美国国家航空航天局NASA异常事件预测数据集ANNLogisticFilteredv22-1216Dataset-kristinzhang2333
数据来源：互联网公开数据
标签：航空航天，异常事件，机器学习，预测分析，数据集，NASA，故障检测，时间序列
数据概述：
该数据集包含来自美国国家航空航天局（NASA）的异常事件数据，记录了航空航天器及相关系统的异常事件信息，用于预测和故障检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从不详，具体时间跨度取决于原始数据。
地理范围：数据主要涉及NASA的航空航天项目及相关设备，涵盖全球范围内的运营和测试数据。
数据维度：数据集包括与航空航天器操作和系统状态相关的各种指标，如传感器读数、系统日志、环境参数等，以及相应的异常事件标签。
数据格式：数据提供的格式为CSV，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于NASA的公开数据集，已进行过滤和预处理。
该数据集适合用于航空航天工程、机器学习和数据挖掘等领域的研究和应用，特别是在异常检测、故障预测和系统健康管理等任务中具有重要价值。
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：适用于航空航天系统的故障预测、异常检测和性能评估等研究，如预测航天器部件故障、优化系统维护策略等。
行业应用：可以为航空航天企业提供数据支持，特别是在航天器设计、运营和维护方面。
决策支持：支持航空航天任务的风险评估、安全管理和资源分配决策。
教育和培训：作为航空航天工程、数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解异常检测和故障预测技术。
此数据集特别适合用于探索航空航天系统中的异常模式和故障规律，帮助用户实现对异常事件的预测和预警，从而提高航空航天任务的安全性、可靠性和效率。
