机器运行状态监测功率数据MachineOperationalPowerData-lamiarouag
数据来源：互联网公开数据
标签：机器状态监测, 功率数据, 时间序列分析, 工业大数据, 状态诊断, 异常检测, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自工业设备的功率数据，记录了机器运行时的功率输出及状态信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2024年1月16日，以秒为单位进行采样。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常适用于各类工业场景。
数据维度：数据集包括多个功率相关的指标（power, power1, power2, power3），以及时间戳（time）和机器状态（etat_de_machine）两个关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为output_modified.csv，便于时间序列分析和数据处理。
来源信息：数据来源未明确，但可用于工业设备运行状态分析和故障预测。
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：适用于工业设备状态监测、故障诊断、时间序列预测等方面的学术研究。
行业应用：可以为工业自动化、智能制造等行业提供数据支持，特别是在设备维护、生产优化等方面。
决策支持：支持设备维护策略的制定，以及生产效率的提升。
教育和培训：作为工业大数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解设备状态监测。
此数据集特别适合用于分析机器运行状态与功率之间的关系，以及建立异常检测模型，帮助用户实现设备状态的实时监控和预测。
