年薪600k的数据科学家分享物联网到大数据的关系

栏目:花卉 来源:新广网 时间:2019-11-21

目前,物联网的更为公认的定义是:

通过射频识别、红外传感器、全球定位系统、激光扫描仪等信息传感设备,按照约定,将任何项目与互联网连接起来进行信息交换和通信,以便进行网络的智能识别、定位、跟踪、监控和管理。

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我们可以使用几个场景来说明:

场景1:为了监测过去河流的情况,人们可能需要在不同的河段进行采样、测量、记录、输入计算机、分析结果、采取行动等。通过物联网,传感器安装在不同的河段,数据通过互联网返回监测中心进行实时监测分析,消除了重要人员采样测量的需要。记录和输入工作。

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场景2:工厂过程质量控制人员需要在制造过程中定期取样,用仪器测量,监控SPC过程。借助物联网,AOI(自动光学检测)可以通过网络测量数据,并将数据传输到制造执行系统(MES)进行实时SPC分析。这就节省了质量控制人员的取样、测量、记录和输入。

我们还可以通过手机监控家用电器,或者通过穿戴设备等监控健康。这些都是物联网的应用。只要你在事物上加上传感器或控制器,你就可以通过因特网监视或控制事物,这是物联网的基本概念。

物联网向大数据发展

我们可以把物联网的发展分为三个轴:物联网、物联网和数据。首先是个人电脑的发明,然后是互联网的发展方向,从局域网、互联网到无线网络。此外,物联网还从局域网的手机、无线网络的手机、平板电脑,到今天的穿戴设备、监控视频、医疗设备、智慧。随着Internet和物联网的发展,数据也从原来的结构化数据、文件、图片、声音、行为跟踪转变为视频等。

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物联网体系结构

从以上发展来看,物联网可以表现为以下四层结构:物理层、感知层、网络层和应用层。制造商要么利用物联网赚钱,要么开发物联网的软硬件四层赚钱。与Navidia一样,它最近变得非常流行,因为下图中的感知层的图像识别。

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由于有如此多的东西连接到互联网上,产生了大量的数据,将原始数据挖掘(数据勘探或挖掘)转化为大数据(大数据)。

从数据挖掘到BigData

在“bigdata”这个词变成红色之前,它的前身datamining已经沉默了很长一段时间。如果我没记错的话,在2000年互联网大泡沫中流行所谓的“数据挖掘数据仓库”时,就有了所谓的数据挖掘。我记得听到一个数据仓库课程提到社会保障局已经能够通过数据挖掘发现社会保障资源的滥用。什么?

数据挖掘是一个从大量自动化数据中寻找新的、未知的和可解释的模式的过程,以预测未来事件,并支持连续循环中的数据分析和决策。

数据挖掘集成了计算机科学、统计学、数学、机器学习、人工智能和其他主要知识领域。数据挖掘使用回归、逻辑回归、贝叶斯定理、支持向量机(SVM)、k均值、k-nn等算法,这些算法是从统计学或数学中推导出来的,而类似的神经网络或遗传算法则是从机器学习或人工智能中推导出来的。将挖掘模型构建到信息系统中,无疑是信息科学的一个领域。

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由于Internet和物联网的快速发展,数据挖掘被打包为具有四个所谓功能的大数据,即四个V:体积(质量)、速度(速度)、多样性(多样性)、真实性(真实性)Gartner分析师Doug Laney。2001年,它首次提出了数据处理的三个挑战:容量、速度、多样性。后来,Inderpal Bhandar(ExpressScripts)提出了数据处理的三个挑战。CDO在大数据创新峰会上的讲话中提出,应该增加“真实性”来分析和过滤数据的偏差、伪造和异常部分。它已成为当今大数据的四大特征。

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今天先分享到这里,我是一哥。

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