移动应用广告点击预测数据集MobileAppAdvertisingClickPrediction-mmahesh1983
数据来源：互联网公开数据
标签：广告点击预测, 移动应用, 用户行为分析, 点击率预估, 机器学习, 推荐系统, 行为数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自移动应用广告展示与点击行为的数据，记录了用户在移动应用中看到广告后的交互信息，旨在用于广告点击率预测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年12月。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但根据应用和操作系统版本信息，推测数据可能来源于全球范围内的移动应用用户。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，核心数据项包括：impression_id（广告展示ID）、impression_time（广告展示时间）、user_id（用户ID）、app_code（应用代码）、os_version（操作系统版本）、is_4G（是否4G网络）、is_click（是否点击广告）、item_id（商品ID）、item_price（商品价格）、category_1、category_2、category_3（商品类别）、product_type（商品类型）、server_time（服务器时间）、device_type（设备类型）、session_id（会话ID）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含训练集、测试集、样本提交文件以及商品数据和用户浏览日志，便于进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于移动应用广告平台，已进行匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于广告点击率预测、用户行为分析和推荐系统研究。
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：适用于广告点击率预测、用户行为分析、推荐系统等领域的学术研究，例如，探索不同特征对点击率的影响、研究用户在不同应用场景下的行为模式等。
行业应用：为移动广告平台、应用开发者和广告主提供数据支持，尤其适用于优化广告投放策略、提高广告点击率、提升用户体验等方面。
决策支持：支持广告平台的精准定向、预算分配和效果评估，帮助广告主做出更明智的广告投放决策。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、推荐系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析和模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索用户对移动广告的交互行为规律，帮助用户构建预测模型、优化广告投放效果，并实现广告收入最大化。
