室内环境传感器数据采集数据集IndoorEnvironmentSensorData-mahmoudkhemakhem
数据来源：互联网公开数据
标签：环境监测, 传感器数据, 室内环境, 数据采集, 机器学习, 时间序列分析, 智能家居, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自室内环境传感器的数据，记录了不同时间段内多个环境参数的数值。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年5月23日至2023年5月25日。
地理范围：数据采集地点为室内环境，未具体说明地理位置。
数据维度：数据集包含了多种传感器的数据，包括加速度计（acc_x, acc_y, acc_z）、二氧化碳浓度（eco2）、多种气体传感器读数（ge_00至ge_77）、陀螺仪（gyr_x, gyr_y, gyr_z）、湿度（humidity）、光照强度（luminance）、磁力计（mag_x, mag_y, mag_z）、运动状态（motion）、气压（pressure）、声级（soundlevel）以及多个光谱传感器读数（sph0至sph3）。
数据格式：CSV格式，文件名包含日期信息，例如"Empty_room_25-05-2023.csv"和"Meeting_23-05-2023.csv"，方便时间序列分析。数据文件包含时间戳和上述各传感器的数值。
来源信息：数据来源于传感器数据采集项目，已进行数据标准化处理。
该数据集适合用于环境监测、智能家居、数据分析等领域的研究和应用。
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：适用于环境科学、传感器技术和机器学习领域的学术研究，如室内环境建模、传感器数据融合、异常检测等。
行业应用：可以为智能家居、环境监测系统提供数据支持，尤其在环境质量评估、能源管理、行为识别等方面。
决策支持：支持室内环境优化、健康监测和智能控制策略的制定。
教育和培训：作为环境科学、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解传感器数据分析。
此数据集特别适合用于探索室内环境参数之间的关系，以及不同环境状态下的数据变化规律，帮助用户实现环境监测、行为识别和智能控制等目标。
