インターネット広告配信プラットフォームのログデータから、広告が表示された際のクリック有無を予測するモデルを作成していただきます
広告配信プラットフォーム上では、時々刻々とネット広告に関するデータが蓄積されており、データサイエンティストの活躍が期待されているビッグデータの一つとして、今、注目を浴びています。なかでも広告効果の向上を目的とした解析は、重要な課題です。
広告効果の向上は、広告主にはもちろんのこと、それを表示する媒体(ウェブサイト)やその媒体にアクセスするユーザーにとっても高い有用性があるのは論をまちません。広告主にとっては「少ない費用で高い効果を得ること」ができ、 媒体社にとっては「広告在庫の効果的な供給」が可能となり、 ユーザーにとっては「有意義な情報に触れられる可能性が高くなること」が期待されます。
広告効果のさらなる向上に向けて、近年、重要視されているのが大量にあるログデータの活用、すなわちデータサイエンスです。今回のコンペでは、多数の変数から「表示される広告をユーザーがクリックするかどうか(0:クリックなし、1:クリックあり)」を予測するモデルを作成していただきます。本コンペを活用して、SIGNATEでのデータ解析・モデル構築を体験してください。
データ概要
課題種別:分類
データ種別:多変量
学習データサンプル数:11,69,042
説明変数の数:20
欠損値:あり