移动广告点击归因预测数据集MobileAdvertisingClickAttributionPrediction-gopisaran
数据来源：互联网公开数据
标签：广告归因, 点击预测, 机器学习, 二元分类, 移动广告, 数据建模, 广告效果评估, 用户行为分析
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后是否发生转化行为的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某个时间段内的广告点击数据。
地理范围：数据来源未明确标注，但可用于分析全球范围内的移动广告点击行为。
数据维度：包括“click_id”（点击ID，用于标识每次点击）和“is_attributed”（是否发生转化，0和1分别代表未转化和已转化）两个字段，适用于二元分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为sub_lgb_balanced99.csv，便于数据分析与模型构建。该数据集包含了LightGBM模型预测的点击转化概率。
数据来源：数据集可能来源于移动广告平台或相关的数据竞赛，预测结果经过了平衡处理。
该数据集适合用于广告归因分析、点击转化预测和用户行为研究。
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、用户行为分析、点击率预测等研究，可用于探索点击行为与转化之间的关系。
行业应用：为移动广告行业提供数据支持，尤其适用于广告投放效果评估、广告预算优化和用户定向。
决策支持：支持广告平台的决策制定，帮助优化广告投放策略，提升广告转化率和ROI。
教育和培训：作为机器学习和数据挖掘课程的实训材料，用于模型训练、评估和优化。
此数据集特别适合用于研究用户点击行为与广告转化之间的关系，帮助用户提升广告投放效果和优化营销策略。
