时序数据异常检测与评估数据集TimeSeriesAnomalyDetectionandEvaluationDataset-nashrinbanu
数据来源：互联网公开数据
标签：时序数据, 异常检测, 机器学习, 数据集, 评估, 算法, 云监控, 性能分析
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的时序数据，用于异常检测算法的开发、训练和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据集中时间跨度不一，涵盖了不同长度的时间序列。
地理范围：数据来源于多种场景，包括模拟生成的数据、真实云监控数据、广告交易数据、真实网络流量数据和社交媒体数据等。
数据维度：数据集包含时间戳（timestamp）和数值（value）两种基本维度，部分数据包含异常标签（label）和异常分数（anomaly_score），以及用于评估的指标，如真阳性（TP）、真阴性（TN）、假阳性（FP）和假阴性（FN）等。
数据格式：数据集主要以CSV格式存储，部分配置文件和结果文件使用JSON格式。数据结构清晰，便于进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于多种公开数据集和模拟生成，涵盖了不同类型的时序数据，包括云服务器性能指标、网络流量、广告点击量等。数据已进行预处理，部分数据已标注异常。
该数据集适合用于时序数据异常检测算法的研究、开发和性能评估，尤其适用于机器学习模型的训练和测试。
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：适用于时序数据异常检测算法的学术研究，包括新算法的提出、现有算法的改进和性能评估。
行业应用：可以为云计算、网络安全、金融风控等行业提供数据支持，特别是在系统监控、故障诊断、欺诈检测等方面。
决策支持：支持企业对IT系统、业务流程进行实时监控和异常预警，辅助决策制定和风险管理。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解时序数据分析和异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索不同异常检测算法在不同场景下的表现，帮助用户评估算法的优劣，优化模型参数，并提升异常检测的准确性和效率。
