设备故障预测数据集EquipmentFailurePredictionDataset-raghadalhindii
数据来源：互联网公开数据
标签：设备故障, 预测分析, 工业大数据, 机器学习, 故障诊断, 时序数据, 维护管理, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自工业设备运行状态的历史数据，记录了设备的运行参数、环境因素以及故障情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年至2016年。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但从REGION_CLUSTER等字段推测，可能涉及多个区域的设备。
数据维度：数据集包括多个关键指标，如设备ID、日期、区域、维护供应商、制造商、井组、S15、S17、S13、S5、S16、S19、S18、S8、设备年龄（AGE_OF_EQUIPMENT）和设备故障状态（EQUIPMENT_FAILURE）。其中S15、S17等代表设备的各种传感器数据。
数据格式：CSV格式，文件名为Dataset.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的工业数据集，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于设备故障预测、维护策略优化和预测性维护等领域的研究。
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：适用于工业大数据分析、故障诊断和预测性维护等领域的学术研究，如基于机器学习的故障预测模型构建、异常检测算法的评估等。
行业应用：为制造业、能源行业等提供数据支持，尤其适用于设备维护管理、生产效率提升和成本控制等方面。
决策支持：支持企业制定设备维护计划，优化维护周期，降低维护成本，提高设备利用率。
教育和培训：作为工业大数据分析、机器学习、设备维护等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解设备故障预测的原理与方法。
此数据集特别适合用于探索设备运行状态与故障之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化维护策略，实现设备故障的提前预警和预防。
