故障检测数值特征数据集FaultDetectionNumericalFeatureDataset-shubhlaxmi
数据来源：互联网公开数据
标签：故障检测, 异常检测, 机器学习, 数值特征, 数据分析, 工业应用, 信号处理, 模式识别
数据概述：
该数据集包含来自shubhlaxmi-fault123的数据，记录了用于故障检测的数值特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态特征集使用。
地理范围：数据来源未明确说明，但可用于通用的故障检测模型训练。
数据维度：数据集包含10个数值特征，分别标记为G、C、B、A、Ia、Ib、Ic、Va、Vb、Vc。
数据格式：CSV格式，文件名为newcsv，便于数值计算与建模分析。
来源信息：数据来源为shubhlaxmi-fault123，具体数据生成或采集方式未知。
该数据集适合用于故障检测、异常检测、模式识别等领域的数据分析与建模。
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：适用于故障诊断、异常检测等领域的学术研究，如故障模式识别、特征重要性分析等。
行业应用：可以为工业设备故障预测、质量控制等提供数据支持，特别是在设备状态监测、预警系统等领域。
决策支持：支持设备维护策略的制定，预测设备故障，优化维护计划。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解故障检测技术。
此数据集特别适合用于探索不同数值特征与故障状态之间的关联，从而构建故障预测模型，提升工业设备的可靠性。
