基于多维度加权评分模型的应用广告投放效果评估数据集

本数据集的原始数据来源于自研应用内广告投放系统的用户行为日志，记录了不同国家用户在多种广告类型（如f_ad_c、f_ad_d、f_ad_f、f_ad_q、f_ad_r等）下的触达人数与互动次数。通过对原始数据进行清洗与聚合，提取了总人数、总次数、数据天数、日均人数、日均次数、人数与次数的波动系数、增长趋势等九项核心指标。在此基础上，采用Min-Max归一化方法与自定义加权评分模型，构建了综合评分体系，最终生成每个广告类型在特定国家下的投放效果评级（A至E级）。该数据集可用于评估不同广告类型的用户覆盖能力、互动稳定性及增长潜力，辅助广告运营团队识别高效果广告类型，优化广告投放策略与预算分配，提升整体广告转化效率。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于自研应用内广告投放系统的用户行为日志，通过清洗聚合、Min-Max归一化与自定义加权评分模型，构建了综合评分体系，对每个广告类型在特定国家下的投放效果进行A至E级评级。数据涵盖总人数、波动系数、增长趋势等九项核心指标，可用于评估广告的用户覆盖能力、互动稳定性及增长潜力。最终辅助广告运营团队识别高效广告类型，优化投放策略与预算分配，提升转化效率。