网络流量分析预测数据集NetworkTrafficAnalysisPredictionDataset-khangtran97
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 时间序列分析, 带宽预测, 用户行为, 数据挖掘, 机器学习, 流量预测, 性能优化
数据概述：
该数据集包含来自特定网络环境下的流量数据，记录了带宽使用情况和用户数量随时间的变化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间范围为2017年10月至2019年3月。
地理范围：数据来自特定网络区域，以ZONE01等代码标识。
数据维度：数据集包括以下关键字段：UPDATE_TIME（更新时间），ZONE_CODE（区域代码），HOUR_ID（小时ID），BANDWIDTH_TOTAL（总带宽使用量），MAX_USER（最大用户数）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息： 数据来源于公开的网络流量监测数据，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于网络流量预测、用户行为分析、系统性能优化和容量规划等领域。
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：适用于时间序列分析、流量预测、用户行为建模等学术研究，例如预测网络拥塞、分析用户流量模式等。
行业应用：可以为电信运营商、互联网服务提供商（ISP）提供数据支持，特别是在带宽管理、网络优化、资源分配等方面。
决策支持：支持网络管理人员进行容量规划、故障预测，以及提升网络服务质量。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和网络工程相关课程的实训材料，帮助学生理解和应用时间序列分析、预测模型等技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量的时间变化规律，预测未来带宽需求，优化网络资源分配，提升网络服务效率。
