电力窃电检测用户用电量数据集_Electricity_Theft_Detection_User_Consumption_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：电力, 窃电检测, 用电量, 时序数据, 异常检测, 机器学习, 数据分析, 公用事业
数据概述：
该数据集包含来自电力公司的数据，记录了用户每日的用电量信息，并标注了是否存在窃电行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年1月1日至2014年4月29日，共计约四个月。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但可推测为某个电力供应区域的用户用电数据。
数据维度：数据集包括“FLAG”（窃电标识，可能为0或1）、“CONS_NO”（用户编号）和每日的用电量数据（以日期为列名）。
数据格式：CSV格式，提供了preprocessed.csv和三个sample_*.csv文件，便于进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源可能为电力公司内部数据或相关研究项目，原始数据已进行预处理和匿名化处理。
该数据集适合用于电力窃电行为检测、用户用电行为分析和异常用电模式识别等领域。
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：适用于电力系统、能源经济学等领域的学术研究，如窃电行为的模式分析、预测模型的构建和评估。
行业应用：可以为电力公司提供数据支持，特别是在窃电检测、用户行为分析、负荷预测等方面。
决策支持：支持电力公司的风险管理和运营优化，帮助其制定更有效的窃电治理策略。
教育和培训：作为电力工程、数据科学等专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解电力数据分析和模型构建。
此数据集特别适合用于探索用户用电行为的规律与趋势，并通过构建模型来识别潜在的窃电行为，从而帮助电力公司减少损失，提高运营效率。
