异常数据监测时序数据集AnomalyDetectionTime-seriesDataset-ssdewky

数据来源：互联网公开数据

标签：时序数据, 异常检测, 传感器数据, 机器学习, 数据分析, 故障诊断, 工业监测, 数据可视化

数据概述：该数据集包含来自传感器监测系统的数据，记录了设备运行过程中的各种指标，用于异常检测和故障诊断。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含年份（Year）、日期（Date）和小时（Hour）字段，可用于构建时间序列分析。地理范围：数据包含经纬度信息（latitude, Longitude），推测可能与特定地理位置的设备或传感器相关。数据维度：数据集包含大量数值型数据，包括C1-C14, A1-A15, B1-B15, N1-N15, D1-D15, E1-E15, F1-F15, G1-G15, H1-H15, K1-K15, Y1-Y13等多个变量，可能代表不同的传感器读数或计算指标。数据格式：CSV格式，包含Anomaly.csv和Nomaly.csv两个文件，其中Anomaly.csv提供了异常样本数据。来源信息：数据来源未明确，但从数据内容和变量命名推测，可能源于工业设备、环境监测或其他传感器网络。已进行初步的数据整理，包括数值化处理。该数据集适合用于时序数据的异常检测、故障诊断、预测分析，以及相关的机器学习模型训练与评估。

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：适用于时序数据分析、异常检测算法研究、以及不同异常检测模型的对比分析。行业应用：为工业设备监测、智能制造、环境监测等行业提供数据支持，用于故障预警、设备状态评估等。决策支持：支持企业进行设备维护、优化生产流程、提升运营效率。教育和培训：作为数据分析、机器学习、人工智能等课程的实训素材，帮助学生理解和应用异常检测方法。此数据集特别适合用于探索传感器数据的异常模式，构建异常检测模型，并评估模型在实际应用中的性能，最终实现设备故障的提前预警和预防。