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物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的收集處理和分析

電子工程師 ? 來源:工程師曾玲 ? 2019-05-31 14:23 ? 次閱讀

每天,我們都被傳感器包圍著,它們以某種形式監(jiān)控、測量和發(fā)送數(shù)據(jù)。通過物聯(lián)網(wǎng)(IOT)連接的設備和技術可以實時監(jiān)控和測量數(shù)據(jù),幫助節(jié)省時間、能源和金錢。但是,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是如何收集、處理和分析的?

傳感器從物聯(lián)網(wǎng)消費者設備收集數(shù)據(jù),如安全系統(tǒng)、智能電器、智能電視和可穿戴健康裝置。數(shù)據(jù)也可以從商業(yè)設備中收集,包括商業(yè)安全系統(tǒng)、交通監(jiān)控設備和天氣跟蹤系統(tǒng)。數(shù)據(jù)被傳輸、保存,并且可以隨時檢索。 以下是物聯(lián)網(wǎng)設備收集數(shù)據(jù)的類型示例:

自動化數(shù)據(jù):許多人對設備自動化持懷疑態(tài)度。無論是辦公室里的自動燈還是恒溫器上的自動設置,都需要自動化。如果沒有自動化,某人的工作就是記住每天調整2次恒溫器的設置,最后一次調整后,關閉所有燈。

狀態(tài)數(shù)據(jù):最基本和最流行的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)類型是狀態(tài)數(shù)據(jù)。大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)設備生成狀態(tài)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)收集,然后用于更復雜的分析。

位置數(shù)據(jù):將位置數(shù)據(jù)想象成一個室內全球定位系統(tǒng)。位置數(shù)據(jù)使您能夠實時跟蹤包裹、托盤和設備,而不是將您引導到特定的目的地。農(nóng)民可以在收割期間跟蹤設備;倉庫主管可以在車間找到特定的零件托盤;在消費者層面,您可以使用位置數(shù)據(jù)來跟蹤丟失的手機、筆記本電腦,甚至是鑰匙。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理

物聯(lián)網(wǎng)傳感器和設備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)必須經(jīng)過處理才能使用。但是,由于數(shù)據(jù)通常來自多種設備或不同的格式,因此在對數(shù)據(jù)進行處理或應用任何類型的分析之前,您必須做幾件事:

▲將數(shù)據(jù)標準化或轉換為統(tǒng)一格式,確保該格式與您的應用程序兼容。

▲存儲或創(chuàng)建新轉換格式數(shù)據(jù)的備份。

▲過濾任何重復、過時或不需要的數(shù)據(jù),以幫助提高準確性。

▲集成其他來源的其他結構化(或非結構化)數(shù)據(jù),以幫助豐富您當前的數(shù)據(jù)集。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析

通過將分析工具應用于物聯(lián)網(wǎng)設備生成的各種類型數(shù)據(jù)來執(zhí)行物聯(lián)網(wǎng)分析。使用物聯(lián)網(wǎng)分析,可以從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息,然后用于改進應用、業(yè)務流程和生產(chǎn)等等。可以使用多種類型的數(shù)據(jù)分析:

規(guī)范性分析:規(guī)范性分析用于分析特定情況下應采取的步驟。它通常被稱為描述性和預測性分析的結合。當用于商業(yè)應用時,規(guī)范性分析有助于破譯大量信息,以獲得更準確的結論。

空間分析:該方法用于分析基于位置的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和應用??臻g分析解讀各種地理模式,確定各種物理對象之間的任何類型的空間關系。停車應用、智能汽車和作物規(guī)劃都是受益于空間分析的應用實例。

流式分析:流式分析,有時也稱為事件流處理,有助于分析大量“動態(tài)”數(shù)據(jù)集??梢詫@些實時數(shù)據(jù)流進行分析,以檢測緊急情況,從而促進立即響應。從流式分析中受益的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)類型包括流量分析、空中交通和金融交易跟蹤中使用的數(shù)據(jù)類型。

時間序列分析:時間序列分析基于基于時間的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)被分析以揭示任何異常、模式或趨勢。從時間序列分析中獲益匪淺的兩個系統(tǒng)是健康監(jiān)測和天氣監(jiān)測系統(tǒng)。

我們被物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)包圍著——在我們的家里、汽車里、辦公室里,而且物聯(lián)網(wǎng)技術產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是巨大的。通過收集、處理和分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),消費者和組織可以獲得有價值的見解,幫助他們成長并對未來做出更好的決策。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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