在线广告点击预测数据集OnlineAdvertisingClickPrediction-legiando
数据来源：互联网公开数据
标签：广告点击, 行为预测, 机器学习, 点击率预测, 在线营销, 广告投放, 流量分析, 移动互联网
数据概述：
该数据集包含来自在线广告平台的点击行为数据，记录了用户在浏览网页或使用移动应用时对广告的点击情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了特定时间段内的广告点击行为，时间信息以小时为单位。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为全球范围内的互联网用户。
数据维度：数据集包括多个维度，如广告ID、点击与否（click）、小时（hour）、广告位（banner_pos）、网站ID、网站域名、网站类别、应用ID、应用域名、应用类别、设备ID、设备IP、设备型号、设备类型、连接类型和广告类型等。
数据格式：CSV格式，文件名为input_10.csv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于广告平台，已进行匿名化处理，保护用户隐私。
该数据集适合用于点击率预测、用户行为分析和广告投放策略优化等研究。
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：适用于计算广告学、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如点击率预测模型的构建与优化、用户行为模式分析等。
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制定、定向广告推荐、广告效果评估等方面。
决策支持：支持广告平台的流量分析与优化，帮助其提升广告收入和用户体验。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和广告学相关课程的实训素材，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广告点击行为的影响因素，优化广告投放策略，提高广告的点击率和转化率。
