传感器数据时序监测数据集SensorDataTimeSeriesMonitoring-matheusnanicosta
数据来源：互联网公开数据
标签：传感器数据, 时序分析, 工业物联网, 数据采集, 监测系统, 数据挖掘, 异常检测, 预测分析
数据概述：
该数据集包含来自传感器监测系统的数据，记录了多个传感器在不同时间点采集的数值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从时间戳字段推断为时序数据。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但可推测为特定工业或环境监测场景。
数据维度：数据集包含以下字段：
TimeInMillis：时间戳，记录数据采集的时间。
SensorId：传感器唯一标识符。
SensorHumanId：传感器的人类可读标识符。
Parameter：传感器测量参数的名称。
Value：传感器测量值。
数据格式：CSV格式，每个文件名为“数字+kaggleQuestV2.csv”，共160个CSV文件。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确，但数据已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于时序数据分析、异常检测、预测建模等研究。
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：适用于工业物联网、环境监测等领域的研究，如传感器数据分析、异常检测算法研究、时序预测模型构建等。
行业应用：可以为智能制造、环境监测等行业提供数据支持，特别是在设备健康管理、环境质量评估等方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如设备维护策略优化、环境污染预警等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解时序数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索传感器数据的时序特性，构建预测模型，实现对设备状态或环境变化的实时监测和预警，从而优化决策，提升效率。
