广告点击预测数据集AdClickPredictionDataset-nehadammannagari
数据来源：互联网公开数据
标签：广告，点击预测，数据集，机器学习，CTR预测，在线广告，行为分析，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，用于广告点击率（CTR）预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为特定时间段，具体时间信息需参考数据集原始说明。
地理范围：数据覆盖范围取决于广告投放区域，通常包括多个国家或地区。
数据维度：数据集包括用户ID，广告ID，广告展示位置，用户行为特征（如浏览历史，兴趣偏好），上下文信息（如时间，设备类型，IP地址等）以及点击标签（0或1，表示未点击或已点击）。
数据格式：数据通常以CSV或Parquet等格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于在线广告平台，已进行匿名化处理和数据清洗。
该数据集适合用于CTR预测，用户行为分析，推荐系统等领域的研究和应用，特别是在广告投放优化和用户画像构建方面具有重要价值。
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，用户行为建模，广告效果评估等研究，如不同广告策略的CTR对比，用户兴趣建模等。
行业应用：可以为在线广告平台，搜索引擎等行业提供数据支持，特别是在广告投放优化，广告推荐算法改进方面。
决策支持：支持广告投放策略的制定，广告预算分配和用户定向投放。
教育和培训：作为机器学习，数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解CTR预测和广告推荐技术。
此数据集特别适合用于探索广告点击行为的规律与趋势，帮助用户实现准确的点击预测，优化广告投放策略，提高广告的点击率和转化率。
