广告点击欺诈检测数据集AdvertisingClickFraudDetectionDataset-pallavikhedekar

数据来源：互联网公开数据

标签：点击欺诈, 广告欺诈, 欺诈检测, 机器学习, 广告投放, 行为分析, 实时数据, 广告收入

数据概述：该数据集包含来自广告投放平台的用户点击行为数据，记录了广告点击相关的多种指标，用于识别和预测广告点击欺诈行为。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间范围，可以推断为一段时间内的广告点击日志。地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含了地理位置相关维度，如国家、城市等。数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要包括Training Data.csv（训练数据）、Test Data.csv（测试数据）、click_log.csv（点击日志）和sample_submission.csv（提交样本）。关键字段包括用户ID、广告位ID、点击时间、IP地址、地理位置、操作系统、浏览器信息、点击出价、是否为欺诈点击等。数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和机器学习建模。数据已进行结构化处理，方便特征工程和模型训练。来源信息：数据来源于广告投放平台，提供了广告点击相关的详细信息，有助于深入分析用户行为和识别欺诈行为。该数据集适合用于欺诈检测、点击率预测、用户行为分析等领域的研究。

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：适用于广告反欺诈、用户行为分析、点击率预测等学术研究，以及相关算法的开发与优化。行业应用：为广告平台、广告主和第三方监测机构提供数据支持，用于提升广告投放效果、降低欺诈损失。决策支持：支持广告平台的风险控制决策，优化广告投放策略，提高广告收入。教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和广告技术相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解广告欺诈检测方法。此数据集特别适合用于探索广告点击行为的规律，构建欺诈检测模型，提升广告投放效果和用户体验。