WISDM智能手机活动识别原始数据数据集WISDMSmartphoneActivityRecognitionRawCSVDataset-mayankasheshgupta
数据来源：互联网公开数据
标签：智能手机，活动识别，数据集，传感器数据，机器学习，人体活动，数据分析，移动计算
数据概述： 该数据集来自威斯康星麦迪逊大学（WISDM）的研究，包含了使用智能手机传感器记录的人体活动数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度不详，但包含多个用户在不同时间段的活动。
地理范围：数据主要来源于参与者的活动记录，活动地点不明确，但数据本身具有普适性。
数据维度：数据集包括来自智能手机内置传感器（如加速度计，陀螺仪）的原始数据，记录了用户的各种日常活动，如行走，跑步，跳跃，站立，坐着等。数据包含了X，Y，Z轴的加速度值以及其他相关信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于WISDM项目，已进行基本的预处理，如数据清洗和标准化。
该数据集适合用于人体活动识别，机器学习模型训练，行为分析等领域，特别是在移动健康，智能家居等领域具有重要价值。
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：适用于人体活动识别，行为分析，移动健康等学术研究，如活动识别算法的开发，用户行为模式分析等。
行业应用：可以为移动应用开发，智能穿戴设备，健康管理等行业提供数据支持，特别是在活动监测，健康追踪等方面。
决策支持：支持用户活动分析，健康状况评估，帮助相关领域制定更精准的个性化服务。
教育和培训：作为人工智能，机器学习，移动计算等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解传感器数据分析，活动识别技术。
此数据集特别适合用于探索人体活动的规律与模式，帮助用户实现活动识别，行为分析等目标，为移动健康，智能穿戴等领域提供数据支持。
