标题：互联网公开数据集数值特征分析
数据内容：该数据集包含多个数值特征，每个特征具有不同的值分布。具体包括4997个不同的数值范围，从-0.1125到2.1253。每个特征可能代表不同的测量指标或属性。
数据来源：互联网公开数据
数据用途：该数据集可用于多个行业的数值分析和预测问题，包括：
- 金融：用于股票价格预测、风险评估等
- 科技：用于算法性能优化、传感器数据建模
- 医疗：用于疾病预测、治疗效果分析
- 工业：用于质量控制、生产过程优化
标签：数值分析, 特征工程, 数据建模, 预测分析, 互联网公开数据
行业分类：
1. 金融行业
2. 科技行业
3. 医疗行业
4. 制造行业
5. 电子商务
统计分析：
- 数据集中大部分特征具有接近5000个不同的值
- 值范围覆盖从-0.1125到2.1253
- 个别特征仅有2种不同值（如1.0特征）
- 数据分布显示可能存在多个不同的数据类别或分布形态
该数据集为数值特征分析提供了丰富的样本支持，适合用于监督学习、无监督学习等多种机器学习任务。
