计算机硬件性能监测数据ComputerHardwarePerformanceMonitoringData-kentvejrupmadsen
数据来源：互联网公开数据
标签：硬件监测, 性能分析, CPU, GPU, 温度, 电压, 风扇转速, 计算机科学, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Open Hardware Monitor的计算机硬件性能监测数据，记录了台式计算机在运行过程中的各项硬件指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间范围为2020年4月。
地理范围：数据未明确标注地理位置，推测为硬件性能监测场景下的通用数据。
数据维度：数据集包括CPU负载、温度、时钟频率、功耗，GPU温度、风扇转速、时钟频率、电压、负载，以及主板电压、温度、风扇转速等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，数据按天存储在不同的文件中，文件名包含了具体的日期信息，便于按时间进行分析。
来源信息：数据来源于Open Hardware Monitor的监测日志，已进行结构化处理，方便数据分析。
该数据集适合用于硬件性能分析、计算机系统监控、数据挖掘和机器学习等领域。
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：适用于计算机硬件性能评估、散热系统优化、计算机故障诊断等方面的学术研究。
行业应用：可以为计算机硬件制造商、系统集成商和IT运维部门提供数据支持，用于产品性能测试、系统稳定性分析和故障预测。
决策支持：支持硬件产品的设计改进和性能优化策略的制定。
教育和培训：作为计算机科学、数据分析等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解计算机硬件性能指标。
此数据集特别适合用于探索计算机硬件在不同负载情况下的性能表现，以及分析硬件温度与功耗之间的关系，从而实现对计算机系统性能的深入理解和优化。
