移动应用广告点击预测数据集MobileAppAdvertisementClickPrediction-shaizer19
数据来源：互联网公开数据
标签：点击预测, 移动广告, 用户行为分析, 机器学习, 推荐系统, 广告投放, 行为数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含移动应用广告展示与点击相关数据，记录了用户在移动应用中浏览广告的行为，以及广告的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年12月13日。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为移动应用用户群体。
数据维度：
train.csv：包含广告展示的ID、展示时间、用户ID、应用代码、操作系统版本、是否使用4G网络以及是否点击等信息。
test.csv：包含广告展示的ID、展示时间、用户ID、应用代码、操作系统版本、是否使用4G网络等信息。
item_data.csv：包含商品ID、商品价格、以及商品所属的三个类别和商品类型。
view_log.csv：包含服务器时间、设备类型、会话ID、用户ID和商品ID。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。数据已进行初步整理，可以直接用于建模分析。
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等领域的研究。
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：适用于移动广告领域的用户行为分析，广告点击率预测，以及相关推荐算法的研究。
行业应用：可以为广告平台、移动应用开发者提供数据支持，用于优化广告投放策略，提升广告点击率和转化率。
决策支持：支持广告投放策略的制定与优化，以及用户行为的深入分析，从而提升用户体验。
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理解广告点击预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索用户行为与广告点击之间的关系，帮助用户实现广告投放效果的优化，提升用户点击率和转化率。
