点击预测数据集AID点击预测数据集-amitverma2030
数据来源：互联网公开数据
标签：点击预测，广告，数据集，用户行为，机器学习，推荐系统，在线广告，行为分析
数据概述： 该数据集包含了用户在广告平台上的点击行为数据，用于预测用户对广告的点击概率。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未知。
地理范围：数据覆盖了多个地区的用户。
数据维度：数据集包括用户的点击行为数据，广告信息，用户特征和上下文信息等。具体包括用户ID，广告ID，点击时间，展示时间，广告位，用户年龄，性别，设备类型，广告类型等。
数据格式：数据提供CSV等格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于广告平台，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于点击率预测，用户行为分析，广告推荐等机器学习任务，特别是在广告投放优化，用户定向等方面具有重要价值。
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：适用于点击率预测，用户行为分析等学术研究，如点击行为建模，用户兴趣挖掘等。
行业应用：可以为广告平台，电商平台等提供数据支持，特别是在广告投放优化，个性化推荐等方面。
决策支持：支持广告投放策略优化，用户定向和广告预算分配等决策。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解点击率预测，用户行为分析等技术。
此数据集特别适合用于探索用户点击行为的规律与趋势，帮助用户实现准确的点击率预测，优化广告投放策略，提高广告收入。
