微软机器故障预测项目时间序列数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：微软,机器故障,预测维护,时间序列,传感器数据,电压,旋转,压力,振动,参数变化
数据概述：
本数据集来源于Kaggle上的微软Azure预测维护数据集，包含了微软机器设备故障发生前的时间序列数据。数据集收集了故障发生前和非故障发生前10个时间点的传感器读数（电压、旋转、压力、振动），确保数据集的平衡性。具体字段包括各个时间点的电压、旋转、压力和振动读数，以及由这些读数计算得到的机器参数变化指标（如平均值、最大值、最小值、最大变化和最小变化）。
数据用途概述：
该数据集适用于机器故障预测、设备维护策略优化、性能分析等多个场景。研究人员可以通过分析时间序列数据和参数变化，开发故障预测模型；运维工程师可以利用预测结果提前进行设备维护，减少突发故障的影响；数据科学家可借此机会研究机器学习在工业数据中的应用。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握时间序列分析和故障预测的相关技术。
举例：
数据集中包含三个主要文件：Machine parameter change.csv记录了故障发生前各传感器读数的统计参数变化；MSFT Machine Error with past 10 telemetry readings.csv包含了故障前10个时间点的具体传感器读数；complete dataframe.csv则整合了上述两个文件的信息，提供了全面的故障预测所需数据。
