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成都数据分析培训班-物联网大数据分析常见分析方法

发布者: 成都达内     浏览次数:     发布时间:2020-05-18 14:46:56

在物联网大数据分析方案的实施过程,而由于应用环境的不同,大数据分析方法也是不一样的,下面成都数据分析培训班就带大家一起来了解一下具体情况吧。...

  在物联网大数据分析方案的实施过程,而由于应用环境的不同,大数据分析方法也是不一样的,下面成都数据分析培训班就带大家一起来了解一下具体情况吧。

  一。有些数据是非常实时的。如果不及时分析处理,就会失去价值,甚至可能造成损失。我们称之为实时数据。典型的实时数据包括设备位置信息、设备实时状态等,用于实时监控、实时报警等场景。例如,车辆实时报告位置数据,经过实时分析后显示在交通监控中心的大屏幕上。交通专家根据实时数据发布各种交通控制决策,如红绿灯时间调整。为了达到较高的实时性,我们可以使用实时流量分析解决方案,从物联网平台的外部数据通道中提取实时流量数据,进行分析和处理,然后输出到数据通道继续循环,确保呈现的数据始终是“新鲜”的。

  成都数据分析培训班-物联网大数据分析常见分析方法

  第二,有些数据不是那么实时,但它与时间序列有很强的相关性。所分析的数据需要按时间序列进行排序和存储,并提供按时间序列浏览和查询数据的功能。我们称之为时间序列数据。典型的时间序列数据包括设备运动轨迹、股价曲线等,用于行为分析、趋势预测等场景。例如,基于物联网的高速公路监控系统保存了所有车辆最近的行驶轨迹,警方可以随时提取指定嫌疑人。以车辆形式的轨迹推测嫌疑人的目的地,从而实施抓捕。时间序列分析通常依赖于时间序列数据库。数据被保存到时间序列数据库中进行分类和排序,然后由其他应用程序或服务从数据库中获取,以便进一步处理。

  第三,有一些数据,对实时性和顺序性的要求不太强,数据在分析过程中已经固化,我们称之为离线数据。典型的线下数据包括产品销售数据、旅游数据等,用于统计分析和汇总库存。比如物联网平台收集并保存自动售货机上报的销售数据,然后定期利用大数据分析平台对销售数据进行分析,数据以报表的形式呈现给厂家,帮助厂家调整销售策略。离线分析的挑战主要是海量数据。通常采用分布式处理方案来提高海量数据分析的效率。

(责任编辑:范老师)
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