用户通信行为预测数据集UserCommunicationBehaviorPredictionDataset-quynguyen3490
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 移动通信, 逻辑回归, 数据建模, 客户细分, 流量预测, 通话时长, 短信使用
数据概述：
该数据集包含来自移动通信运营商的用户通信行为数据，记录了用户在特定时间段内的通话、短信和数据流量使用情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为某个移动通信市场，未限定具体国家或地区。
数据维度：数据集包括用户标识（MDN）、用户分组（DRR_GROUP）、套餐类型（TU_2ND）、套餐价值（TU_2ND_VALUE）、数据流量使用（DATA_USAGE）、网内通话时长（VOICE_ONNET_USAGE）、网外通话时长（VOICE_OFFNET_USAGE）、网外短信数量（SMS_OFFNET_USAGE）和呼叫时长（VOICE_INC_USAGE）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为sub_usage_tucsv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于移动通信运营商的用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、客户细分、流量预测和套餐推荐等研究。
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：适用于移动通信领域的用户行为分析、客户价值评估等研究，如用户生命周期价值分析、用户流失预测等。
行业应用：可以为移动通信运营商提供数据支持，特别是在客户关系管理、市场营销策略制定、个性化套餐推荐等方面。
决策支持：支持运营商优化网络资源配置、制定更具竞争力的套餐、提升客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、电信管理等相关课程的教学案例，帮助学生理解用户行为分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户通信行为与套餐选择、消费习惯之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化营销策略。
