移动用户套餐预测数据集MobileUserPlanPredictionDataset-isurumahakumara
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 移动通信, 套餐预测, 数据挖掘, 机器学习, 用户画像, 客户关系管理, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自移动通信运营商的用户行为数据，记录了用户的设备信息、使用习惯、账单情况等，用于预测用户下个月选择的套餐类型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但根据数据集来源推测可能面向特定国家或地区的用户。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如primary_identifier（用户唯一标识）、device_type（设备类型）、device_category（设备类别）、gender（性别）、district_（地区）、age_group（年龄组）、network_stay（在网时长）、average_monthly_bill_amount（平均月账单金额）、dusage_sum（数据用量总和）、dusage_min（数据用量最小值）、dusage_max（数据用量最大值）、dusage_avg（数据用量平均值）、dusage_days（数据使用天数）、dusage_stddev（数据用量标准差）、vusage_onnet_sum（网内通话时长总和）、vusage_onnet_max（网内通话时长最大值）、vusage_onnet_min（网内通话时长最小值）、vusage_onnet_days（网内通话天数）、vusage_onnet_avg（网内通话时长平均值）、vusage_onnet_stddev（网内通话时长标准差）、vusage_offnet_sum（网外通话时长总和）、vusage_offnet_max（网外通话时长最大值）、vusage_offnet_min（网外通话时长最小值）、vusage_offnet_days（网外通话天数）、vusage_offnet_avg（网外通话时长平均值）、vusage_offnet_stddev（网外通话时长标准差）、number_of_fixed_bb_accounts（固定宽带账户数量）、number_of_iptv_accounts（IPTV账户数量）、add_on_tot_rental（附加服务总租金）、add_on_count（附加服务数量）、next_month_plan（下月套餐）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含训练集、测试集、样本提交文件以及移动套餐信息，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，旨在用于用户行为分析和套餐预测的研究。
该数据集适合用于移动通信领域的用户行为分析、套餐推荐、客户细分等研究。
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：适用于电信用户行为分析、套餐推荐算法研究、用户画像构建等学术研究，例如用户生命周期价值分析、套餐个性化推荐研究等。
行业应用：为移动通信运营商提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、市场营销、套餐优化等方面。
决策支持：支持运营商进行套餐设计、用户流失预警、精准营销等决策制定。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业分析等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析在移动通信领域的应用。
此数据集特别适合用于探索用户行为与套餐选择之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化套餐推荐策略，从而提升用户满意度和运营商的运营效率。
