在线广告点击预测数据集OnlineAdvertisingClickPredictionDataset-sulabh4
数据来源：互联网公开数据
标签：点击率预测, 在线广告, 广告投放, 机器学习, CTR预估, 广告竞价, 用户行为, 推荐系统
数据概述：
该数据集包含来自在线广告平台的点击行为数据，记录了用户在浏览网页或使用应用时，对广告的点击情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了特定时间段内的点击行为，具体时间信息包含在“hour”字段中，可用于分析时间序列特征。
地理范围：数据来源未明确指出具体地理位置，但通常此类数据覆盖全球范围内的广告流量。
数据维度：数据集包含多个字段，包括但不限于：
id：点击事件的唯一标识符；
click：用户是否点击广告（0表示未点击，1表示点击）；
hour：点击发生的小时，以时间戳形式记录；
C1-C21：匿名类别特征，代表广告相关的多种属性，如广告位、广告类型、用户设备信息等。
数据格式：CSV格式，文件名为train_subset_1000000.csv，方便数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于在线广告平台，已进行匿名化处理，以保护用户隐私和商业机密。该数据集适用于点击率预测（CTR）建模，评估广告效果，以及用户行为分析等任务。
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：适用于广告点击率预测、用户行为分析、广告推荐算法研究等领域。
行业应用：可以为广告平台、广告代理商和市场研究机构提供数据支持，用于优化广告投放策略、评估广告效果、提升广告收入等。
决策支持：支持广告投放策略的制定和优化，帮助广告主更好地理解用户行为，提高广告的点击率和转化率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和广告学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解点击率预测和广告投放的原理。
此数据集特别适合用于探索广告点击行为的规律，构建点击率预测模型，优化广告投放策略，并提升广告的点击率和转化率。
