用户服务套餐预测数据集UserServicePlanPredictionDataset-gmhost
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 服务套餐推荐, 机器学习, 电信行业, 用户画像, 数据预测, 客户细分, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户服务相关数据，记录了用户的使用行为、消费习惯和套餐信息等，用于预测用户可能选择的服务套餐。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常被视为某个时间段内的数据快照。
地理范围：数据未限定具体地区，可能来源于电信行业的用户数据。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如用户ID、服务类型、是否混合服务、在线时长、各月总费用、月流量、是否超额消费、合约类型、合约时长、是否承诺低消、上网服务、缴费次数、缴费金额、上月流量、本地流量、本地通话时长、服务1/2通话时长、性别、年龄、投诉等级、历史投诉次数、历史投诉费用、当前服务套餐等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和submit_sample.csv（提交示例）三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于电信行业的用户行为数据，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于电信用户服务套餐预测、用户画像分析和客户细分等研究。
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：适用于电信行业用户行为分析、套餐推荐算法研究，以及客户细分与精准营销等学术研究。
行业应用：可以为电信运营商提供数据支持，尤其是在优化套餐设计、提升用户满意度、降低客户流失等方面。
决策支持：支持电信行业的市场策略制定，如用户套餐推荐、个性化服务推送、客户关系管理等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索用户行为与服务套餐选择之间的关联，帮助用户实现套餐推荐、用户流失预测等目标。
