服务器带宽与用户峰值预测数据集ServerBandwidth-UserPeakPredictionDataset-trantu
数据来源：互联网公开数据
标签：时序预测, 服务器监控, 带宽分析, 用户行为, 负载预测, 数据分析, 机器学习, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自服务器监控系统的数据，记录了服务器的带宽使用情况和用户峰值数据，用于时序预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2019年3月10日开始，具体时间跨度未明确标明。
地理范围：数据未明确标明具体地理位置，但包含“ZONE”字样，推测可能来源于多个区域的服务器集群。
数据维度：数据集包括服务器的更新时间（UPDATE_TIME）、小时ID（HOUR_ID）、区域代码（ZONE_CODE）、服务器名称（SERVER_NAME）、带宽总量（BANDWIDTH_TOTAL）和最大用户数（MAX_USER）等指标。
数据格式：CSV格式，包含train.csv, test_id.csv和sample_submission.csv三个文件，分别用于训练、测试和提交预测结果。
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：适用于服务器性能分析、时序数据预测、负载均衡优化等领域的学术研究，如带宽预测、用户行为分析等。
行业应用：可以为云计算、数据中心等行业提供数据支持，特别是在服务器资源管理、容量规划、服务质量保障等方面。
决策支持：支持IT运维团队进行服务器资源调度、性能优化和容量规划等决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和时序分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解时序数据分析与预测。
此数据集特别适合用于探索服务器带宽与用户峰值的关系，构建预测模型，帮助用户优化服务器资源配置，提升服务性能。
