移动用户行为预测数据集MobileUserBehaviorPredictionDataset-abrahman97
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 移动通信, 客户细分, 行为预测, 数据挖掘, 机器学习, 运营商数据, 消费分析
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，记录了用户在特定时间段内的通话、上网、账单等详细信息，用于用户行为分析和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但根据字段“network_stay”（在网时长）推测为一段时间内的累积数据。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含“district_”字段，表明数据可能与特定区域相关。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：
primary_identifier：用户唯一标识符；
device_type：设备类型（如4G）；
device_category：设备类别（如智能手机）；
gender：用户性别；
district_：用户所在区域；
age_group：用户年龄段；
network_stay：在网时长；
average_monthly_bill_amount：平均月账单金额；
dusage_sum/min/max/avg/days/stddev：数据流量使用统计；
vusage_onnet_sum/max/min/days/avg/stddev：网内通话时长统计；
vusage_offnet_sum/max/min/days/avg/stddev：网外通话时长统计；
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/add_on_count：附加服务相关信息；
next_month_plan：下月套餐信息；
kfold：交叉验证的折数（用于模型训练）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_folds3.csv，方便数据处理和分析。
该数据集适合用于移动用户行为分析、客户细分、套餐推荐和用户流失预测等任务，在机器学习建模中具有广泛应用价值。
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：适用于用户行为分析、电信行业市场研究等学术研究，如用户生命周期价值分析、用户行为模式挖掘等。
行业应用：为移动通信运营商提供数据支持，尤其在客户关系管理（CRM）、个性化营销、套餐推荐、用户流失预测等领域。
决策支持：支持运营商进行市场策略制定、产品优化和运营决策，从而提升用户满意度和市场竞争力。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、电信行业分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解用户行为分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户行为与消费习惯之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化营销策略，提升用户留存率。
