移动通信用户流量行为数据集MobileCommunicationUserTrafficBehaviorDataset-hallothecoder
数据来源：互联网公开数据
标签：移动通信, 用户行为分析, 流量数据, 网络流量, 时间序列分析, 机器学习, 数据挖掘, 4G网络
数据概述：
该数据集包含来自移动通信网络的用户流量数据，记录了用户在4G网络环境下的多种应用使用情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含年、月、日、时、分等时间维度信息，可用于时间序列分析。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含基站相关信息（如cell_range, beam_direction, tilt等），可用于局部区域或特定基站的用户行为分析。
数据维度：数据集包括多个关键指标，涵盖用户在不同应用场景下的流量消耗，如web浏览、视频、社交网络、云服务、游戏、健康应用、通讯、文件共享、远程访问、照片分享、软件下载、市场、存储服务、音频、定位服务、状态、广告、系统、VoIP、测速、邮件、天气、媒体、彩信等。同时，还包括基站信息和用户数量（subscriber_count）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个字段，详细记录了用户的流量数据和相关信息。
来源信息：数据来源于hallothecoder-gc2019项目。
该数据集适合用于移动通信用户行为分析、流量预测、网络优化、用户画像构建等研究。
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：适用于移动通信、网络工程、数据科学等领域的学术研究，例如用户行为模式分析、流量预测模型构建、网络拥塞分析等。
行业应用：可以为移动运营商提供数据支持，特别是在网络优化、用户体验提升、个性化服务推荐等方面。
决策支持：支持运营商进行网络规划、资源分配、市场营销策略制定等决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、移动通信等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解移动用户流量行为。
此数据集特别适合用于探索用户流量与应用场景之间的关系，以及不同用户群体的流量使用习惯，从而优化网络性能和提升用户体验。
