无线通信网络应用性能测量数据集_Wireless_Communication_Network_Application_Performance_Measurement
数据来源：互联网公开数据
标签：无线通信, 网络性能, 应用分析, 5G, 4G, 数据采集, 机器学习, 信号分析
数据概述：
该数据集包含来自无线通信网络环境下的应用性能测量数据，记录了多种应用（如Messenger、Skype、Spotify、Twitch、YouTube等）在不同时间段内的网络性能指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2022年11月至2023年2月。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推断为在特定无线通信网络环境下采集。
数据维度：数据集包含Time（时间）、rnti、SFN、format、preamble、ta、nb_TB、MCSi_1、MCSi_2、TBS_1、TBS_2、nb_PRB、connection_id、label、id_acquisition等多个字段，涵盖了物理层、MAC层等关键性能指标。
数据格式：CSV格式，每个应用对应一个或多个CSV文件，文件命名规则包含应用名称和时间戳，便于数据管理和分析。
来源信息：数据来源于对不同应用在无线通信网络中的实际运行情况的测量，数据已进行结构化处理。
该数据集适合用于无线通信网络性能分析、应用性能评估、网络优化、以及机器学习模型的训练与验证。
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：适用于无线通信、网络工程和应用性能评估等领域的学术研究，如不同应用对网络资源的需求分析、网络拥塞对应用性能的影响分析等。
行业应用：可以为电信运营商、互联网服务提供商提供数据支持，用于网络规划、优化、故障诊断和用户体验提升，以及5G/4G网络性能评估。
决策支持：支持网络管理和应用开发团队进行决策，优化网络配置，提升应用在无线网络环境下的用户体验。
教育和培训：作为无线通信、网络工程相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解无线网络性能指标，掌握数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同应用在无线网络环境下的性能表现，分析网络参数与应用性能之间的关系，从而优化网络配置，提升用户体验。
