游戏大厅推荐位流量获取价值替代指标数据

向广告合作方开放匿名化的推荐位效率得分、点击占比等数据，作为广告投放效果评估依据，帮助合作方选择高价值推荐位，制定精准投放策略，同时基于流量获取价值替代指标提供差异化合作报价，实现数据变现。向数据分析机构或咨询公司提供结构化加工数据，支持其开展推荐位优化、用户行为研究等专项分析服务，数据的多维度衍生字段可满足不同研究场景需求，提升数据复用价值。一、加工前的数据说明 加工前原始数据包含 4 个核心字段，分别为时间、推荐位、countPV（点击量）、countUV（独立访客数），数据时间跨度从2021年至 2026年，共覆盖7个首页推荐位（首页推荐位0-6），累计9136条有效记录。数据无缺失值及异常值，countPV与 countUV均为正整数且UV不大于PV，符合点击数据的基本逻辑，为后续加工提供了高质量基础。 二、处理规则 数据加工围绕用户粘性、时间特征、效果对比等维度设计多项计算规则：采用 countPV与countUV比值计算人均点击次数，1减去UV/PV得到点击集中度；从时间字段提取星期几、月份、季度等时间特征；按每日PV排序生成推荐位当日排名，以单推荐位PV除以当日总PV得到点击占比；采用Min-Max标准化对PV、UV处理后，按6:4权重加权得到推荐位效率得分即标准化值 = (原始值 - 该指标最小值)/(该指标最大值-该指标最小值)，推荐位效率得分 = PV标准化值×0.6+ UV标准化值×0.4；以UV除以（推荐位编号 + 1）构建流量获取价值替代指标；基于3σ原则标记PV异常值。 三、数据内容描述 加工后数据包含14个字段，保留原始4个核心字段及10个衍生字段，所有衍生字段均采用中文命名。数据覆盖时间周期完整，可支持多维度分析：时间维度可实现周度、月度、季度趋势挖掘；推荐位维度可完成横向效果对比与排名；指标维度可量化用户粘性、效率价值及异常情况，所有数值型衍生字段均保留规范小数位，确保数据精度与可读性，整体数据逻辑自洽、覆盖全面，满足多场景分析需求。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于2021年至2026年游戏大厅首页7个推荐位的点击量（PV）和独立访客数（UV）原始数据，通过比值、标准化、加权等算法衍生出人均点击次数、推荐位效率得分、流量获取价值替代指标等10个维度字段，共9136条高质量记录。数据可用于广告投放效果评估、推荐位优化及用户行为研究，帮助合作方选择高价值推荐位并制定精准投放策略。