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一、項目背景與目標

隨著在線廣告的普及，如何精準地判斷用戶是否可能點擊廣告成為數字營銷中的關鍵問題。通過分析用戶的日常行為、人口屬性和上網習慣，我們可以利用機器學習模型預測廣告的點擊率，進而優化廣告投放策略，提高轉化率和廣告效益。

本項目旨在基于一份包含10000條用戶行為記錄的數據集，構建多個分類模型，預測用戶是否會點擊廣告。通過數據探索、特征工程、模型訓練和評估，我們希望選出性能最佳的模型并用于后續實際推理。

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二、數據概覽與預處理

2.1 數據導入與初步分析

原始數據位于 CSV 文件中，共包含以下特征字段：

• Daily Time Spent on Site：每日在網站上停留時間
• Age：用戶年齡
• Area Income：所在地區收入水平
• Daily Internet Usage：每日互聯網使用時間
• Ad Topic Line、City、Country：文本類信息
• Timestamp：用戶活動的時間戳
• Gender：性別
• Clicked on Ad：目標變量（是否點擊廣告）

通過 df.info() 和 df.describe() 等函數，我們對數據結構和變量范圍有了初步了解。

2.2 缺失值與重復值處理

為保證數據質量，我們進行了以下清洗步驟：

• 使用 dropna() 刪除所有缺失值記錄；
• 使用 drop_duplicates() 去除重復記錄。

2.3 目標變量分布

通過柱狀圖和餅狀圖分析發現，點擊廣告（1）和未點擊廣告（0）的數量基本持平，表明數據集是平衡數據集，無需進一步處理不均衡問題。

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三、探索性數據分析（EDA）

我們對多個特征進行了單變量和多變量分析，以更好地理解它們與廣告點擊行為的關系。

3.1 數值變量分布

通過直方圖觀察可知：

• 大多數用戶在網站停留時間在32到55分鐘之間；
• 年齡主要集中在27到40歲之間；
• 日常互聯網使用時間多為180~240分鐘；
• 地區收入大致分布在30000~80000之間。

3.2 類別變量分布

• 性別分布：男女用戶數量大致相等；
• 國家分布：國家類別眾多，但前幾個國家的數據量明顯較高；
• 性別與點擊的關系：男性點擊廣告的比例略高于女性。

3.3 特征關系分析

使用散點圖和相關性熱力圖分析變量間的相關性：

• Age 和 Daily Time Spent on Site 與是否點擊廣告存在顯著模式；
• Daily Internet Usage 與廣告點擊呈負相關；
• 特征之間的線性相關性總體不高，適合用于機器學習模型。

3.4 高級可視化分析

我們還使用 Plotly 繪制了多個交互式箱型圖，進一步觀察數值型特征和目標變量之間的關系：

• 花更多時間在網站上的用戶更可能點擊廣告；
• 年齡在40歲上下的用戶點擊廣告的概率高于年輕用戶；
• 高收入用戶點擊廣告的傾向略低。

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四、特征工程與數據準備

4.1 特征提取與轉換

• 從 Timestamp 中提取 Hour、DayOfWeek 和 Month；
• 將 Gender 映射為 0（Male）和 1（Female）；
• 刪除冗余或無關列如 Ad Topic Line、City、Country 和原始 Timestamp。

4.2 數據集拆分與標準化

使用 train_test_split() 將數據按7:3拆分為訓練集和測試集。由于邏輯回歸模型對特征尺度敏感，我們使用 StandardScaler 對數值特征進行標準化處理并保存了標準化器以供后續使用。

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五、模型訓練與評估

本項目采用以下四種主流分類模型進行建模：

• 邏輯回歸（Logistic Regression）
• 隨機森林（Random Forest）
• 梯度提升樹（Gradient Boosting）
• XGBoost 分類器

5.1 模型訓練與預測流程

對于邏輯回歸，我們使用標準化后的數據，其余模型使用原始特征值。訓練完成后，每個模型都輸出了預測類別和預測概率。

5.2 評估指標與可視化

我們采用多種評價指標進行模型評估：

• Accuracy（準確率）
• Precision（精確率）
• Recall（召回率）
• F1 Score
• AUC（ROC曲線下面積）

此外，我們還繪制了：

• ROC曲線用于比較分類性能；
• 混淆矩陣直觀展示各類預測的準確性；
• 柱狀圖對比各模型在5項指標上的得分。

5.3 模型保存

使用 joblib 將每個模型保存為 .pkl 文件，便于后續推理使用。

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六、模型推理與實戰應用

我們通過以下步驟完成模型預測流程：

1. 加載指定的模型（如 Logistic Regression）和標準化器；

2. 構建輸入樣本，例如：

   {'Daily Time Spent on Site': [60.0],'Age': [35],'Area Income': [60000],'Daily Internet Usage': [200.0],'Gender': [1],'Hour': [14],'DayOfWeek': [2],'Month': [4]
   }
   

3. 對數據進行標準化（如使用邏輯回歸）；

4. 進行預測并輸出類別與點擊概率。

例如某個預測結果為：

• 預測類別：1（點擊廣告）
• 預測概率：0.85

說明該用戶點擊廣告的可能性為85%。

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七、總結與展望

7.1 項目成果總結

• 構建了從數據探索到模型推理的完整機器學習流程；
• 成功訓練并評估了四個分類模型；
• 選出了表現最佳的模型（如XGBoost在AUC上表現最優）；
• 實現了可復用的模型預測接口。

7.2 項目亮點

• 使用多種可視化手段深入理解特征與目標之間的關系；
• 采用交叉驗證和多指標綜合評估模型效果；
• 完善的數據預處理和特征工程流程提高了模型魯棒性；
• 提供了模型保存與加載接口，具備實際應用潛力。

7.3 后續優化方向

• 可引入更多行為數據或用戶畫像提升模型表現；
• 使用深度學習方法（如多層感知機）進一步優化；
• 實現線上API接口進行實時廣告點擊預測；
• 增加模型調參流程（如GridSearchCV）提升精度。

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廣告點擊預測問題本質上是一個典型的二分類任務，具備數據清晰、目標明確、應用場景廣泛的特征。通過本項目，不僅提升了我們對數據建模全過程的理解，也為未來在數字廣告、精準營銷等領域的實戰落地打下了堅實的基礎。

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