广告竞价点击预测数据集AdvertisingAuctionClickPredictionDataset-vydrah
数据来源：互联网公开数据
标签：广告竞价, 点击预测, 机器学习, 实时竞价, 行为分析, 广告投放, 数据挖掘, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自广告竞价平台的数据，记录了广告竞价过程中产生的相关信息，用于预测广告是否会被点击。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年10月。
地理范围：数据涵盖多个国家或地区，如CA（加拿大）、US（美国）、MX（墨西哥）等。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，如：auctionId（竞价ID）、timeStamp（时间戳）、placementId（广告位ID）、websiteId（网站ID）、hashedRefererDeepThree（加密的Referer信息）、country（国家）、opeartingSystem（操作系统）、browser（浏览器）、browserVersion（浏览器版本）、device（设备类型）、environmentType（环境类型）、integrationType（集成类型）、articleSafenessCategorization（文章安全性分类）以及isSold（是否售出，即是否被点击，为训练集中的标签）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和testSubmissionFile.csv（提交文件）三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于广告竞价平台的真实竞价数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于广告点击率预测、用户行为分析和实时竞价策略优化等研究。
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：适用于广告技术、计算广告学等领域的学术研究，如点击率预测模型的构建、用户行为模式分析、广告位价值评估等。
行业应用：可以为广告行业提供数据支持，特别是在程序化广告、实时竞价（RTB）和广告定向等领域。
决策支持：支持广告平台和广告主优化广告投放策略，提升广告点击率和转化率，实现更精准的广告投放。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解广告竞价过程和点击预测模型。
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系，帮助用户构建和优化点击预测模型，提升广告投放效果。
