在线广告竞价行为数据集_Online_Advertising_Bidding_Behavior_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：广告竞价, 行为分析, 点击预测, 广告投放, 流量分析, 用户画像, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自在线广告竞价平台的用户行为数据，记录了广告竞价过程中产生的各种交互信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年6月。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了IP地址和城市信息，可用于地域分析。
数据维度：数据集包括BidID（竞价ID），Timestamp（时间戳），VisitorID（访客ID），User-Agent（用户代理），IP（IP地址），Region（区域），City（城市），Adexchange（广告交易平台），Domain（域名），URL（网址），AnonymousURLID（匿名URL ID），AdslotID（广告位ID），Adslotwidth（广告位宽度），Adslotheight（广告位高度），Adslotvisibility（广告位可见性），Adslotformat（广告位格式），Adslotfloorprice（广告位底价），CreativeID（创意ID），Biddingprice（竞价价格），AdvertiserID（广告商ID），logtype（日志类型）等多个字段。
数据格式：CSV格式，共包含7个文件，文件名以downsampled_df06.csv至downsampled_df12.csv命名，方便按时间或其它维度进行分析。
该数据集适合用于分析在线广告竞价行为，用户点击预测，广告效果评估等。
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：适用于广告投放效果评估、用户行为分析、点击率预测等方面的学术研究。
行业应用：可以为广告平台、广告代理商等提供数据支持，特别是在广告策略优化、用户定向、流量变现等方面。
决策支持：支持广告投放策略的制定和优化，提升广告投放的ROI（投资回报率）。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、广告学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解广告竞价机制。
此数据集特别适合用于探索用户在广告竞价环境下的行为模式，预测用户点击行为，优化广告投放策略，提升广告投放效果。
