网络连接数据数据集ConnectionDataDataset-christinancube
数据来源：互联网公开数据
标签：网络连接，数据集，数据通信，网络分析，机器学习，时间序列，计算机科学，网络安全
数据概述： 该数据集包含来自互联网公开来源的网络连接数据，记录了网络连接的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的网络连接，包括多个国家和地区的互联网服务提供商。
数据维度：数据集包括连接的起始时间，结束时间，源IP地址，目标IP地址，端口号，协议类型，传输数据量等关键指标。还包括连接状态，连接持续时间等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的网络流量监测项目，已进行数据清洗和标准化。
该数据集适合用于网络流量分析，网络安全研究，机器学习模型训练等领域，特别是在网络行为分析，异常检测，流量预测等任务中具有重要应用价值。
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：适用于网络流量分析，网络安全研究等学术研究，如网络攻击检测，流量模式分析，异常行为识别等。
行业应用：可以为网络服务提供商，网络安全公司提供数据支持，特别是在网络流量优化，安全防护策略制定等方面。
决策支持：支持网络流量管理和安全策略优化，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
教育和培训：作为网络工程，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析和网络安全技术。
此数据集特别适合用于探索网络连接行为的规律与趋势，帮助用户实现网络流量优化，异常检测和安全防护等目标，促进网络通信技术的进步。
