点击率预测测试数据集-gauravduttakiit
数据来源：互联网公开数据
标签：点击率预测，CTR，广告，机器学习，数据集，行为数据，推荐系统，在线广告
数据概述： 该数据集包含用于点击率（CTR）预测任务的测试数据，记录了用户与广告之间的互动行为。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围未明确，但通常涵盖一段时间内的用户行为数据。
地理范围： 数据覆盖范围未明确，但可能包含了来自不同地区的用户数据。
数据维度： 数据集包括用户ID、广告ID、曝光时间、点击状态（点击或未点击）、用户特征、广告特征等。
数据格式： 数据通常以CSV或其他结构化文本格式提供，方便数据分析和模型训练。
来源信息： 数据来源于在线广告平台或模拟数据集，经过清洗和处理，用于CTR预测模型的训练和评估。
该数据集适合用于CTR预测、广告推荐、用户行为分析、机器学习模型训练和评估等领域。
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CTR预测算法的研究，如深度学习模型、梯度提升树模型等，以及用户行为分析和广告效果评估。
行业应用： 可以为在线广告平台、推荐系统等行业提供数据支持，用于优化广告投放策略、提高点击率和用户体验。
决策支持： 支持广告投放策略的制定，帮助广告主优化广告预算、提高广告效果。
教育和培训： 作为机器学习、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解CTR预测和相关技术。
此数据集特别适合用于探索用户行为与广告点击之间的关系，帮助用户实现CTR预测模型的构建和优化，提高广告投放的精准度和效率。
