用户行为广告点击预测数据集UserBehaviorAdvertisingClickPrediction-codingchef
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 广告点击, 推荐系统, 机器学习, 广告投放, 用户画像, 数据挖掘, 点击率预测
数据概述：
该数据集包含用户在移动端App上的行为数据，用于预测广告点击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，通常被视为一个快照数据集。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但从字段内容推测可能主要面向中国市场。
数据维度：数据集包括用户ID、任务ID、广告ID、创建类型、广告主ID、设备ID、交互类型、广告位ID、推广应用ID、标签、应用一级分类、应用二级分类、年龄、城市、城市等级、设备型号、设备尺寸、职业、性别、网络类型、居住地、历史应用数量、历史应用上架时间、应用评分、EMUI版本、列表时间、设备价格、会员时长、会员等级、会员生命周期、消费购买、通信在线时长、通信平均在线时长（30天）、行业名称和数据日期等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为test_data_B.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于广告投放平台，可能经过匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、广告点击率预测和个性化推荐等研究。
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：适用于广告推荐、用户行为分析、点击率预测等领域的学术研究，如用户画像构建、广告效果评估等。
行业应用：为广告行业提供数据支持，特别是在广告投放优化、精准营销、用户定向等方面。
决策支持：支持广告平台的策略制定和效果评估，帮助优化广告投放策略，提高广告收益。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的实践案例，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和点击率预测。
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，帮助用户构建点击率预测模型，优化广告投放策略，提升广告的点击率和转化率。
