广告活动点击预测数据集_Advertising_Campaign_Click_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：广告营销, 用户行为分析, 点击预测, 机器学习, 广告推荐, 市场分析, 用户画像, 预测模型
数据概述：
该数据集包含广告活动相关的用户行为数据，用于构建和评估广告点击预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为某个时间段内的数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可用于分析全球范围内的广告活动效果。
数据维度：包括用户ID（user_id）、广告活动ID（adv_campaign_id）以及预测的点击概率（predict）。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_submission.csv，便于数据分析和模型训练。此外，数据集中还包含其他Parquet格式的文件，可能包含更丰富的数据特征，如广告活动元数据、用户历史行为等。
来源信息：数据来源于广告活动相关的公开数据集，具体来源未明确。已进行初步的数据处理，为建模提供了基础。
该数据集适合用于广告点击预测、用户行为分析和广告推荐等领域。
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：适用于广告营销、推荐系统和用户行为分析等领域的学术研究，如点击率预估、用户兴趣建模等。
行业应用：可以为广告平台、营销公司提供数据支持，特别是在广告投放策略优化、个性化广告推荐等方面。
决策支持：支持广告活动的预算分配、定向投放策略制定，提升广告效果和投资回报率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解广告点击预测模型的构建和评估。
此数据集特别适合用于探索用户对不同广告活动的反应规律，帮助用户构建和优化广告点击预测模型，提升广告投放效果。
