硬盘健康状态预测数据集HardDriveHealthPredictionDataset-lypkuss
数据来源：互联网公开数据
标签：硬盘故障, 预测模型, 磁盘健康, 故障分析, 机器学习, 硬盘数据, 存储设备, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自硬盘驱动器（HDD）的S.M.A.R.T.（Self-Monitoring, Analysis and Reporting Technology，自我监测、分析与报告技术）数据，记录了硬盘的各种健康指标，用于预测硬盘的故障风险。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖2016年至2017年。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但通常代表全球范围内的硬盘使用情况。
数据维度：数据集包含多个S.M.A.R.T.属性的原始数据，例如failure（故障状态）、smart_1_raw、smart_2_raw等，共涉及多种硬盘健康指标。
数据格式：CSV格式，包含positiveRawData2016.csv、positiveRawData2017.csv、negativeRawData2016.csv、negativeRawData2017.csv等文件，便于数据分析和模型训练。这些数据已进行原始采集，需要进一步处理。
来源信息：数据来源于公开硬盘健康监测项目，用于研究硬盘故障预测。
该数据集适合用于硬盘故障预测、寿命评估和可靠性分析。
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：适用于计算机科学、数据科学和电子工程等领域的学术研究，例如硬盘故障预测模型构建、S.M.A.R.T.指标分析和故障模式识别。
行业应用：为数据中心、企业IT部门和硬盘制造商提供数据支持，用于硬盘健康监测、风险评估和预防性维护。
决策支持：支持IT管理人员制定硬盘更换策略，优化数据存储系统的可靠性和可用性。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员理解硬盘故障预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索硬盘健康指标与故障发生之间的关系，从而构建预测模型，提高数据存储的安全性。
