传感器数据异常状态检测数据集SensorDataAnomalyDetection-mahmoudkhemakhem
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, 状态监测, 数据预处理, 机器学习, 工业物联网, 状态分类
数据概述：
该数据集包含来自传感器的数据，记录了不同传感器在特定时间内的多维数据及相应的状态标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年5月。
地理范围：数据未明确标注地理位置，推测为特定工业或设备场景。
数据维度：数据集包括“name”（传感器标识），“time”（时间戳），以及多组以“ge_XX”命名的传感器读数（共78个），以及“Status”（状态标签，如“People”等）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源未知，但数据已进行初步整理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于时序数据分析、异常检测和状态分类等任务。
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：适用于工业物联网、设备状态监测等领域的学术研究，如异常检测算法的评估、状态预测模型构建等。
行业应用：为工业制造、设备维护等行业提供数据支持，尤其适用于预测性维护、故障诊断和设备健康监测。
决策支持：支持设备运行状态的实时监控和预警，辅助决策者优化维护策略，降低运营成本。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解时序数据分析、异常检测和状态分类等技术。
此数据集特别适合用于探索传感器数据与设备状态之间的关系，帮助用户实现对设备运行状态的实时监控、异常预警和预测性维护。
