awesome-industrial-datasets

工业AI找数据，一页清单直接定位可用数据集

开源 free 数据集
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 597
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类数据集
开发团队jonathanwvd
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/jonathanwvd/awesome-industrial-datasets
定价模式free
价格说明开源免费资源列表
访问状态
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型awesome-list,dataset,industry-40,machine-learning,time-series
GitHub 星标★ 597
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2022-10-25 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-10
浏览次数0

项目介绍

awesome-industrial-datasets 是一个面向工业场景的公开数据集索引项目，主要解决工业 AI 研究中数据难找、来源分散、格式不统一的问题。它把散落在论文、竞赛、政府开放平台和企业公开渠道的工业数据集集中整理成清单，覆盖工业4.0、时间序列、机器学习等方向，涉及设备传感器、故障诊断、预测性维护、过程监控等典型任务。项目以 Python 生态为背景，提供分类导航和链接，方便研究者快速定位可用数据，减少重复搜集成本。核心能力是人工筛选与归类，帮助算法工程师、学生和科研人员在做异常检测、时序预测、工况识别时直接找到合适的数据入口，从而把精力放在建模和验证上，而不是四处爬取和清洗来源不明的数据。

Star 增长趋势

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技术标签

使用教程

—

核心亮点

  • 按工业4.0、时间序列、机器学习等标签分类，检索路径清晰
  • 汇总公开渠道数据集，省去在论文和竞赛页面间反复翻找的时间
  • 以 awesome-list 形式维护，结构轻量，便于社区补充和引用

不足之处

  • 仅提供链接和索引，不包含数据下载、预处理脚本或统一格式转换
  • 数据集质量、许可协议和更新状态依赖原出处，需使用者自行核验

适用场景

  • 做设备故障诊断时快速查找带标签的振动或传感器时序数据集
  • 写工业AI论文时寻找可对比的公开基准数据
  • 教学或课程设计中为学生挑选合适的工业过程监控数据

替代项目

awesome-time-series-datasets、awesomedata/awesome-public-datasets

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