时序数据特征工程提取数据集TimeSeriesFeatureEngineeringDataset-pankajnk
数据来源：互联网公开数据
标签：时序分析, 特征工程, 信号处理, 机器学习, 数据挖掘, 频域分析, 统计特征, 建模
数据概述：
该数据集包含经过特征工程处理的时序数据，用于支持时间序列分析和机器学习模型的构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，推测为静态特征数据集。
地理范围：数据来源未明确，可视为通用时序数据特征。
数据维度：数据集包含多个特征，这些特征是通过对原始时序数据进行多种变换和统计计算得到的。具体包括：FFT（快速傅里叶变换）相关特征，如幅度、相位等；统计特征，如均值、标准差、偏度、峰度、四分位数等；滚动统计特征，如滚动均值、滚动标准差、滚动极值等；以及移动平均相关特征。
数据格式：CSV格式，文件名为 feature_sel_df.csv，包含大量特征列，方便后续的数据分析和建模。
来源信息：数据来源于对原始时序数据的特征提取，预处理过程包括对原始数据进行傅里叶变换、计算统计量、以及滑动窗口计算等。该数据集适合用于时间序列预测、异常检测等任务。
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：适用于时间序列分析、信号处理、特征工程等领域的学术研究，如时间序列特征重要性分析、特征选择等。
行业应用：可以为金融、工业、物联网等行业提供数据支持，特别是在股票预测、设备故障诊断、传感器数据分析等方面。
决策支持：支持基于时间序列数据的决策制定，例如优化生产流程、预测市场趋势等。
教育和培训：作为时间序列分析与机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解时间序列特征提取的方法，并应用于实际问题中。
此数据集特别适合用于探索时间序列数据的内在规律，帮助用户构建预测模型、实现异常检测等目标，并通过特征工程提升模型性能。
