电商广告点击预测用户行为数据集_E_commerce_Advertising_Click_Prediction_User_Behavior_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 广告点击, 用户行为, 机器学习, 行为分析, 预测模型, 点击率预估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的广告点击相关数据，记录了用户在浏览广告时的详细行为特征，可用于预测用户是否会点击广告。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间段，但提供了年、月、日、小时等时间维度，可用于时间序列分析。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为电商平台的用户行为数据，可能覆盖多个地区。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖了用户、广告、商品、时间、以及各种统计特征。具体字段包括：pid（商品ID）、year、month、day、weekday（星期几）、cate_id（商品类别ID）、campaign_id（推广活动ID）、customer（用户ID）、brand（品牌）、price（商品价格）、cms_segid、cms_group_id、final_gender_code（性别）、age_level（年龄层）、pvalue_level（消费能力层级）、shopping_level（购物等级）、occupation（职业）、new_user_class_level（新用户等级）、hour（小时）、day_hour、last_3days_disp_cnt（过去3天曝光次数）、last_3days_clk_cnt（过去3天点击次数）、last_3days_clk_disp_ratio（过去3天点击/曝光比）、以及各种基于不同维度组合的统计特征，如基于年龄、消费能力、购物等级、新用户等级、品牌、推广活动、用户等的多维度点击与曝光统计。
数据格式：CSV格式，包含 train_data.csv 和 test_data.csv 两个文件，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于用户行为分析、点击率预估、以及个性化推荐等研究。
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：适用于电商用户行为分析、广告点击预测、以及基于用户画像的个性化推荐研究。
行业应用：为电商平台、广告平台提供数据支持，尤其在提升广告点击率、优化广告投放策略、以及改善用户体验方面具备实用性。
决策支持：支持广告投放策略的制定、用户画像的构建、以及精准营销活动的实施。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、以及电商分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解用户行为与广告投放的关系。
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，构建预测模型，以提高广告投放的效率和精准度。
