国际电信联盟人工智能挑战赛ITUAI-MLChallenge5G服务质量预测数据集-dhiebtarak
数据来源：互联网公开数据
标签：5G，服务质量，预测，数据集，机器学习，网络性能，电信，ITU
数据概述： 该数据集由国际电信联盟（ITU）人工智能/机器学习挑战赛提供，旨在用于5G网络服务质量（QoS）预测。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围未知，取决于挑战赛数据更新。
地理范围： 数据可能涵盖多个地理位置，取决于参与者的数据收集范围。
数据维度： 数据集包括5G网络中的各种指标，如延迟，吞吐量，丢包率，信道质量指示（CQI），参考信号接收功率（RSRP）等。
数据格式： 数据提供的格式可能包括CSV，JSON等，具体取决于挑战赛组织方。
来源信息： 数据来源于ITU人工智能/机器学习挑战赛，已进行匿名化和预处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于5G网络性能分析，服务质量预测，机器学习模型训练等领域的研究和应用，特别是在网络优化，用户体验提升等方面具有重要价值。
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5G网络性能分析，服务质量预测，网络拥塞管理等研究，如预测用户体验，优化网络资源分配等。
行业应用：可以为电信运营商提供数据支持，特别是在网络规划，服务质量监控和故障诊断方面。
决策支持：支持5G网络的服务质量优化，帮助运营商提升网络性能和用户满意度。
教育和培训：作为电信工程，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解5G网络的服务质量预测及相关技术。
此数据集特别适合用于探索5G网络的服务质量影响因素和预测模型，帮助用户实现网络性能优化，用户体验提升和网络资源的高效利用。
