数据4G移动网络异常行为监测数据集4GMobileNetworkAnomalyDetectionDataset-andreawrona

数据4G移动网络异常行为监测数据集4GMobileNetworkAnomalyDetectionDataset-andreawrona

数据来源：互联网公开数据

标签：4G网络, 移动通信, 异常检测, 网络性能, 机器学习, 数据分析, 时序数据, 通信质量

数据概述： 该数据集包含来自4G移动网络环境下的性能监测数据，用于识别网络异常行为。主要特征如下： 时间跨度：数据未明确标注具体的时间范围，但包含了多个时间点的数据快照。 地理范围：数据未指明具体的地理位置，但涵盖了多个基站（Cell）的性能指标。 数据维度：数据集包含多个关键指标，如PRB使用率（PRBUsageUL, PRBUsageDL）、平均与最大吞吐量（meanThr_DL, meanThr_UL, maxThr_DL, maxThr_UL）、平均与最大用户设备吞吐量（meanUE_DL, meanUE_UL, maxUE_DL, maxUE_UL）、最大上下行吞吐量之和（maxUE_UL+DL）以及异常标识（Unusual）。 数据格式：CSV格式，文件名为ML-MATT-CompetitionQT2021_train.csv，方便数据分析和建模。 来源信息：数据来源于公开的竞赛数据集，已进行原始采集。 该数据集适合用于4G网络性能分析、异常行为检测、网络优化等方面的研究。

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：适用于移动通信、网络优化、异常检测等领域的学术研究，例如，基于机器学习的网络流量异常检测、网络性能预测等。 行业应用：为移动通信运营商提供数据支持，可用于网络质量监控、故障诊断、容量规划等。 决策支持：支持网络运维人员进行网络优化和故障排查，提高网络服务质量。 教育和培训：作为通信工程、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生理解网络性能指标，掌握异常检测方法。 此数据集特别适合用于探索4G网络中的性能瓶颈与异常模式，帮助用户构建网络异常检测模型，提升网络服务质量和用户体验。