센서 데이터 분석은 다양한 종류의 센서에서 수집된 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출하는 과정입니다. 이 데이터는 온도, 습도, 빛, 소리, 진동 등 다채로운 형태로 나타나며, 이를 활용하여 제품 성능 모니터링, 환경 감시, 건강 상태 추적, 산업 자동화 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

 

센서 데이터 분석에는 데이터 전처리, 특징 추출, 모델 학습 및 예측 등의 단계가 포함됩니다. 먼저 수집된 데이터는 노이즈 제거, 변환 등을 통해 정확성을 높입니다. 다음으로 중요한 특징을 추출하여 머신러닝 알고리즘에 사용합니다. 학습된 모델은 새로운 센서 데이터를 입력받아 예측이나 분류를 수행하며, 이를 통해 시스템 상태 진단, 이상 탐지, 미래 트렌드 예측 등이 가능해집니다.