传感器数据异常检测数据集SensorDataAnomalyDetection-obougacha
数据来源：互联网公开数据
标签：传感器数据, 异常检测, 时序数据, 故障诊断, 机器学习, 数据预处理, 特征工程, 工业物联网
数据概述：
该数据集包含来自多个传感器的时序数据，用于异常检测和故障诊断。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为工业或工程领域。
数据维度：数据集包含多个传感器（sensor_1 到 sensor_10）的数值特征，以及大量基于信号处理和统计的衍生特征，如均值、标准差、偏度、峰度、FFT变换相关特征等。
数据格式：CSV格式，分为Train.csv和Test.csv两个文件，分别用于训练和测试模型。
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：适用于时序数据分析、异常检测算法研究，以及故障诊断模型的开发与验证。
行业应用：为工业物联网（IIoT）领域提供数据支持，尤其在预测性维护、设备状态监测、生产流程优化等方向具有实际应用价值。
决策支持：支持工业设备维护决策，帮助优化维护计划，降低运营成本。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、信号处理等课程的实训材料，帮助学生掌握异常检测技术和数据处理技能。
此数据集特别适合用于探索传感器数据的异常模式，构建预测性维护模型，提升设备运行的可靠性和效率。
