基站告警与环境预测数据集BaseStationAlarmandEnvironmentalPredictionDataset-sneakysnake
数据来源：互联网公开数据
标签：基站告警, 环境预测, 时间序列分析, 机器学习, 气象数据, 告警分析, 移动通信, 数据预测
数据概述：
该数据集包含来自基站告警及相关环境监测的数据，旨在支持基站运行状态预测与环境因素对告警影响的研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，但包含历史告警及未来环境预测信息，可用于构建时间序列预测模型。
地理范围：数据覆盖特定地理区域内的基站，具体区域未明确。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，主要包括：
基站信息：基站ID（SITE_ID），基站类型（CELL_TYPE_*）。
时间信息：日期（DATE）。
历史环境数据：过去一段时间内的气象数据（温度、湿度、降雨量、风速、气压等）。
未来环境预测数据：未来一段时间内的气象预测数据。
告警数据：不同类型的告警事件（设备、火灾/烟雾、通用电气、电源、温度等）的发生次数及持续时间。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和submission.csv三个文件。train.csv用于训练模型，test.csv用于测试，submission.csv为提交格式模板。
数据来源：数据来源于基站告警系统和环境监测系统，已进行标准化处理。
该数据集适合用于基站告警预测、环境因素对告警影响分析、故障诊断以及预测性维护等应用。
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：适用于通信工程、气象学、数据科学等领域的学术研究，例如基站故障预测、环境因素对基站性能影响分析、告警模式识别等。
行业应用：为移动通信行业提供数据支持，尤其在基站维护、网络优化、风险管理等方面具有实用价值。例如，预测基站故障、优化基站部署、提升网络稳定性。
决策支持：支持通信运营商和相关决策者进行基站维护策略制定、资源分配优化、风险预警等决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训案例，帮助学生和研究人员掌握时间序列分析、预测建模等技能。
此数据集特别适合用于探索基站告警与环境因素之间的关联关系，预测基站故障风险，提升网络运维效率，并实现更精细化的网络管理。
