移动广告点击率预测训练数据集MobileAdvertisementClick-ThroughRatePredictionTrainingDataset-samreen866
数据来源：互联网公开数据
标签：点击率预测, 移动广告, 广告归因, 数据挖掘, 机器学习, 用户行为分析, 广告渠道, 时间序列
数据概述：
该数据集包含移动广告点击事件的历史记录，用于训练点击率预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为2017年11月7日至2017年11月9日，为期3天。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为移动互联网用户产生的点击行为。
数据维度：包括以下字段：
ip：用户IP地址；
app：应用ID；
device：设备ID；
os：操作系统ID；
channel：广告渠道ID；
click_time：点击发生的时间；
attributed_time：广告被归因的时间（若发生转化）；
is_attributed：是否发生转化（1表示转化，0表示未转化）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_sample.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于移动广告领域的数据集，用于点击率预测研究。
该数据集适合用于用户行为分析、点击率预测和广告归因分析等领域。
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：适用于广告点击行为分析、用户行为模式研究、广告转化预测等方面的学术研究。
行业应用：为移动广告平台、广告主等提供数据支持，用于优化广告投放策略、提高广告点击率和转化率。
决策支持：支持广告投放策略的制定和优化，帮助广告主提升广告ROI。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉广告数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索用户点击行为与广告渠道、设备、操作系统等因素之间的关系，并构建预测模型，从而提升广告投放效果。
