多变量时间序列异常检测数据集

以下是一些多变量时间序列异常检测数据集的例子：

1. Numenta Anomaly Benchmark (NAB)：这个数据集由Numenta公司开发，包含了许多有趣的多变量时间序列数据，如机器温度、网络流量等。NAB数据集中也包含了一些异常数据，可以用于异常检测。

2. Yahoo! Labs Webscope数据集：这个数据集由Yahoo! Labs开发，包含了许多有趣的多变量时间序列数据，如股票价格、天气数据等。这个数据集也包含了一些异常数据，可以用于异常检测。

3. SMD数据集：这个数据集由斯坦福大学开发，包含了来自数据中心的多变量时间序列数据，如CPU使用率、磁盘空间利用等。这个数据集也包含了一些异常数据，可以用于异常检测。

4. ECG数据集：这个数据集包含了来自心电图信号的多变量时间序列数据，可以用于异常检测。

5. 股票市场数据集：这个数据集包含了来自股票市场的多变量时间序列数据，如股票价格、交易量等。这个数据集也包含了一些异常数据，可以用于异常检测。

这些数据集都可以在网上找到，可以用于开发和测试多变量时间序列异常检测算法。

相关问题

工业多变量时间序列数据集

您好！对于工业多变量时间序列数据集，可以提供一些常见的数据集名称，如：

1. Numenta Anomaly Benchmark (NAB)：该数据集包含了来自各个领域的时间序列数据，用于异常检测的评估和基准测试。

2. SML2010：这是一个用于机器学习的大规模数据集，包含了来自不同工业领域的多变量时间序列数据。

3. MIMIC-III：这是一个用于医疗领域的数据集，包含了来自监护仪和其他医疗设备的时间序列数据。

4. ECG5000：这是一个心电图数据集，包含了来自5000个不同人的心电图信号。

5. ECG5000C：这是ECG5000数据集的压缩版本，用于压缩算法的评估和基准测试。

这些数据集可以用于各种工业应用中的时间序列分析、异常检测、预测等任务。希望对您有所帮助！如果您有其他问题，请随时提问。

时间序列异常检测python

时间序列异常检测是指通过分析时间序列数据中的异常值或异常模式，来识别与正常行为不符的数据点或时间段。在Python中，有多种方法和工具可以用于时间序列异常检测。

其中，引用提到的基于Python的自动化时间序列异常检测系统源码.zip是一个针对多变量时间序列数据的异常检测系统，它提供了用于构建基于机器学习的异常检测系统的模块，包括数据处理和时间序列处理等功能。

引用提到了一些常用的时间序列异常检测方法，包括3sigma、z-score、箱体法和多维度异常值判断法。3sigma方法基于正态分布，在数据值超过±3个标准差时认为是异常值。z-score方法通过测量数据值与平均值的距离来判断异常值。箱体法基于数据的四分位值来判断异常值。而多维度异常值判断法则通过综合考虑数据特征的多个维度来判断异常值。

引用介绍了使用Pycaret库进行时间序列异常检测的方法。通过设置异常值比例的阈值fraction，选择异常值算法（如'knn'、'cluster'、'iforest'、'svm'等），可以对数据集进行建模和预测，并得到检测结果。通过绘制散点图或其他可视化方式，可以直观地展示异常值和正常值的区别。

综上所述，时间序列异常检测在Python中可以使用多种方法和工具来实现，具体选择哪种方法可以根据具体需求和数据特点来决定。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于Python的自动化时间序列异常检测系统源码.zip](https://download.csdn.net/download/weixin_55305220/87260278)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [基于Python的时间序列异常值检测](https://blog.csdn.net/weixin_42608414/article/details/129270747)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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