用户通话行为特征预测数据集UserCallBehaviorFeaturePrediction-wayne127
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 通话记录, 特征工程, 机器学习, 电信数据, 用户画像, 行为预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自移动通信网络的用户通话行为数据，记录了用户在特定时间段内的通话记录及相关衍生特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但基于通话记录的特性，推测时间跨度为数周或数月。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但基于特征字段的城市、省份等信息，推测数据可能来源于特定国家或地区。
数据维度：数据集包括用户ID（msisdn）以及一系列通话行为特征，涵盖通话次数、通话时长、通话类型、漫游情况、费用、位置信息等。具体特征项包括通话频率、通话时长统计、呼叫类型统计、漫游类型统计、费用统计、峰值通话统计、夜间通话统计、工作日/周末通话统计、城市/省份统计、区域编码统计、位置变化与稳定性等。
数据格式：CSV格式，包括train_data_featured.csv 和 test_data_featured.csv 两个主要文件，分别用于训练和测试模型，便于数据分析和机器学习任务。
来源信息：数据来源于移动通信网络，经过了匿名化处理，并进行了特征提取和整合。
该数据集适合用于用户行为分析、用户画像构建、风险评估、客户细分和个性化服务等领域。
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、用户画像构建、通话行为模式研究等学术研究。
行业应用：可以为电信运营商、互联网公司提供数据支持，特别是在客户细分、精准营销、个性化推荐、风险控制等领域。
决策支持：支持电信行业的产品和服务优化、市场策略制定和运营管理。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、用户行为分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户通话行为与各种特征之间的关系，预测用户行为，优化用户体验，提升业务运营效率。
