访问时间序列特征数据集2014_2020

数据集概述

该数据集包含2014至2020年期间，来自统计预测教育博客statforecasting.com的五年日度访问时间序列数据，涵盖多种流量指标，呈现出受周周期与学术日历驱动的复杂季节性模式，适用于预测方法的测试与验证。

文件详解

• 文件名称：features-of-visit.csv
• 文件格式：CSV
• 字段映射：包含日期字段（如2014-09-14）、访问量相关指标（如2146、1393等数值型字段）及时间维度特征（如年份2014、周次、月份等衍生字段）

数据来源

statforecasting.com

适用场景

• 时间序列预测模型评估：验证学术日历与周周期对流量预测的影响
• 季节性模式分析：探究教育类平台访问量的周期性规律
• 特征工程研究：基于时间维度特征优化预测模型性能
• 流量趋势分析：分析长期访问量变化趋势与波动原因