室内定位轨迹数据训练集IndoorPositioningTrajectoryDataTrainingSet-nobuhitoyokoyama
数据来源：互联网公开数据
标签：室内定位, 轨迹数据, 路径规划, 信号强度, WiFi, 数据清洗, 机器学习, 建筑物
数据概述：
该数据集包含来自室内环境的定位轨迹数据，记录了用户在特定建筑物内的移动轨迹及相关环境信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含时间戳信息，可用于分析轨迹的时序特征。
地理范围：数据涵盖特定建筑物或场所，具体地理位置信息由siteid和site字段提供，例如“银泰百货”。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如siteid (建筑物标识), site (建筑物名称), floorid (楼层标识), floor (楼层名称), path (轨迹路径标识), starttime (起始时间), timestamp (时间戳), type (数据类型，例如TYPE_WAYPOINT), x-axis (X轴坐标), y-axis (Y轴坐标), rssi_wifi (WiFi信号强度), txpower (发射功率), rssi_bec (信标信号强度), distance (距离)。
数据格式：CSV格式，文件名为df_train_WAYPOINT.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据已进行预处理，可能包含了数据清洗和标准化等步骤。
该数据集适用于室内定位、路径规划和轨迹分析等领域，以及相关机器学习模型的训练。
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：适用于室内定位算法、路径规划算法、基于WiFi信号的定位方法等研究。
行业应用：为室内导航、智能导览、人员追踪等应用提供数据支持，如商场、博物馆等场景的室内定位服务。
决策支持：支持建筑物内的人流分析、热点区域识别等，为商业决策提供数据支持。
教育和培训：作为相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解室内定位技术。
此数据集特别适合用于探索用户在建筑物内的移动模式，优化定位算法，提升定位精度。
