hpestrellag/incidents_platform_account

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language:
- es
- en
license: cc-by-nc-4.0
pretty_name: incidents_platform_account
tags:
- synthetic
- streaming
- user-behavior
- churn-prediction
- machine-learning
task_categories:
- tabular-classification
task_ids:
- tabular-multi-class-classification
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# 📦 **INCIDENTS PLATFORM ACCOUNT**

Este dataset fue **generado completamente de manera sintética**, empleando:

* Modelos estadísticos en Python
* Algoritmos probabilísticos personalizados
* Modelos de inteligencia artificial para añadir variabilidad y comportamientos realistas

No contiene datos personales ni información proveniente de individuos reales.
Su propósito es **estrictamente educativo, académico, experimental y de investigación**.

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## 📝 **Dataset Summary**

Este dataset contiene datos sintéticos diseñados para simular interacciones ficticias de usuarios. Está optimizado para prácticas de análisis de datos, experimentación en ciencia de datos y prototipos de machine learning.
No debe utilizarse para aplicaciones comerciales ni para la creación de perfiles reales.

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## 📊 **Estructura del Dataset**

El dataset incluye las siguientes columnas:

| Columna | Tipo | Descripción |
| --------------------------------------------- | ---- | ----------- |
|`customer_id` |string| Identificador único del cliente. |
| `platform_incident_a` → `platform_incident_d` | int | Contador de incidentes generales de la plataforma que afectaron al cliente. |
| `account_incident_a` → `account_incident_d` | int | Contador de incidencias individuales o específicos de la cuenta. |
| `service_interruptions_12m` | int | Número de interrupciones del servicio en los últimos 12 meses. |

**Obs:** Las columnas numéricas si tienen un valor `-` significa el número `0`.

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## 📂 **Formato de los Archivos**

El dataset se encuentra formato **`PARQUET`**.

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## 📥 Cómo Cargar el Dataset desde Hugging Face

### 🔹 Opción 1:

1. Usando `datasets.load_dataset`:

```python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("hpestrellag/incidents_platform_account")
ds
````

2. Convertir a Pandas:

```python
import pandas as pd

df = ds["train"].to_pandas()
df.head()
```

### 🔹 Opción 2:

Leer el CSV directamente desde Hugging Face Hub

```python
import pandas as pd

df = pd.read_parquet("hf://datasets/hpestrellag/incidents_platform_account/incidents_platform_account.parquet")
df.head()
```

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## 🔐 **Licencia**

Este dataset se publica bajo la licencia:

# **Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0 (CC BY-NC 4.0)**

### Permisos y restricciones:

✔️ **Permitido**:

* Uso académico
* Investigación
* Prototipos no comerciales
* Uso personal o educativo

❌ **No permitido**:

* Uso comercial
* Integración en productos de pago
* Proyectos que generen ingresos directos o indirectos

🔗 Licencia completa:
[https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)

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## 📚 **Cómo Citar Este Dataset**

```bibtex
@misc{estrella2025_incidents_platform_account,
title = {incidents\_platform\_account},
author = {{Pavel Estrella G.}},
year = {2025},
publisher = {Hugging Face Datasets},
howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/hpestrellag/incidents_platform_account}},
note = {Dataset sintético generado para investigación. Licencia CC BY-NC 4.0.}
}
```

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## ⚠️ **Notas Sobre Datos Sintéticos**

* No representan individuos reales.
* No fueron obtenidos de personas, empresas o fuentes externas.
* No contienen información sensible.
* Se generaron enteramente mediante métodos estadísticos y modelos de IA.
* No deben utilizarse para tareas que requieran datos reales (marketing, segmentación real, perfiles reales).

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## 👤 **Autor**

**PAVEL ESTRELLA G.**

语言：
- 西班牙语（es）
- 英语（en）
许可证：CC BY-NC 4.0
友好名称：incidents_platform_account
标签：
- 合成数据（synthetic）
- 流式数据（streaming）
- 用户行为（user-behavior）
- 用户流失预测（churn-prediction）
- 机器学习（machine learning）
任务类别：
- 表格分类（tabular-classification）
任务子类别：
- 表格多分类（tabular-multi-class-classification）

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# 📦 **账户与平台事件数据集（incidents_platform_account）**

本数据集**完全由合成方式生成**，生成手段包括：
* Python 统计模型
* 自定义概率算法
* 人工智能（AI）模型，用于增添数据变异性与拟真行为

本数据集不包含任何个人数据或来自真实个体的信息，其使用场景**严格限定于教育、学术、实验与研究用途**。

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## 📝 **数据集概述**

本数据集包含合成数据，用于模拟虚构的用户交互行为，专为数据分析实践、数据科学实验与机器学习原型开发优化。不得用于商业用途或构建真实用户画像。

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## 📊 **数据集结构**

本数据集包含以下列：

| 列名 | 数据类型 | 说明 |
| :-------------------------------------------- | :------- | :------------------------------------------------------------------- |
| `customer_id`（客户ID） | 字符串（string） | 客户唯一标识符。 |
| `platform_incident_a` → `platform_incident_d` | 整数（int） | 影响客户的平台通用事件计数。 |
| `account_incident_a` → `account_incident_d` | 整数（int） | 账户专属或特定事件的计数。 |
| `service_interruptions_12m` | 整数（int） | 近12个月内的服务中断次数。 |

**备注**：数值列中若显示`-`，代表数值为`0`。

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## 📂 **文件格式**

本数据集采用**`PARQUET`**格式存储。

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## 📥 **从Hugging Face加载数据集**

### 🔹 选项1：

1. 使用`datasets.load_dataset`加载：
python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("hpestrellag/incidents_platform_account")
ds

2. 转换为Pandas DataFrame：
python
import pandas as pd

df = ds["train"].to_pandas()
df.head()

### 🔹 选项2：

直接从Hugging Face Hub读取PARQUET文件：
python
import pandas as pd

df = pd.read_parquet("hf://datasets/hpestrellag/incidents_platform_account/incidents_platform_account.parquet")
df.head()

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## 🔐 **许可证**

本数据集采用以下许可证发布：
# **知识共享署名-非商业性使用4.0国际协议（CC BY-NC 4.0）**

### 许可范围与限制：

✔️ **允许**：
* 学术使用
* 研究工作
* 非商业原型开发
* 个人或教育用途

❌ **禁止**：
* 商业使用
* 集成到付费产品中
* 用于产生直接或间接收入的项目

🔗 完整许可证：[https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)

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## 📚 **数据集引用方式**

bibtex
@misc{estrella2025_incidents_platform_account,
title = {incidents\_platform\_account},
author = {{Pavel Estrella G.}},
year = {2025},
publisher = {Hugging Face Datasets},
howpublished = {url{https://huggingface.co/datasets/hpestrellag/incidents_platform_account}},
note = {Dataset sintético generado para investigación. Licencia CC BY-NC 4.0.}
}

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## ⚠️ **合成数据说明**

* 不代表任何真实个体
* 未从个人、企业或外部来源获取
* 不包含敏感信息
* 完全通过统计方法与AI模型生成
* 不得用于需要真实数据的任务（如营销、真实用户细分、构建真实画像）

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## 👤 **作者**

**PAVEL ESTRELLA G.**