移动广告点击归因分析数据集MobileAdvertisingClickAttributionAnalysis-zhizhuo
数据来源：互联网公开数据
标签：移动广告, 点击归因, 广告营销, 数据分析, 时间序列, 用户行为, 机器学习, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自TalkingData的移动广告点击数据，记录了用户点击广告后的相关信息，用于分析广告点击与应用安装之间的关系，以及用户行为模式。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年11月。
地理范围：数据来源未明确标注地理范围，但根据数据集来源，推测为全球范围内的移动广告点击数据。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：ip地址（ip）、应用ID（app）、设备ID（device）、操作系统ID（os）、渠道ID（channel）、点击时间（click_time）、归因时间（attributed_time）、是否归因（is_attributed）、年（year）、月（month）、星期几（weekday）和小时分钟（hm）。
数据格式：CSV格式，文件名为data2csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于TalkingData，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于移动广告归因分析、用户行为分析和广告效果评估等领域。
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：适用于广告点击归因分析、用户行为模式研究、点击欺诈检测等学术研究。
行业应用：为广告营销行业提供数据支持，尤其是在广告效果评估、用户定向投放、渠道优化等方面。
决策支持：支持广告主优化广告投放策略，提高广告投资回报率，并帮助媒体平台评估广告质量。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和广告营销课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解广告归因分析。
此数据集特别适合用于探索用户点击广告后的行为规律，以及不同渠道、设备、操作系统对广告转化率的影响，从而优化广告投放策略，提升广告效果。
