移动广告点击归因预测数据集MobileAdvertisingClickAttributionPrediction-atashnezhad
数据来源：互联网公开数据
标签：点击预测, 广告归因, 移动广告, 点击率, 机器学习, 二分类, 数据分析, 行为预测
数据概述：
该数据集包含移动广告点击数据，记录了用户点击广告的行为及其是否最终转化为有效转化（即是否归因）。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据样本。
地理范围：数据来源未明确，但适用于全球移动广告场景。
数据维度：包括“click_id”（点击ID，唯一标识每次点击）和“is_attributed”（是否归因，0表示未归因，1表示已归因）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为ensamcsv，便于数据分析和建模。数据经过了匿名化处理。
该数据集适合用于移动广告点击行为分析和点击归因预测，在广告技术领域具有实际应用价值。
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：适用于广告归因、点击率预测等领域的研究，以及用户行为分析相关的学术研究。
行业应用：为移动广告平台、广告主和营销公司提供数据支持，特别是在广告效果评估、广告投放优化和用户行为分析等方面。
决策支持：支持广告投放策略的制定和优化，帮助提升广告投放的ROI。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和广告技术相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解广告点击行为和归因分析。
此数据集特别适合用于探索用户点击行为与广告归因之间的关系，帮助用户构建点击预测模型，优化广告投放策略。
