环境监测传感器异常检测数据集EnvironmentalMonitoringSensorAnomalyDetection-faisalawan
数据来源：互联网公开数据
标签：传感器数据，异常检测，时间序列分析，环境监测，温度，湿度，气压，机器学习，二分类
数据概述：
该数据集包含来自环境监测传感器的数据，记录了温度、湿度和气压等环境参数，并标注了传感器是否出现异常。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年5月。
地理范围：未明确标注具体地理位置，但数据代表了特定环境下的传感器读数。
数据维度：包括“Date”（时间戳）、“Temperature”（温度）、“Humidity”（湿度）、“Pressure”（气压）和“class”（异常标签，1代表异常，0代表正常）五个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于时间序列分析和异常检测模型的构建。
来源信息：数据来源于环境监测传感器，并已进行数据清洗和异常标注。
该数据集适合用于环境监测领域的时间序列分析和异常检测模型的研究。
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：适用于时间序列异常检测、传感器数据分析等学术研究，例如研究不同的异常检测算法在环境监测数据上的表现。
行业应用：可以为环境监测行业提供数据支持，尤其是在智能环境监控系统、预警系统等领域。
决策支持：支持环境监测领域的决策制定，例如优化传感器部署、提高环境监测的准确性。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解传感器数据分析和异常检测。
此数据集特别适合用于探索环境参数的异常模式和趋势，帮助用户实现对传感器数据的准确监测和预警。
