广告投放优化与效果预测数据集TFT-AdvisorAdvertisingOptimizationandPerformancePredictionDataset-hamzaachehboune
数据来源：互联网公开数据
标签：广告投放，数据集，机器学习，效果预测，优化策略，商业智能，营销分析，时间序列
数据概述： 该数据集由TFT-Advisor项目提供，主要记录了各类广告投放的相关数据，适用于广告优化，效果预测及营销策略分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区，包括亚洲，欧洲，北美等主要市场。
数据维度：数据集包括广告投放的日期，广告类型，投放渠道，目标受众，预算，点击率，转化率，成本等变量。还包括广告效果的历史数据和影响因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于TFT-Advisor的广告优化平台，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于广告投放优化，效果预测，营销策略分析等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于广告效果预测，投放策略优化等研究，如广告投放的ROI分析，目标受众精准定位等。
行业应用：可以为广告行业提供数据支持，特别是在广告投放优化，效果监测和策略调整方面。
决策支持：支持广告投放的预算分配和策略优化，帮助广告主制定科学的投放计划。
教育和培训：作为市场营销，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解广告优化，效果预测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索广告投放的优化策略与效果预测规律，帮助用户实现精准投放，提升广告ROI，优化营销效果和资源分配。
