在线广告点击预测数据集OnlineAdvertisingClickPredictionDataset-gauravduttakiit
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, 在线广告, 点击率预测, 大数据, 广告投放, 实时竞价
数据概述：
该数据集包含来自在线广告平台的点击事件数据，记录了用户在浏览网页或使用应用时与广告交互的信息，用于预测广告点击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2014年10月某个时间段的广告点击数据。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但可推测为广告平台覆盖的区域。
数据维度：数据集包含多个字段，包括用户ID、点击与否（click）、小时（hour）、广告位信息（banner_pos）、网站ID（site_id）、网站域名（site_domain）、网站类别（site_category）、应用ID（app_id）、应用域名（app_domain）、应用类别（app_category）、设备ID（device_id）、设备IP（device_ip）、设备型号（device_model）、设备类型（device_type）、连接类型（device_conn_type）、以及C1、C14至C21等广告相关特征。
数据格式：CSV格式，文件名为100k.csv，方便数据分析与建模。
数据来源：数据来源于公开的广告点击数据集，经过了清洗和预处理，以供研究和分析使用。
该数据集适合用于广告点击率预测、用户行为分析、以及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：适用于广告点击预测、用户行为分析、推荐系统等领域的学术研究，如基于点击数据的机器学习模型构建、用户兴趣偏好分析等。
行业应用：为广告平台、互联网营销公司提供数据支持，尤其是在广告投放策略优化、精准营销、用户画像构建等方面。
决策支持：支持广告平台和营销团队的决策制定，如优化广告出价、选择合适的广告位、提高广告点击率等。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、广告学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入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点击行为与广告特征之间的关系，帮助用户实现广告点击率的提升、优化广告投放策略等目标。
