任务时长与中间变量数据集TaskDurationandIntermediateVariableDataset-punitg07
数据来源：互联网公开数据
标签：任务时长, 中间变量, 数据分析, 过程监控, 时间序列, 机器学习, 性能评估, 实验数据
数据概述：
该数据集包含来自实验任务的数据，记录了任务的时长以及相关的中间变量信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，用于分析任务时长与中间变量之间的关系。
地理范围：数据未限定地理范围，为通用实验场景下的数据。
数据维度：数据集包含以下字段：task_length（任务时长），v0_task, v1_task, v2_task, v3_task（中间变量），vmid（中间变量ID）。
数据格式：CSV格式，文件名为dfcsv，便于数据分析和建模。数据来源于实验过程记录。
该数据集适合用于任务时长预测、性能优化、以及中间变量对任务执行的影响分析。
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：适用于计算机科学、工程学等领域的研究，例如，任务调度算法的性能评估、并行计算任务的优化等。
行业应用：可以为软件开发、项目管理等行业提供数据支持，特别是在预测任务完成时间、优化资源分配等方面。
决策支持：支持项目管理人员进行任务规划和资源调配，提高工作效率。
教育和培训：作为数据分析和机器学习课程的实践案例，帮助学生理解时间序列分析、回归分析等方法。
此数据集特别适合用于探索任务时长与中间变量之间的关联关系，帮助用户优化任务执行效率，提升项目管理水平。
