SKAB-Github异常检测数据集-abidzar16
数据来源：互联网公开数据
标签：异常检测，时间序列，机器学习，工业，传感器数据，故障诊断，数据分析，Python
数据概述：
该数据集包含来自 GitHub 的 SKAB (Score-based Kernel Anomaly Detection) 项目，记录了不同工业场景下的时间序列数据，用于异常检测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围根据具体子数据集而异。
地理范围：数据来源于不同的工业场景，包括但不限于能源，交通，制造业等。
数据维度：数据集包括多种传感器数据的时间序列，涵盖了多种变量，例如电流，电压，压力，温度等。同时，数据集包含了已知的异常标签。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于 SKAB 项目，并已进行标准化处理，方便进行异常检测模型的训练和评估。
该数据集适合用于异常检测，时间序列分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在工业故障诊断，设备状态监测等任务中具有重要价值。
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：适用于异常检测算法的开发和评估，以及时间序列数据分析的研究，如基于深度学习的异常检测模型，统计异常检测方法等。
行业应用：可以为工业制造，能源，交通等行业提供数据支持，特别是在设备故障预测，生产流程优化等方面。
决策支持：支持设备维护，生产流程优化和风险管理等决策，帮助企业提高生产效率和降低运营成本。
教育和培训：作为数据科学，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解异常检测，时间序列分析等技术。
此数据集特别适合用于探索异常检测算法在不同工业场景下的性能表现，帮助用户实现设备故障预测，生产流程优化等目标，为工业智能化提供数据支持。
