铁路货运车辆故障预测数据集RailwayFreightWagonFailurePrediction-almatkairbek
数据来源：互联网公开数据
标签：铁路运输, 故障预测, 时间序列, 机器学习, 货运车辆, 预测模型, 数据分析, 工业应用
数据概述：
该数据集包含来自铁路货运运营的数据，记录了货运车辆的运行状态和故障预测相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围覆盖多个月份，具体起始和结束时间需根据数据文件中的时间戳确定。
地理范围：数据可能来源于特定铁路运输线路或区域，具体地理范围未明确说明。
数据维度：数据集包括货运车辆的唯一标识（wagnum）、月份（month）、以及与故障预测相关的目标变量（target_month, target_day）。此外，还包含车辆的各种属性信息，例如车辆类型、运行状况、维修记录等（具体变量和指标需参考parquet文件）。
数据格式：数据集主要以Parquet和CSV格式提供，其中Parquet文件包含结构化的、经过优化的数据，CSV文件则包含预测结果、训练目标等。
来源信息：数据来源于铁路货运运营记录，可能经过了匿名化处理，以用于公开的数据集发布。
该数据集适合用于铁路货运车辆故障预测、时间序列分析、数据建模和机器学习等技术应用。
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：适用于铁路运输领域的学术研究，例如故障预测模型优化、影响因素分析、时间序列预测等。
行业应用：可以为铁路货运公司提供数据支持，特别是在车辆维护计划、运营效率提升、风险管理等方面。
决策支持：支持铁路运输管理部门的决策制定，例如优化车辆调度、预测性维护策略等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解工业数据分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索货运车辆故障发生的规律与趋势，帮助用户构建预测模型，优化维护策略，从而提高铁路运输效率和安全性。
