时序异常检测数据集TimeSeriesAnomalyDetectionDataset-srividyaboppudi

数据来源：互联网公开数据

标签：时序数据, 异常检测, 机器学习, 数据挖掘, 算法评估, 工业监控, 云计算, 金融风控

数据概述：该数据集包含来自多个来源的时序数据，主要用于评估和测试异常检测算法的性能。数据集包含模拟数据（artificial）和真实数据（real），涵盖了多种场景，包括AWS Cloudwatch监控数据、广告交易数据（AdExchange）、已知原因数据（KnownCause）和交通流量数据（Traffic）。时间跨度：数据的时间范围不固定，取决于具体的数据子集，但通常涵盖一定的时间窗口，用于评估算法在不同时间段的表现。地理范围：数据来源多样，包括云计算环境、互联网流量等，未明确限定具体地理位置。数据维度：数据集主要包含时间戳（timestamp）和数值（value）两个核心维度，部分数据集还包含异常标签（label）和异常评分（anomaly_score），以及用于评估的各种指标，如TP（真阳性）、TN（真阴性）、FP（假阳性）、FN（假阴性）等。数据格式：数据以CSV格式为主，部分包含JSON格式的配置文件和标签文件，便于数据读取和分析。数据来源：数据来源于公开的学术研究和开源项目，如NAB（Numenta Anomaly Benchmark）项目。该数据集适合用于时序数据异常检测算法的开发、测试和评估，以及相关研究。

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：适用于时序数据异常检测算法的学术研究，包括算法的比较、优化和改进。行业应用：可用于工业监控、金融风控、网络安全、云计算等行业，实现对异常事件的实时检测和预警。决策支持：为相关领域的决策制定提供数据支持，如优化系统性能、提升风险管理水平。教育和培训：作为机器学习和数据挖掘课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解时序数据异常检测的原理和方法。此数据集特别适合用于评估和比较不同异常检测算法的性能，以及探索在不同场景下算法的适用性，帮助用户提升异常检测的准确性和效率。