移动端广告点击预测数据集MobileAdvertisingClickPredictionDataset-kunalchamoli
数据来源：互联网公开数据
标签：点击预测, 移动广告, 用户行为, 机器学习, 推荐系统, 数据分析, 广告投放, 用户画像
数据概述：
该数据集包含来自移动端广告平台的用户行为数据，记录了用户在移动应用中浏览广告、点击广告的相关信息，用于构建点击率预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年12月。
地理范围：数据来源未明确标注，但可推测为全球范围内的移动广告场景。
数据维度：
train.csv: 包含广告展示ID, 展示时间, 用户ID, 应用代码, 操作系统版本, 是否使用4G网络, 是否点击广告等字段。
test.csv: 包含广告展示ID, 展示时间, 用户ID, 应用代码, 操作系统版本, 是否使用4G网络等字段。
item_data.csv: 包含商品ID, 商品价格, 商品一级、二级、三级分类, 商品类型等字段。
view_log.csv: 包含服务器时间, 设备类型, 用户会话ID, 用户ID, 商品ID等字段。
数据格式：CSV格式，分别对应train.csv, test.csv, item_data.csv和view_log.csv四个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于移动广告平台的用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于点击率预测、用户行为分析和广告推荐系统等相关领域。
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：适用于广告推荐、用户行为分析、点击率预测等领域的学术研究，例如，探索用户在不同网络环境下的广告点击行为差异，分析不同商品类别与点击之间的关系。
行业应用：为广告平台、移动应用开发者、广告代理商提供数据支持，特别是在广告投放策略优化、用户定向、个性化推荐等方面。
决策支持：支持广告平台优化广告投放策略，提升广告点击率和转化率，从而提高收益。
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素材，帮助学生和研究人员理解用户行为数据，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户在移动端广告环境下的行为模式，帮助用户优化广告投放策略，提升广告点击率，实现精准营销。
