用户广告点击行为分析数据集UserAdvertisingClickBehaviorAnalysisDataset-amrelsayeh
数据来源：互联网公开数据
标签：广告点击, 用户行为, 机器学习, 市场营销, 行为预测, 数据分析, 互联网广告, 交叉分析
数据概述：
该数据集包含用户在互联网广告环境中的交互数据，记录了用户浏览网站、停留时间、年龄、收入、每日上网时长、广告主题、所在城市、性别、国家、以及是否点击广告等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为2016年，具体时间范围未在数据集中明确给出。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区。
数据维度：包括“Daily Time Spent on Site”（每日网站停留时间）、“Age”（年龄）、“Area Income”（地区收入）、“Daily Internet Usage”（每日上网时长）、“Ad Topic Line”（广告主题）、“City”（城市）、“Male”（性别，0代表女性，1代表男性）、“Country”（国家）、“Timestamp”（时间戳）和“Clicked on Ad”（是否点击广告，0代表未点击，1代表点击）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为advertising.csv，方便数据导入和分析。
数据来源于用户在网站上与广告交互的行为数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、广告点击预测、市场营销策略优化等领域。
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、广告效果评估、用户画像构建等。
行业应用：可以为广告行业、互联网营销公司提供数据支持，特别是在广告投放策略优化、用户定向广告、点击率预测等方面。
决策支持：支持企业进行市场细分、产品推广策略制定、广告预算分配等决策。
教育和培训：作为市场营销、数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解用户行为分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户对不同广告的反应、用户特征与点击行为之间的关系，以及预测广告的点击率，从而优化广告投放策略、提升广告效果。
