航空旅客量与脑电信号分析数据集AirPassengersandEEGSignalAnalysisDataset-lord102
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列分析, 脑电信号, 航空旅客量, 机器学习, 数据可视化, 统计分析, 生物医学, 预测模型
数据概述：
该数据集包含两部分核心数据：一是关于航空旅客量的时间序列数据，二是经过处理的脑电信号特征数据。主要特征如下：
时间跨度：航空旅客量数据记录了从1949年1月开始的时间序列，脑电信号数据的时间跨度未明确标注，但通常为实验或记录的特定时间段。
地理范围：航空旅客量数据未明确标明地理范围，脑电信号数据通常与实验对象相关，可能涉及特定人群。
数据维度：数据集包含两类数据。航空旅客量数据包含月份和对应的旅客数量。脑电信号数据包含多个特征，如amplitude（振幅）、percent_beyond_1_std（超过1个标准差的百分比）、percent_close_to_median（接近中位数的百分比）、skew（偏度）、max_slope（最大斜率）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。其中AirPassengers.csv包含航空旅客量数据，full_eeg_data_features.csv包含脑电信号特征数据。此外，还包含docx文档和png图片，用于补充说明或可视化展示。
来源信息：数据来源于公开数据集或研究项目，具体来源信息需根据原始文件或相关文档进行确认。数据已进行初步处理，便于分析。
该数据集适合用于时间序列分析、脑电信号分析、数据可视化和机器学习模型的构建。
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：适用于时间序列预测、生物医学信号分析、数据挖掘等领域的学术研究。例如，可以研究航空旅客量的季节性变化规律，或分析脑电信号特征与认知行为之间的关系。
行业应用：可以为航空运输业提供旅客量预测模型，为医疗健康领域提供脑电信号分析工具。
决策支持：支持航空公司的运力规划、市场营销策略制定，以及医疗机构的疾病诊断辅助。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习、生物医学信号处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解相关理论知识。
此数据集特别适合用于探索时间序列数据的规律，以及研究脑电信号特征与行为之间的关系，帮助用户实现预测、分类和诊断等目标。
