广告营销用户点击预测数据集_Advertising_Campaign_User_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, 推荐系统, 广告投放, 数据建模, 行为预测
数据概述：
该数据集包含广告营销活动相关的用户行为数据，用于预测用户是否会点击广告。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据，用于训练和评估预测模型。
地理范围：数据未限定地理范围，通常适用于广告投放场景，可根据实际应用进行地域划分。
数据维度：数据集包括用户ID、广告活动ID以及预测点击概率。此外，可能还包含其他用于训练的数据，如广告活动信息、用户属性等。
数据格式：包含CSV格式的提交文件sample_submission.csv，以及Parquet格式的train.parquet、test.parquet、campaigns.parquet和categories.parquet文件，Parquet格式文件更适合大数据存储和处理。
来源信息：数据来源于广告营销平台或相关公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户点击行为预测、广告推荐、广告投放策略优化等领域。
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：适用于用户行为分析、推荐系统、机器学习等领域的学术研究，如点击率预估模型、用户画像构建、个性化广告推荐等。
行业应用：为广告营销行业提供数据支持，特别是在广告投放策略优化、点击率预测、用户定向等方面。
决策支持：支持广告平台的决策制定，优化广告投放策略，提高广告的点击率和转化率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解广告营销相关的建模技术。
此数据集特别适合用于构建和评估用户点击预测模型，帮助用户优化广告投放策略，提升广告效果。
