时序异常检测数据集TimeSeriesAnomalyDetection-erdzhemadinov
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, 工业监控, 数据预处理, 异常识别, 特征工程, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自工业环境的时序数据，记录了传感器或其他设备在一段时间内的运行状态，用于异常检测模型的训练与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含时间戳字段，可用于构建时间序列分析。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为工业场景下的设备运行数据。
数据维度：数据集包含多个特征字段，包括时间戳（timestamp）、标签（label）、以及C1到C12、CG1到CG3、l1、l2、C11、C12等多种数值型特征。
数据格式：CSV格式，主要文件为test.csv，包含历史数据；sample_submission.csv用于提交预测结果。数据以分号分隔。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的数据清洗和预处理，但可能仍需进一步处理以适应特定分析需求。
该数据集适合用于时序异常检测、故障诊断、工业监控等领域的研究。
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：适用于时序数据分析、异常检测算法研究，如基于统计学、机器学习或深度学习的异常检测方法。
行业应用：为工业领域提供数据支持，特别是在设备状态监控、故障预测、生产流程优化等方面。
决策支持：支持工业领域的决策制定，例如预测性维护、生产效率提升等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用时序数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索时序数据的异常模式，构建和评估异常检测模型，并应用于工业环境中的实际问题。
