物联网数据分析方法

物联网数据分析方法

物联网数据分析是随着物联网技术的发展而兴起的一个重要领域。它涉及到数据的收集、处理、分析和挖掘，目的是从大量的数据中提取有价值的信息，以便做出更加明智的决策。以下是物联网数据分析的一些主要方法：

1.数据分类与分析

在物联网数据分析中，首先需要对数据进行分类，常见的分类方式包括数据的结构化与非结构化、动态数据与静态数据。这些分类方式有助于选择合适的分析工具和方法。

结构化数据与非结构化数据：结构化数据通常遵循一定的模型或模式，易于格式化、存储、查询和处理，而非结构化数据则缺少预定义的数据模型，需要使用更复杂的方法如认知计算器、机器学习、自然语言处理(NLP)和人工智能等来进行分析。

动态数据与静态数据：动态数据通常在传输过程中，而静态数据则是已经被保存或存储的数据。物联网中的数据通常被认为是动态数据，因为它通过网络的方式最后到达最终目的地。动态数据的分析处理工具还在处理起步阶段，而静态数据的分析则更为成熟。

2.数据分析类型

数据分析通常会根据其结果进行类型分析和分解，常见的数据分析类型包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和处方性分析。

描述性分析：通过分析过去的数据来阐述此刻正在发生着什么。

诊断性分析：通过分析设备为何会产出数据的方式，了解设备运行原理，并进行对设备问题的诊断。

预测性分析：通过分析历史数据来预测未来可能发生的事情。

处方性分析：基于预测性分析的结果，提出具体的行动方案。

当前物联网的数据分析大多依赖于描述性分析和诊断性分析，但对于企业而言，预测性分析和处方性分析的需求也是迫切的。

3.数据分析工具

物联网数据分析通常需要使用特定的工具和技术。例如，英特尔物联网分析网站可以连接由英特尔Galileo和Edison驱动的传感器网络，并汇总海量时间序列数据以作进一步分析。此外，还有像阿里云IoT

Data

Analytics这样的平台，提供了丰富的数据可视化组件、常用统计分析方法及大数据分析工具，旨在降低数据分析门槛。

4.数据预处理与知识发现

在进行物联网数据分析之前，还需要进行数据预处理，以消除数据中的错误、异常和缺失值等问题。这是因为现实生活中存在着大量的“脏”数据，需要通过数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等技术手段进行预处理。

以上就是物联网数据分析的一些主要方法。随着物联网技术的不断发展，新的分析方法和技术工具也会不断涌现，使得我们能够更加有效地从大量的物联网数据中提取有价值的信息。