数值型数据异常检测数据集NumericalDataAnomalyDetection-krishnendhumurali
数据来源：互联网公开数据
标签：异常检测, 数据清洗, 数值分析, 机器学习, 时间序列, 数据预处理, 异常值, 模式识别
数据概述：
该数据集包含来自模拟或生成的数据，记录了多个数值型变量。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集。
地理范围：数据无地理范围信息，属于通用型数值数据。
数据维度：数据集包含82个数值字段，字段命名为0到81，每个字段代表一个数值型变量。
数据格式：CSV格式，文件名为normalcsv2csv，便于进行数值分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于模拟或生成，用于异常检测算法的训练和测试。该数据集已进行标准化处理。
该数据集适合用于异常检测算法的开发、测试和评估，以及数据清洗和数据预处理的研究。
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：适用于异常检测、时间序列分析和数据挖掘等领域的研究，例如异常值识别、模式识别、数据降噪等。
行业应用：可以为金融风控、工业监控、设备维护、欺诈检测等行业提供数据支持，尤其是在异常行为分析、故障预警等方面。
决策支持：支持企业在风险控制、运营优化和安全监控方面的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和异常检测课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索数值型变量中的异常模式，帮助用户开发和评估异常检测算法，从而实现对异常事件的快速识别和响应。
