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  - tabular-regression
  - time-series-forecasting
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  - fr
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      - split: train
        path: data/train-*.parquet
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        path: data/test-*.parquet
---

# Mobitag Audit — SMS Activity New Caledonia

Dataset d'audit d'activité SMS collecté en Nouvelle-Calédonie, couvrant la période **avril 2023 – juin 2026** (~2.46M événements).

Produit par [OPT-NC](https://www.opt.nc) dans le cadre du projet **Mobitag**, initiative de valorisation des données télécom calédonienne.

> 📊 **Explorer le dataset en live** → [opt-nc/mobitag-explorer](https://huggingface.co/spaces/opt-nc/mobitag-explorer)

## Contenu

| 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) |

> `date` est en UTC. Toutes les autres colonnes temporelles sont en **heure locale Nouvelle-Calédonie (UTC+11)**.

## Statistiques descriptives

| Métrique | `message_length` |
|---|---|
| Min | 1 |
| Max | 164 |
| Moyenne | 110.3 |
| Médiane | 122 |
| Écart-type | 41.4 |

**Activité par jour** : forte concentration en semaine (mardi–jeudi), très faible le dimanche.

**Heures de pointe (heure locale NC)** : 19h–21h (soirée) et 1h–2h (minuit). Activité minimale entre 8h et 17h.

## Splits

| Split | Période | Lignes |
|---|---|---|
| `train` | 2023-04-06 → 2025-11-30 | ~2 140 000 |
| `test` | 2025-12-01 → 2026-06-04 | ~321 000 |

Le split est **temporel** : les données de test sont postérieures aux données d'entraînement, ce qui reflète un usage réaliste de prévision.

## Tâches ML suggérées

### 1. Régression — prédire `message_length`
Utiliser les features temporelles (`hour`, `day_name`, `month`, `year`) pour prédire la longueur d'un SMS.

```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"]
```

### 2. Prévision de série temporelle — pics d'activité
Agréger par heure et prédire le volume d'activité SMS.

```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()
)
```

## Utilisation rapide

```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})
# })
```

## Éthique et provenance

- 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)`.

## Citation

```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}
}
```

## Licence

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.