数字广告转化欺诈检测数据集-rahulyadav20
数据来源：互联网公开数据
标签：数字广告，转化欺诈，欺诈检测，机器学习，广告分析，点击欺诈，欺诈行为，广告技术
数据概述： 该数据集包含数字广告领域中与转化欺诈相关的数据，记录了广告活动中的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未知，但涵盖了数字广告活动中的多个时间段。
地理范围：数据覆盖范围广泛，通常与广告投放的地理位置相关。
数据维度：数据集包括广告点击、转化、用户行为、IP地址、设备信息、时间戳等多种数据项。
数据格式：数据通常以CSV、JSON等格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据可能来源于广告平台、欺诈检测公司或公开研究，并可能经过清洗和匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈检测、广告分析、机器学习等领域的研究和应用，特别是在识别和预防广告欺诈行为方面具有重要价值。
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：适用于数字广告欺诈行为的研究，如欺诈模式识别、欺诈指标分析等。
行业应用：可以为广告平台、广告主等提供数据支持，特别是在欺诈检测、广告效果评估等方面。
决策支持：支持广告投放策略的优化，帮助广告主减少欺诈损失，提升广告投资回报率。
教育和培训：作为广告学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解广告欺诈的特点和检测方法。
此数据集特别适合用于探索广告转化欺诈的规律与特征，帮助用户实现欺诈行为的识别与预防，优化广告投放策略，提升广告活动的效率和收益。
