数据5G用户行为分析预测数据集5GUserBehaviorAnalysisandPredictionDataset-liukunxin
数据来源：互联网公开数据
标签：5G, 用户行为分析, 移动通信, 用户画像, 机器学习, 预测模型, 数据挖掘, 特征工程
数据概述：
该数据集包含用户在5G网络环境下的行为数据，记录了用户在移动网络中的各项活动及相关属性，旨在用于5G用户行为分析和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从字段信息推测，可能来自特定区域或运营商。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，涵盖用户基本信息、网络使用情况、通话记录、消费情况、终端类型、5G网络覆盖情况等。关键字段包括：prov_id（省份ID），area_id（区域ID），user_id（用户ID），chnl_type（渠道类型），service_type（服务类型），product_type（产品类型），innet_months（在网时长），total_times（通话总时长），total_flux（总流量），total_fee（总费用），pay_fee（缴费金额），sex（性别），age（年龄），manu_name（终端厂商），term_type（终端类型），max_rat_flag（最高速率标识），is_5g_base_cover（是否5G基站覆盖），is_work_5g_cover（工作地5G覆盖），is_home_5g_cover（居住地5G覆盖），activity_type（活动类型），is_act_expire（活动是否过期），comp_type（套餐类型），call_days（通话天数），bank_cnt（银行账户数量），active_days01-active_days23（不同时间段的活跃天数），game_app_flux（游戏应用流量），live_app_flux（直播应用流量），video_app_flux（视频应用流量），city_5g_ratio（城市5G覆盖率），city_level（城市等级）以及目标变量is_5g（是否为5G用户）。
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sample.csv（样本文件）。数据经过了匿名化处理，便于进行分析和建模。
来源信息：数据来源未知，可能来源于运营商或其他相关机构的数据。
该数据集适合用于用户行为分析、5G用户预测、用户画像构建以及相关的机器学习建模任务。
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：适用于移动通信、用户行为分析、5G技术等领域的研究，例如5G用户行为模式分析、用户流失预测、用户价值评估等。
行业应用：可以为电信运营商、移动互联网企业提供数据支持，尤其是在用户精准营销、网络优化、业务创新等方面。
决策支持：支持运营商进行网络规划、套餐设计、市场策略制定，以及提升用户体验。
教育和培训：作为数据科学、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。
此数据集特别适合用于探索用户在5G环境下的行为模式，预测用户是否为5G用户，以及优化网络资源配置和提升用户服务质量，实现数据驱动的决策。
