广告点击预测用户行为数据集_Advertising_Click_Prediction_User_Behavior_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：广告点击预测, 用户行为分析, 推荐系统, 机器学习, 广告投放, 市场营销, 数据建模, 行为预测
数据概述：
该数据集包含广告活动相关的用户行为数据，记录了用户对不同广告的互动情况，主要用于广告点击率预测和用户行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但结合数据内容推测为广告投放期间的用户行为数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可用于分析不同用户群体的广告点击行为。
数据维度：数据集包含用户ID（user_id），广告活动ID（adv_campaign_id），以及预测的点击概率（predict）。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_submission.csv，用于提交预测结果。此外，数据集还包含其他Parquet格式的文件，例如campaigns_meta.parquet、categories.parquet、test.parquet、train.parquet，这些文件可能包含广告活动元数据、类别信息、测试集和训练集等。
来源信息：数据来源于广告平台或相关的数据竞赛，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于广告点击率预测、用户行为分析、推荐系统构建等领域。
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：适用于用户行为分析、广告点击预测、推荐系统等领域的研究，例如用户兴趣建模、点击率预测模型优化。
行业应用：可以为广告投放平台、营销公司提供数据支持，特别是在广告精准投放、个性化推荐等方面。
决策支持：支持广告活动效果评估、广告预算分配、用户群体分析等决策。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、推荐系统等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解广告点击预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户对广告的点击行为规律，提升广告点击预测的准确性，优化广告投放策略。
