半导体制造过程异常检测数据集UCISECOMDataset-sihyeon3523
数据来源：互联网公开数据
标签：半导体，制造，异常检测，数据集，机器学习，工业，质量控制，故障诊断
数据概述：该数据集包含来自半导体制造过程的数据，记录了制造过程中产生的各种传感器测量值和产品质量信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未知，但代表了实际的生产过程数据。
地理范围：数据来源于半导体制造工厂，具体地理位置信息未公开。
数据维度：数据集包括1567个特征，涵盖了各种传感器测量值，过程参数，以及每个样本的质量标签（通过/失败）。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于UCI机器学习库，是工业界广泛使用的数据集，用于异常检测，故障诊断等研究。已进行数据预处理，包括缺失值处理等。
该数据集适合用于工业界，机器学习，异常检测等领域的研究和应用，尤其在半导体制造过程的质量控制，故障诊断等方面具有重要价值。
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：适用于异常检测，故障诊断，质量控制等研究，如半导体制造过程中的异常模式识别，故障原因分析等。
行业应用：可以为半导体制造企业提供数据支持，特别是在生产过程监控，质量控制和设备维护方面。
决策支持：支持半导体制造过程的优化和改进，帮助企业提高产品质量和生产效率。
教育和培训：作为机器学习，工业工程和质量管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解异常检测，故障诊断等方法。
此数据集特别适合用于探索半导体制造过程中的异常模式，帮助用户实现故障诊断，质量预测等目标，为半导体制造行业的智能化和自动化提供数据支撑。
