在线广告点击行为分析数据集OnlineAdvertisingClickBehaviorAnalysisDataset-bhavishpothuraju
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, 广告投放, 文本分析, 数据挖掘, 预测建模
数据概述：
该数据集包含用户在互联网上浏览广告时的行为数据，记录了用户与广告互动的情况，并提供了多种用户属性及广告相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了单个时间点（Timestamp），反映了用户行为的即时性。
地理范围：数据涵盖了多个国家的用户，包括但不限于突尼斯、瑙鲁、圣马力诺、意大利、冰岛、挪威、缅甸、澳大利亚、格林纳达和加纳等。
数据维度：数据集包括“Daily Time Spent on Site”（用户在网站上花费的时间）、“Age”（用户年龄）、“Area Income”（用户收入）、“Daily Internet Usage”（用户每日互联网使用时长）、“Ad Topic Line”（广告主题）、“City”（用户所在城市）、“Male”（用户性别，0代表女性，1代表男性）、“Country”（用户所在国家）、“Timestamp”（时间戳）和“Clicked on Ad”（用户是否点击广告，0代表未点击，1代表已点击）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为advertising.csv，便于数据分析和建模。数据已进行结构化处理，可以直接用于分析。
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，如用户点击行为预测、广告效果评估等。
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、用户画像构建、定向广告推荐等方面。
决策支持：支持市场营销人员进行广告预算分配、广告文案优化、目标受众定位等决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解用户行为分析和广告营销策略。
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联性，帮助用户构建预测模型、优化广告投放策略，并提升广告的点击率和转化率。
