人群活动状态监测数据集PeopleActivityStatusMonitoringDataset-mahmoudkhemakhem
数据来源：互联网公开数据
标签：人群行为, 状态识别, 传感器数据, 时间序列分析, 模式识别, 机器学习, 数据可视化, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自传感器采集的人群活动状态数据，记录了不同时间点下的人群活动状态信息，适用于行为分析、状态识别和异常检测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年5月23日。
地理范围：数据未标明具体地理位置，但可用于分析一般环境下的活动状态。
数据维度：包括“name”（活动名称）、“time”（时间戳），以及70个以“ge_”开头的数值型特征，以及“Status”（状态标签）
数据格式：CSV格式，文件名为test_data.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源未知，但数据已进行预处理，适用于直接分析。
该数据集适合用于人群活动状态的分析与预测，以及行为模式的识别。
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：适用于行为识别、异常检测等领域的研究，例如人群聚集行为分析、活动状态分类等。
行业应用：可用于智能安防、智慧城市等领域，例如人群密度监测、异常事件预警等。
决策支持：支持城市规划、公共安全等领域的决策制定，例如优化资源配置、提升管理效率等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索人群活动状态与环境特征之间的关系，帮助用户实现活动状态的预测和异常行为的识别。
