移动通信用户行为分析数据集MobileCommunicationUserBehaviorAnalysis-ahmadhassan333
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 移动通信, 数据挖掘, 客户流失, 业务分析, 用户画像, 数据统计, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自移动通信运营商Megalime的用户行为数据，记录了用户在2018年期间的通话、短信、互联网使用情况以及套餐信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2018年全年。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但包含城市信息，可用于用户地域分布分析。
数据维度：包括用户基本信息、通话记录、短信记录、互联网使用记录和套餐信息。
主要数据项包括：用户ID, 用户姓名, 年龄, 城市, 注册日期, 套餐类型, 离网日期, 通话时长, 短信数量, 互联网流量使用量, 以及套餐资费标准等。
数据格式：CSV格式，包含megaline_users.csv, megaline_messages.csv, megaline_internet.csv, megaline_calls.csv, megaline_plans.csv五个文件，便于数据处理和分析。
数据来源：数据来源于模拟的移动通信运营商用户行为记录，已进行数据脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、客户流失预测、套餐优化等领域的研究。
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：适用于电信行业用户行为分析、客户细分、用户画像构建等方面的学术研究。
行业应用：可为移动通信运营商提供数据支持，用于客户流失预测、个性化套餐推荐、市场营销策略制定等。
决策支持：支持运营商基于数据分析进行业务决策，优化运营策略，提升用户满意度。
教育和培训：作为数据分析、数据挖掘、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户通信行为与套餐选择、用户流失之间的关系，帮助用户实现客户价值最大化、提升运营效率等目标。
