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| license: cc-by-nc-4.0 |
| task_categories: |
| - tabular-regression |
| - time-series-forecasting |
| language: |
| - fr |
| tags: |
| - telecom |
| - sms |
| - new-caledonia |
| - mobitag |
| - time-series |
| - audit |
| pretty_name: "Mobitag Audit — SMS Activity New Caledonia" |
| size_categories: |
| - 1M<n<10M |
| spaces: |
| - opt-nc/mobitag-explorer |
| configs: |
| - config_name: default |
| data_files: |
| - split: train |
| path: data/train-*.parquet |
| - split: test |
| path: data/test-*.parquet |
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| # Mobitag Audit — SMS Activity New Caledonia |
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| Dataset d'audit d'activité SMS collecté en Nouvelle-Calédonie, couvrant la période **avril 2023 – juin 2026** (~2.46M événements). |
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| Produit par [OPT-NC](https://www.opt.nc) dans le cadre du projet **Mobitag**, initiative de valorisation des données télécom calédonienne. |
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| > 📊 **Explorer le dataset en live** → [opt-nc/mobitag-explorer](https://huggingface.co/spaces/opt-nc/mobitag-explorer) |
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| ## Contenu |
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| | Colonne | Type | Description | |
| |---|---|---| |
| | `date` | timestamp | Horodatage de l'événement SMS en **UTC** | |
| | `message_length` | int32 | Longueur du message en caractères | |
| | `day_name` | string | Jour de la semaine en heure locale NC — UTC+11 (Monday…Sunday) | |
| | `year` | int16 | Année en heure locale NC | |
| | `year_month` | string | Année-mois en heure locale NC (ex : `2024-07`) | |
| | `month` | int8 | Mois en heure locale NC (1–12) | |
| | `hour` | int8 | Heure de la journée en heure locale NC (0–23) | |
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| > `date` est en UTC. Toutes les autres colonnes temporelles sont en **heure locale Nouvelle-Calédonie (UTC+11)**. |
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| ## Statistiques descriptives |
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| | Métrique | `message_length` | |
| |---|---| |
| | Min | 1 | |
| | Max | 164 | |
| | Moyenne | 110.3 | |
| | Médiane | 122 | |
| | Écart-type | 41.4 | |
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| **Activité par jour** : forte concentration en semaine (mardi–jeudi), très faible le dimanche. |
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| **Heures de pointe (heure locale NC)** : 19h–21h (soirée) et 1h–2h (minuit). Activité minimale entre 8h et 17h. |
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| ## Splits |
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| | Split | Période | Lignes | |
| |---|---|---| |
| | `train` | 2023-04-06 → 2025-11-30 | ~2 140 000 | |
| | `test` | 2025-12-01 → 2026-06-04 | ~321 000 | |
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| Le split est **temporel** : les données de test sont postérieures aux données d'entraînement, ce qui reflète un usage réaliste de prévision. |
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| ## Tâches ML suggérées |
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| ### 1. Régression — prédire `message_length` |
| Utiliser les features temporelles (`hour`, `day_name`, `month`, `year`) pour prédire la longueur d'un SMS. |
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| ```python |
| from datasets import load_dataset |
| |
| ds = load_dataset("opt-nc/mobitag") |
| train_df = ds["train"].to_pandas() |
| |
| X = train_df[["hour", "month", "year", "day_name"]] |
| y = train_df["message_length"] |
| ``` |
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| ### 2. Prévision de série temporelle — pics d'activité |
| Agréger par heure et prédire le volume d'activité SMS. |
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| ```python |
| import pandas as pd |
| from datasets import load_dataset |
| |
| ds = load_dataset("opt-nc/mobitag") |
| df = ds["train"].to_pandas() |
| |
| hourly = ( |
| df.set_index("date") |
| .resample("h")["message_length"] |
| .agg(["count", "mean", "sum"]) |
| .reset_index() |
| ) |
| ``` |
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| ## Utilisation rapide |
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| ```python |
| from datasets import load_dataset |
| |
| ds = load_dataset("opt-nc/mobitag") |
| print(ds) |
| # DatasetDict({ |
| # train: Dataset({features: [...], num_rows: ~2191000}), |
| # test: Dataset({features: [...], num_rows: ~270000}) |
| # }) |
| ``` |
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| ## Éthique et provenance |
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| - Les données sont **anonymisées** : aucun identifiant personnel, numéro de téléphone ou contenu de message n'est présent. |
| - Seules les métadonnées temporelles et la longueur des messages sont conservées. |
| - Collecte réalisée par OPT-NC dans le cadre d'un audit d'infrastructure télécom en Nouvelle-Calédonie. |
| - Le champ `date` est stocké en **UTC**. Toutes les colonnes dérivées (`hour`, `day_name`, `month`, `year`, `year_month`) sont en **heure locale NC (UTC+11)**. Pour convertir `date` : `df["date"] + pd.Timedelta(hours=11)`. |
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| ## Citation |
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| ```bibtex |
| @dataset{optnc_mobitag_2026, |
| author = {OPT-NC}, |
| title = {Mobitag Audit — SMS Activity New Caledonia}, |
| year = {2026}, |
| url = {https://huggingface.co/datasets/opt-nc/mobitag}, |
| license = {CC BY-NC 4.0} |
| } |
| ``` |
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| ## Licence |
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| Ce dataset est publié sous licence **[CC BY-NC 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)** — attribution obligatoire, usage commercial interdit sans accord explicite d'OPT-NC. |
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