在线广告点击率预测数据集_Online_Advertisement_Click_Through_Rate_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：点击率预测, 广告投放, 机器学习, 推荐系统, 行为分析, 广告主, 实时竞价, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自在线广告投放平台的用户行为数据，用于构建点击率（CTR）预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度为2015年、2016年、2017年、2018年、2019年、2020年、2021年，以及一个测试数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推断为广告投放平台的用户数据，覆盖范围取决于平台的市场覆盖。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件包含广告展示的详细信息，包括用户行为、广告属性、竞价信息等。关键字段包括：action_categorical_、action_list_、auction_、creative_等类别特征，以及device_id、device_id_type、gender、has_video等用户设备和属性特征，以及点击标签Label。
数据格式：CSV格式，文件名为ctr_15.csv、ctr_16.csv、ctr_17.csv、ctr_18.csv、ctr_19.csv、ctr_20.csv、ctr_21.csv、ctr_test.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于在线广告投放平台，已进行匿名化处理，保留了关键的用户行为和广告展示信息。
该数据集适合用于点击率预测、广告推荐、用户行为分析等领域的研究。
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：适用于广告推荐、点击率预测、用户行为分析等领域的学术研究，如模型训练、特征工程、算法对比等。
行业应用：为广告行业提供数据支持，特别是在广告投放策略优化、用户定向、个性化推荐等方面。
决策支持：支持广告平台的决策制定，优化广告投放效果，提升广告收入。
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数据，帮助学生和研究人员深入理解CTR预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索用户对广告的点击行为规律，帮助用户构建高精度的CTR预测模型，提升广告投放效率。
