生产系统故障预测数据集ProductionSystemMalfunctionPredictionDataset-giovannimonco
数据来源：互联网公开数据
标签：故障预测, 工业大数据, 时序分析, 机器学习, 异常检测, 生产系统, 数据建模, 预测分析
数据概述：
该数据集包含来自生产系统的传感器数据，记录了系统运行过程中的特征指标以及对应的故障标签，用于预测生产系统是否发生故障。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，数据记录以分钟为单位进行时间戳标记。
地理范围：数据来源于特定生产系统，未明确具体地理位置。
数据维度：数据集包含两个主要文件：train.csv 和 test.csv，分别包含25个特征列 (feature_0 到 feature_24) 以及时间戳信息。test_label.csv文件包含测试集的时间戳和对应的故障标签（0代表正常，1代表故障）。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和建模。数据集包括训练集 (train.csv)、测试集 (test.csv) 和测试集标签 (test_label.csv)。
来源信息：数据来源于生产系统，经过标准化处理，方便进行数据分析。
该数据集适合用于故障预测、时序数据分析和机器学习模型训练。
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：适用于工业大数据与机器学习交叉领域的学术研究，如故障预测算法、异常检测方法等。
行业应用：为制造业提供数据支持，尤其适用于预测性维护、设备健康管理等领域。
决策支持：支持生产管理人员进行设备维护决策，优化生产计划，降低停机时间。
教育和培训：作为工业大数据分析、机器学习模型构建等课程的实训数据。
此数据集特别适合用于探索生产系统中特征指标与故障之间的关联关系，帮助用户构建故障预测模型，实现对生产系统健康状态的实时监控与预警。
