人体活动姿态识别传感器数据集HumanActivityRecognitionSensorData-amjunghyepark
数据来源：互联网公开数据
标签：人体活动识别, 传感器数据, 运动姿态, 加速度计, 陀螺仪, 机器学习, 行为分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自移动设备传感器的数据，记录了用户在进行步行和跑步活动时的姿态信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确记录具体时间，但每个数据点包含一个时间戳，反映了活动过程中的时间序列信息。
地理范围：数据未标注地理位置信息，主要关注用户运动姿态。
数据维度：数据集包含加速度计和陀螺仪的测量数据，以及活动类型（Activity）和用户标识（user）等信息。具体字段包括：时间戳（Und）、加速度计X轴（Accel_X）、加速度计Y轴（Accel_Y）、加速度计Z轴（Accel_Z）、陀螺仪X轴（Gyro_X）、陀螺仪Y轴（Gyro_Y）、陀螺仪Z轴（Gyro_Z）、活动类型（Activity，数值表示，1代表步行/跑步状态）和用户标识（user）。
数据格式：CSV格式，文件名为our_dataset.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于移动设备传感器，记录了用户在不同活动状态下的身体运动数据。该数据集适合用于人体活动识别、运动姿态分析等研究。
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：适用于人体活动识别、行为分析、运动生理学等领域的研究，如步态分析、运动模式识别等。
行业应用：可以为可穿戴设备、智能健康监测系统、健身应用等提供数据支持，尤其是在活动识别、运动量化、健康评估等方面。
决策支持：支持用户行为分析、运动健康管理、个性化健身方案推荐等决策。
教育和培训：作为机器学习、模式识别等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解传感器数据处理和人体活动识别方法。
此数据集特别适合用于探索人体运动与传感器数据之间的关系，开发基于传感器数据的活动识别模型，并优化用户的运动体验。
