信号数据异常检测标签数据集SignalDataAnomalyDetectionLabels-qinhui1999
数据来源：互联网公开数据
标签：信号处理, 异常检测, 数据标注, 二分类, 时序数据, 机器学习, 工业应用, 故障诊断
数据概述：
该数据集包含两个CSV文件，记录了信号数据及其对应的异常标签，用于训练和评估异常检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态信号异常标签数据集。
地理范围：数据未明确标注地理信息，适用于通用信号异常检测场景。
数据维度：数据集包含 signal_id（信号标识符）和 target（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，文件名为sub_ens_v19csv和sub_ens_v16csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据，已进行结构化处理，便于直接使用。
该数据集适合用于时序数据分析、异常检测和二分类任务。
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：适用于信号处理、机器学习和异常检测相关的学术研究，例如故障诊断、设备状态监测等。
行业应用：可用于工业控制系统、物联网设备、金融风控等领域，进行异常信号的识别和预警。
决策支持：支持对设备运行状态的监测，为维护和优化提供数据支持。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训数据，帮助学生理解异常检测的原理和应用。
此数据集特别适合用于训练和评估异常检测模型，实现对信号数据的实时监控和异常识别，从而提高系统的稳定性和可靠性。
