多维数据工作坊实验数据集MultidimensionalDataWorkshopExperimentDataset-alexanderdem
数据来源：互联网公开数据
标签：多维数据，实验数据，数据分析，数据挖掘，特征工程，变量分析，机器学习，数据探索
数据概述：
该数据集包含来自工作坊实验的数据，记录了76个变量的观测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间属性，可视为一次性实验或静态数据集。
地理范围：数据未涉及地理信息，适用于通用数据分析场景。
数据维度：数据集包含76个数值型变量，命名为Wert1至Wert76，每个变量代表一个不同的观测维度。
数据格式：CSV格式，文件名为Workshop_Datenmatrix.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于工作坊实验，旨在为参与者提供多维数据分析的实践机会。
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：适用于多维数据分析、特征工程、变量重要性分析等研究。
行业应用：可用于数据挖掘、机器学习模型的训练与测试，以及探索变量之间的关系。
决策支持：可用于支持数据驱动的决策制定，例如在不同变量的组合下进行预测或分类。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉多维数据的处理和分析方法。
此数据集特别适合用于探索变量间的相互关系、进行数据降维、构建预测模型等，帮助用户提升数据分析能力。
