移动营销点击欺诈检测数据集MobileMarketingClickFraudDetectionDataset-manjarinandimajumdar
数据来源：互联网公开数据
标签：点击欺诈, 移动营销, 广告欺诈, 机器学习, 异常检测, 用户行为分析, 转化预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自移动营销活动的点击日志和转化数据，旨在用于识别和预测点击欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但根据字段命名推测为一段时间内的活动数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含地理维度信息，可以进行地域性分析。
数据维度：
MSM_click_log.csv：包含点击事件的详细日志，包括点击ID、用户ID、广告位ID、受众信息、广告主ID、发布商ID、商品ID、算法、点击竞价、IP地址、地理位置、浏览器信息、操作系统信息等。
MSM_Training_Data.csv：训练数据集，包含转化相关的用户行为数据，包括客户端ID、用户ID、转化时间、展示ID、广告位ID、点击竞价、地理位置、IP地址、商品ID、位置、发布商ID、来源URL、站点ID、模板ID、目标ID、转化时间、广告类型、转化欺诈标签等。
MSM_Test_Data.csv：测试数据集，与训练集具有相同的字段，用于评估模型。
MSM_sample_submission.csv：提交文件模板，用于提交预测的欺诈转化概率。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，分别对应点击日志、训练数据、测试数据和提交模板，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于移动营销活动，经过匿名化处理，用于研究和分析。
该数据集适合用于点击欺诈检测、转化预测、用户行为分析等研究。
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：适用于广告欺诈检测、用户行为分析、转化预测等研究领域，例如欺诈点击识别、异常行为检测、用户画像构建等。
行业应用：为移动广告行业提供数据支持，尤其适用于广告平台的欺诈检测系统、流量质量监控、广告效果优化等。
决策支持：支持广告平台和广告主进行风险评估、预算分配、策略优化等决策。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、广告技术等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解点击欺诈的原理和检测方法。
此数据集特别适合用于探索点击欺诈的模式和特征，构建欺诈检测模型，提升广告平台的流量质量和广告效果。
