用户行为广告点击预测数据集UserBehaviorAdvertisingClickPrediction-gopalchettri
数据来源：互联网公开数据
标签：广告点击预测, 用户行为分析, 机器学习, 市场营销, 数据挖掘, 用户画像, 文本分析, 行为预测
数据概述：
该数据集包含用户在浏览网站时的行为数据，记录了用户对广告的点击情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年，具体日期详见Timestamp字段。
地理范围：数据来源于全球范围，包括多个国家的用户。
数据维度：数据集包括多个用户属性和行为数据，如“Daily Time Spent on Site”（用户在网站上花费的每日时间），“Age”（年龄），“Area Income”（地区收入），“Daily Internet Usage”（每日互联网使用时长），“Ad Topic Line”（广告主题行），“City”（城市），“Male”（性别，0代表女性，1代表男性），“Country”（国家），“Timestamp”（时间戳），“Clicked on Ad”（是否点击广告，0代表未点击，1代表已点击）。
数据格式：CSV格式，文件名为advertising.csv，便于数据处理和分析。
该数据集适用于用户行为分析、广告点击预测、市场营销策略分析等领域。
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、用户行为分析、广告效果评估等方面的学术研究，例如用户画像构建、点击率预测模型研究等。
行业应用：可以为广告行业、市场营销部门提供数据支持，特别是在广告投放策略优化、用户定向广告推送等方面。
决策支持：支持企业制定更精准的广告投放策略，优化广告预算分配，提升广告点击率和转化率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等相关课程的教学案例，帮助学生理解用户行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索影响广告点击行为的因素，构建预测模型，帮助用户实现广告效果最大化和用户体验优化。
