时间序列异常检测数据集TimeSeriesAnomalyDetectionDataset-lowo4ai
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列, 异常检测, 数据分析, 机器学习, 异常值, 数据挖掘, 工业监控, 金融风控
数据概述：
该数据集包含多个时间序列数据文件，记录了连续数值随时间变化的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态时间序列数据。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于各种时间序列分析场景。
数据维度：每个文件包含“value”（数值）和“anomaly”（异常标签，0代表正常，1代表异常）两个字段。
数据格式：CSV格式，包含多个以数字和描述性命名方式的文件，如collective_global_01.csv等，便于时间序列分析。
来源信息：数据来源于模拟或合成，用于时间序列异常检测算法的开发与测试。
该数据集适合用于时间序列分析、异常检测算法的开发和评估，以及数据挖掘和机器学习模型的训练。
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算法的学术研究，如针对不同异常类型、不同数据分布的检测方法研究。
行业应用：可以为工业监控、金融风控、网络安全等行业提供数据支持，用于异常事件的识别与预警。
决策支持：支持基于时间序列数据的决策制定，如预测性维护、欺诈检测等。
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理解和实践异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索时间序列数据的异常模式，评估不同异常检测算法的性能，帮助用户构建高效的异常检测系统。
