设备状态异常检测数据集EquipmentAnomalyDetectionDataset-adaziialerite
数据来源：互联网公开数据
标签：设备状态监测, 异常检测, 工业数据, 故障诊断, 机器学习, 传感器数据, 二分类, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自工业设备的数据，记录了设备运行过程中的关键参数，并标注了设备是否出现异常状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为设备状态的快照数据。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但提供了设备部署的城市信息。
数据维度：包括温度（temperature）、压力（pressure）、振动（vibration）、湿度（humidity）、设备类型（equipment）、设备所在位置（location）和故障状态（faulty）等多个字段。其中，faulty字段为二元变量，表示设备是否处于异常状态（0代表正常，1代表异常）。
数据格式：CSV格式，文件名为Equipment Anamoly data.csv，便于数据处理和分析。
数据来源：数据可能来源于工业设备监控系统或模拟生成，未明确具体来源，但数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于工业设备状态监测、故障诊断和异常检测相关的研究与应用。
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：适用于工业数据分析、异常检测算法研究、机器学习模型的训练与评估，如基于传感器数据的故障预测、设备健康状态评估等。
行业应用：为制造业、能源、交通等行业提供数据支持，尤其在预测性维护、设备健康管理、生产效率优化等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业进行设备维护策略的制定、生产流程的优化，以及风险管理和预警系统的构建。
教育和培训：作为工业大数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解工业数据分析流程，掌握异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索设备运行参数与异常状态之间的关联关系，从而构建预测模型，提前预警设备故障，实现预防性维护。
