README.md

metadata

language:
  - es
  - en
license: cc-by-nc-4.0
pretty_name: engagement_minutes
tags:
  - synthetic
  - streaming
  - user-behavior
  - churn-prediction
  - machine-learning
task_categories:
  - tabular-classification
task_ids:
  - tabular-multi-class-classification

📦 ENGAGEMENT MINUTES

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.
minutes_watched_rest_of_last_week	float	Minutos visualizados durante el resto de la semana actual.
minutes_watched_week_2	float	Minutos visualizados hace dos semanas.
minutes_watched_week_3	float	Minutos visualizados hace tres semanas.
minutes_watched_week_4	float	Minutos visualizados hace cuatro semanas.
minutes_watched_last_3d	float	Minutos visualizados en los últimos 3 días.
minutes_watched_last_1d	float	Minutos visualizados en el último día.
minutes_watched_second_last_day	float	Minutos visualizados en el penúltimo día.
minutes_watched_delta_week_1_2	float	Diferencia de minutos vistos entre la semana actual y la semana −2.
minutes_watched_delta_week_2_3	float	Diferencia de minutos vistos entre la semana −2 y la semana −3.
minutes_watched_delta_week_3_4	float	Diferencia de minutos vistos entre la semana −3 y la semana −4.
minutes_watched_delta_rest_of_week	float	Diferencia en minutos vistos durante el resto de la semana actual respecto a la anterior.
minutes_watched_delta_last_3d	float	Diferencia de minutos vistos en los últimos 3 días frente a los 3 días previos.
minutes_watched_delta_last_1d	float	Diferencia de minutos vistos en el último día respecto al día anterior.
minutes_watched_delta_second_last_day	float	Diferencia de minutos vistos en el penúltimo día frente al antepenúltimo.
minutes_watched_delta_third_last_day	float	Diferencia de minutos vistos en el antepenúltimo día respecto al cuarto día anterior.

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

Descripcion de Rangos para minutes_watched:

Rango de valores	Significado
NaN	Posiblemente no hubo registros o dispositivo apagados.
-10000	Dispositivo apagado o fuera de servicio (no intentar interpretarlo como minutos reales).
>0	Minutos estimados vistos con servicio normal.
<0	Minutos estimados vistos con servicio deficiente. El valor absoluto es igual a los minutos vistos; el signo negativo indica mala calidad del servicio.

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📥 Cómo Cargar el Dataset desde Hugging Face

🔹 Opción 1:

1. Usando datasets.load_dataset:

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("hpestrellag/engagement_minutes")
ds

2. Convertir a Pandas:

import pandas as pd

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

🔹 Opción 2:

Leer el CSV directamente desde Hugging Face Hub

import pandas as pd

df = pd.read_csv("hf://datasets/hpestrellag/engagement_minutes/engagement_minutes.csv")
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/

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📚 Cómo Citar Este Dataset

@misc{estrella2025_engagement_minutes,
  title        = {engagement\_minutes},
  author       = {{Pavel Estrella G.}},
  year         = {2025},
  publisher    = {Hugging Face Datasets},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/hpestrellag/engagement_minutes}},
  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.