室内环境多传感器数据采集数据集IndoorEnvironmentMulti-sensorData-mahmoudkhemakhem
数据来源：互联网公开数据
标签：环境监测, 传感器数据, 室内环境, 数据分析, 机器学习, 边缘计算, 智能家居, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自室内环境的多传感器数据，记录了不同场景下的环境参数变化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2023年5月23日至25日。
地理范围：数据采集于室内环境，未明确具体地点。
数据维度：数据集包含“Empty_room”和“Meeting”两个场景，每个场景下均包含大量环境参数，如加速度（acc_x, acc_y, acc_z）、二氧化碳浓度（eco2）、气体传感器读数（ge_00 - ge_77）、陀螺仪数据（gyr_x, gyr_y, gyr_z）、湿度（humidity）、光照强度（luminance）、磁力计数据（mag_x, mag_y, mag_z）、运动状态（motion）、气压（pressure）、声级（soundlevel）、球谐函数系数（sph0 - sph12）、温度（temperature）和总挥发性有机物浓度（tvoc）等。
数据格式：CSV格式，分别存储在“Empty_room_25-05-2023.csv”和“Meeting_23-05-2023.csv”两个文件中，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于传感器采集，已进行初步的数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于环境监测、室内环境分析、智能家居系统开发和数据挖掘等领域。
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：适用于环境科学、数据科学和物联网等领域的学术研究，如室内环境建模、环境因素对人体健康的影响分析等。
行业应用：可以为智能家居、楼宇自动化、环境监测等行业提供数据支持，特别是在优化室内环境控制、预测环境变化等方面。
决策支持：支持企业和个人进行室内环境质量评估和改善，为健康生活提供数据支持。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和物联网等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解传感器数据分析和应用。
此数据集特别适合用于探索不同室内场景下环境参数的动态变化规律，帮助用户构建环境监测模型、优化室内环境控制策略、提升用户体验。
