广告竞价预测数据集AdvertisingAuctionPredictionDataset-doriancorreiamateus

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, 广告投放, 在线广告, 行为分析, 预测模型, 广告收益

数据概述：该数据集包含来自在线广告竞价平台的历史数据，记录了广告竞价相关的关键信息，用于预测广告是否被售出（isSold）。主要特征如下：时间跨度：数据记录了大约一个月的时间，具体时间范围为2020年10月。地理范围：数据覆盖了多个国家和地区，包括但不限于CA（加拿大）、US（美国）、MX（墨西哥）等。数据维度：包括auctionId（竞价ID）、timeStamp（时间戳）、placementId（广告位ID）、websiteId（网站ID）、hashedRefererDeepThree（哈希化的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（文章安全分类）以及isSold（是否售出，二元变量，用于训练标签）等多个维度。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）。来源信息：数据来源于在线广告竞价平台，已进行匿名化处理，例如对Referer信息进行了哈希处理。该数据集适合用于广告竞价预测、点击率预测等相关研究。

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、计算广告学和机器学习交叉领域的学术研究，如点击率预测模型优化、广告竞价策略分析等。行业应用：为在线广告行业提供数据支持，特别适用于广告投放平台、广告需求方平台（DSP）和广告供应方平台（SSP）的模型训练与评估。决策支持：支持广告投放决策的制定和优化，帮助广告主提升广告投放效果和ROI。教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和广告学相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解广告竞价机制和预测模型。此数据集特别适合用于探索用户行为与广告竞价结果之间的关系，构建预测模型，从而帮助用户优化广告投放策略，提升广告收益。