电信设备运行状态与外部环境影响数据集TelecomEquipmentOperationandExternalFactors-harshidashaily
数据来源：互联网公开数据
标签：电信, 设备状态, 告警, 环境因素, 传感器数据, 故障预测, 时间序列分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电信网络的数据，记录了电信设备运行状态以及与外部环境因素相关的观测值。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年6月6日，为单日快照数据。
地理范围：数据覆盖多个城市，包括法兰克福、伦敦、悉尼和纽约等。
数据维度：数据集包含以下主要数据项：时间戳（Timestamp）、设备ID（EquipmentID）、设备类型（EquipmentType）、设备所在位置（Location）、设备使用天数（EquipmentAgeDays）、告警状态（Alarm_SpanLoss、Alarm_OpticalReturnLoss、Alarm_Temperature、Alarm_Voltage）、设备性能指标（SpanLoss、OpticalReturnLoss、Temperature、Voltage）、以及外部环境因素（PowerOutage、FiberCut、SevereWeather）。
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_data_external_factors.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电信网络设备运行数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于电信设备运行状态分析、故障预测和外部环境因素影响评估等领域。
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：适用于电信网络管理、设备故障诊断、以及环境因素对设备性能影响的学术研究。例如，研究告警与设备性能指标之间的关系，以及极端天气、停电、光纤中断等事件对设备的影响。
行业应用：可以为电信行业提供数据支持，特别是在网络监控、预测性维护、以及网络规划方面。
决策支持：支持电信运营商进行网络优化、资源配置、以及风险管理决策。
教育和培训：作为电信工程、数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解电信设备运行原理和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索设备性能与外部环境因素之间的关联，帮助用户实现对电信网络运行状态的全面理解，并优化网络管理策略。
