在使用振动传感器进行数据分析时，可以通过以下步骤根据振动数据判断设备的运行状态：

1.数据预处理：首先对收集到的振动数据进行预处理，包括去除噪声、数据滤波等，以提高数据质量。

2.特征提取：从预处理后的振动数据中提取相关特征，如均值、方差、峭度等。这些特征可以反映设备的振动状况和运行状态。

3.建立模型：根据提取的特征数据，建立振动传感器和设备运行状态之间的对应关系模型。这可以通过机器学习或深度学习等方法实现。

4.状态判断：利用建立好的模型，根据实时收集的振动数据判断设备的运行状态。如果振动数据超出正常范围，可以判断设备存在异常，并采取相应措施。

5.故障预测：通过对历史振动数据的分析，可以预测设备的故障趋势，为设备维护和保养提供依据。
综上所述，在使用振动传感器进行数据分析时，可以通过数据预处理、特征提取、建立模型、状态判断等步骤，根据振动数据判断设备的运行状态。