，帮助商家制定科学的广告投放和渠道管理决策。
教育和培训：作为市场营销，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解渠道归因建模及客户行为分析技术。
此数据集特别适合用于探索不同营销渠道对用户转化的影响规律，帮助用户实现精准的渠道归因和广告效果评估，优化营销策略和提升广告投资回报率。
