传感器数据异常检测数据集SensorDataAnomalyDetection-mahmoudkhemakhem
数据来源：互联网公开数据
标签：传感器数据, 异常检测, 时序数据, 状态监测, 机器学习, 数据分析, 工业应用, 故障诊断
数据概述：
该数据集包含来自传感器的数据，记录了多个传感器在一段时间内的读数以及对应的状态信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年6月20日。
地理范围：数据未明确标明地理位置，推测为特定设备或系统内部的传感器数据。
数据维度：数据集包括时间戳（time）和多个传感器读数（ge_00至ge_77），以及一个状态标签（Status）。传感器读数为浮点数，代表不同传感器的测量值。
数据格式：CSV格式，文件名为shuffled_file (3).csv，便于数据处理和分析。数据已进行混洗，以便于模型训练和验证。
该数据集适合用于时序数据分析、异常检测、状态监测和故障诊断等领域。
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：适用于机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，特别是在时序数据异常检测、状态预测等方向。
行业应用：可以为工业设备状态监测、预测性维护等提供数据支持，帮助企业优化生产流程，降低运营成本。
决策支持：支持设备维护策略的制定、故障预警系统的开发，从而提高设备利用率和可靠性。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索传感器数据中的异常模式，构建异常检测模型，实现对设备状态的实时监控和预测。
