移动广告收益优化数据集MA-ROIDataset-gabrielkoyama
数据来源：互联网公开数据
标签：广告行业，数据集，机器学习，收益优化，时间序列，商业智能，数据分析，人工智能
数据概述： 该数据集包含移动广告的收益数据，记录了不同广告投放策略与收益之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家的移动广告市场，包括北美，欧洲和亚洲的主要市场。
数据维度：数据集包括每日广告收益，广告点击率，广告展示次数，用户互动数据，广告类型，投放渠道，用户设备类型等变量。还包括广告投放的历史数据和收益数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于移动广告平台的公开报告和行业分析，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于广告行业的收益优化，机器学习模型训练，时间序列预测等领域的应用，尤其在广告投放策略优化，收益预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于广告投放策略优化，收益预测，用户行为分析等研究，如广告点击率优化，用户转化率分析等。
行业应用：可以为广告行业提供数据支持，特别是在广告投放策略优化，收益预测和用户行为分析方面。
决策支持：支持广告投放的收益优化和策略制定，帮助广告主和平台制定科学的投放计划。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解广告数据分析，预测建模等技术。
此数据集特别适合用于探索广告投放策略与收益之间的关系，帮助用户实现广告收益的最大化，优化广告投放策略，提升广告效果和投资回报率。
