广告追踪欺诈检测数据集AdTrackingFraudDetectionDataset-ambisinistra
数据来源：互联网公开数据
标签：广告业，欺诈检测，数据集，机器学习，异常检测，网络安全，数据挖掘，电子商务
数据概述： 该数据集包含来自广告追踪平台的数据，记录了广告展示、点击及转化等行为，主要用于识别和检测广告欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2021年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区的广告投放场景，包括北美、欧洲、亚洲等主要市场。
数据维度：数据集包括广告ID、用户ID、设备信息、IP地址、时间戳、点击行为、转化数据、广告类型、投放渠道等变量。还包括欺诈检测所需的标签数据，如是否为欺诈点击等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于广告追踪平台的公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于广告欺诈检测、网络安全分析、机器学习模型训练等领域的应用，尤其在异常行为识别、点击欺诈检测等方面具有重要价值。
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：适用于广告欺诈检测、用户行为分析、点击行为研究等学术研究，如广告欺诈模式的识别、用户行为特征的提取等。
行业应用：可以为广告行业、电商平台提供数据支持，特别是在广告反欺诈、点击行为监控等方面。
决策支持：支持广告投放策略的优化和风险控制，帮助广告主和平台制定更有效的投放和反欺诈策略。
教育和培训：作为网络安全、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解广告欺诈检测、异常行为分析等技术。
此数据集特别适合用于探索广告欺诈行为的规律与趋势，帮助用户实现准确的欺诈检测，优化广告投放策略，降低广告成本，提高广告效果。
