特征工程细胞数据分析数据集FeatureEngineeringCellDataAnalysis-milanashhanukova
数据来源：互联网公开数据
标签：特征工程, 细胞数据, 数据分析, 机器学习, 生物信息学, 细胞识别, 数据降维, 模式识别
数据概述：
该数据集包含经过特征工程处理的细胞数据，记录了细胞的多种特征信息，适用于细胞结构与功能相关的分析研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态细胞特征数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，通常适用于生物医学研究的细胞层面分析。
数据维度：数据集包含两类CSV文件，"features_150k.csv"和"normalized_all_features_150k.csv"，均包含细胞ID（cell_id）和24个特征列（0-23），其中"normalized_all_features_150k.csv"中的特征数据经过了标准化处理。
数据格式：CSV格式，文件名为features_150k.csv和normalized_all_features_150k.csv，便于数值计算和建模分析。数据已进行特征提取和标准化处理，可以直接用于模型训练。
来源信息：数据来源于细胞生物学研究或相关数据库，具体来源未明确，但已进行特征提取和标准化处理。该数据集适合用于细胞特征的分析和机器学习模型的构建。
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：适用于生物信息学、细胞生物学等领域的学术研究，如细胞类型识别、细胞状态分析、细胞行为预测等。
行业应用：可以为生物技术公司、医药研发机构提供数据支持，特别是在药物筛选、细胞治疗等领域。
决策支持：支持细胞相关研究领域的实验设计、数据分析流程优化以及模型评估。
教育和培训：作为生物信息学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解细胞数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索细胞特征之间的关系，构建细胞分类模型，并进行细胞行为的预测，从而提升对细胞生物学现象的理解和应用。
