移动广告点击率预测数据集_Mobile_Advertising_Click_Through_Rate_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：点击率预测, 移动广告, 用户行为分析, 广告推荐, 机器学习, 数据挖掘, 广告投放, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自移动广告平台的用户行为数据，记录了用户对广告的点击情况，以及相关的用户属性和广告信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为3天，起始时间为31000000，单位未明，但可推测为秒或毫秒级别。
地理范围：数据来源未明确标明具体地理位置，但可推测为移动互联网用户。
数据维度：数据集由多个CSV文件组成，包括：
train.csv：训练集，包含广告点击标签（label，0或1）、点击时间（clickTime）、转化时间（conversionTime）、广告创意ID（creativeID）、用户ID（userID）、广告位ID（positionID）、网络连接类型（connectionType）和电信运营商（telecomsOperator）。
test.csv：测试集，包含instanceID、标签（label，-1表示未点击）、点击时间（clickTime）、广告创意ID（creativeID）、用户ID（userID）、广告位ID（positionID）、网络连接类型（connectionType）和电信运营商（telecomsOperator）。
ad.csv：广告信息，包含广告创意ID（creativeID）、广告ID（adID）、广告活动ID（camgaignID）、广告商ID（advertiserID）、应用ID（appID）和应用平台（appPlatform）。
user.csv：用户信息，包含用户ID（userID）、年龄（age）、性别（gender）、教育程度（education）、婚姻状态（marriageStatus）、是否有小孩（haveBaby）、家乡（hometown）和居住地（residence）。
app_categories.csv：应用类别信息，包含应用ID（appID）和应用类别（appCategory）。
user_app_actions.csv：用户应用行为，包含用户ID（userID）、安装时间（installTime）和应用ID（appID）。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和建模。数据已进行脱敏处理，但保留了关键的用户行为和广告信息。
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：适用于点击率预测、用户行为分析、广告效果评估等领域的学术研究，例如探索不同用户群体对广告的偏好差异、分析广告创意对点击率的影响等。
行业应用：为广告平台、移动应用开发者和广告主提供数据支持，尤其是在广告推荐、精准投放、用户画像构建等方面具有实用价值。
决策支持：支持广告投放策略的优化、广告预算的分配以及广告效果的实时监控，从而提升广告ROI。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、广告营销等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握CTR预测模型构建、特征工程、模型评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响广告点击行为的关键因素，建立高效的CTR预测模型，并优化广告投放策略，从而提升广告的点击率和转化率。
