用户行为分析广告点击数据集UserBehaviorAnalysisAdClickDataset-alisharaj2607
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 广告点击, 移动广告, 数据挖掘, 用户画像, 推荐系统, 行为预测, 机器学习
数据概述：
该数据集包含用户在移动设备上的广告点击行为数据，记录了用户在特定时间内的广告互动情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但可推断为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但从城市（city）等字段推测为中国大陆地区用户。
数据维度：数据集包含了用户、广告、设备、以及环境等多个维度的数据，包括用户ID（uid）、任务ID（task_id）、广告ID（adv_id）、创建类型（creat_type_cd）、设备信息（dev_id, device_name, device_size）、用户属性（age, gender, career, city, city_rank, residence）、应用信息（app_first_class, app_second_class, app_score）、网络环境（net_type）、消费行为（consume_purchase）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test_data_B.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于移动广告投放平台，记录了用户在广告展示和点击过程中的相关信息。该数据集适合用于用户行为分析、广告效果评估和定向推荐等领域。
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：适用于用户行为分析、广告点击预测、用户画像构建等领域的学术研究，如探索用户兴趣偏好、评估广告投放效果、研究用户生命周期价值等。
行业应用：为广告行业、互联网公司提供数据支持，尤其适用于优化广告投放策略、提升广告点击率、提高用户转化率等。
决策支持：支持广告平台和内容提供商的决策制定，帮助其优化广告推荐算法、提升用户体验、增加营收。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、用户行为分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据处理、模型构建和分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户对广告的点击行为规律，构建用户画像，优化广告推荐算法，并提升广告点击率和转化率。
