网络流量分析工作日数据NetworkTrafficAnalysisWeekdayData-raffaelemiriello
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 流量分析, 网络安全, 异常检测, 协议分析, 数据包, 机器学习, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了工作日（周三、周四、周五、周一、周二）的网络通信行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体采集时间，但根据文件名推测为工作日流量数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可用于分析通用网络流量特征。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一个工作日，包含数十个网络流量相关的特征，例如Flow ID, 源IP地址, 目的IP地址, 协议类型, 时间戳, 流量持续时间, 包数量，包长度，以及各种标志位和统计量等。
数据格式：CSV格式，每个CSV文件对应一个工作日，文件名如Wednesday-WorkingHours.csv，便于数据分析和处理。数据已进行初步处理，包含了流量的各种统计指标，如吞吐量、包间隔时间、包大小等。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、协议分析和安全评估等研究。
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：适用于网络安全、计算机网络、机器学习等领域的学术研究，如恶意流量检测、网络行为分析、流量预测等。
行业应用：为网络安全公司、IT运维部门提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、异常流量分析、网络性能监控等。
决策支持：支持网络管理人员的网络优化和安全策略制定，帮助提升网络服务的质量和安全性。
教育和培训：作为网络安全、数据科学、计算机网络等课程的实训素材，帮助学生理解网络流量特征和分析方法。
此数据集特别适合用于探索工作日网络流量的模式和异常行为，帮助用户实现网络安全风险评估、优化网络资源分配等目标。
