电信用户通话行为预测数据集_Telecommunication_User_Call_Behavior_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 通话记录, 时间序列分析, 机器学习, 预测模型, 特征工程, 电信行业, 呼叫中心
数据概述：
该数据集包含来自电信运营商的用户通话行为数据，记录了用户的通话相关信息，旨在用于用户行为分析和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但根据文件名推测包含2021年11月至12月的通话数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可能来自于特定区域的电信网络。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要数据项包括用户标识（id）、通话时长（duration）、呼叫次数（cnt_calls_in/out）、时间戳（timestamp）、节假日信息（holidays）、周末标识（weekend）、目标变量（target，可能代表某种行为或事件）、以及其他衍生特征（如均值、方差等）。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，便于数据分析和处理。数据已进行初步的特征工程，例如时间特征的提取（如sin/cos变换）。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确。数据可能经过了匿名化处理。
该数据集适合用于电信用户行为分析、通话量预测、异常检测等研究和应用。
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：适用于用户行为建模、时间序列预测、异常检测等学术研究，例如预测用户通话量、识别异常通话行为等。
行业应用：可以为电信行业提供数据支持，尤其是在客户关系管理、呼叫中心优化、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持电信运营商的用户行为分析，辅助制定更精准的营销策略、改善网络服务质量、优化资源分配等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和时间序列预测。
此数据集特别适合用于探索用户通话行为的规律与趋势，帮助用户实现预测通话量、优化网络资源分配等目标。
