移动广告点击率预测数据集MobileAdvertisementClick-ThroughRatePrediction-subhadraalluri
数据来源：互联网公开数据
标签：点击率预测, 移动广告, 数据挖掘, 机器学习, 广告投放, 欺诈检测, 行为分析, 时序数据
数据概述：
该数据集包含来自移动广告平台的点击事件数据，记录了用户点击广告的相关信息，用于预测广告点击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年11月7日至2017年11月9日。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但可以推断为全球范围内的移动广告流量。
数据维度：包括“ip”（用户IP地址）、“app”（应用ID）、“device”（设备ID）、“os”（操作系统ID）、“channel”（渠道ID）、“click_time”（点击时间）、“attributed_time”（归因时间，即点击转化为安装的时间，null表示未转化）和“is_attributed”（是否归因，0表示未转化，1表示转化）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train_sample.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据已进行匿名化处理。
该数据集适合用于点击率预测、欺诈检测、用户行为分析等。
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：适用于广告点击行为预测、用户行为分析和广告欺诈检测等研究，探索用户点击与转化之间的关系。
行业应用：可以为移动广告平台、广告主和广告技术公司提供数据支持，用于优化广告投放策略、提高广告点击率和转化率。
决策支持：支持广告投放策略的制定、预算分配和效果评估，帮助广告主实现精准营销。
教育和培训：作为机器学习和数据挖掘课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解点击率预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响广告点击和转化的关键因素，帮助用户构建预测模型、提升广告投放效果。
