用户行为点击率预测数据集UserBehaviorClick-ThroughRatePrediction-fclk999
数据来源：互联网公开数据
标签：点击率预测, 用户行为分析, 广告推荐, 机器学习, 行为数据, 数据挖掘, 时间序列分析, CTR预测
数据概述：
该数据集包含用户在特定时间段内的行为数据，记录了用户对不同内容的点击情况，主要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2021年11月13日。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可用于分析用户行为在特定情境下的表现。
数据维度：数据集包括以下字段：userid（用户唯一标识符），dt（日期，记录点击发生的时间），groupid（用户分组标识），ctr（点击率，以百分比形式表示）。
数据格式：CSV格式，文件名为Ctr_all.csv，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于点击率预测、用户行为分析等领域的研究和应用。
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、用户行为分析等领域的学术研究，如点击率预测模型的优化、用户兴趣建模等。
行业应用：可以为广告平台、内容推荐系统等提供数据支持，尤其是在提升广告点击率、优化内容推荐精准度方面。
决策支持：支持产品经理和市场人员进行用户行为分析，辅助制定更有效的营销策略。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握点击率预测模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于探索用户行为与点击率之间的关系，帮助用户实现提升广告投放效果、优化内容推荐算法等目标。
