大家好，如果您還對(duì)物聯(lián)網(wǎng)流量卡狀態(tài)顯示未知不太了解，沒(méi)有關(guān)系，今天就由本站為大家分享物聯(lián)網(wǎng)流量卡狀態(tài)顯示未知的知識(shí)，包括一分鐘了解互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析的問(wèn)題都會(huì)給大家分析到，還望可以解決大家的問(wèn)題，下面我們就開(kāi)始吧！

大數(shù)據(jù)分析（BigDataAnalysis）是當(dāng)前信息技術(shù)的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域，對(duì)我們的工作和生活產(chǎn)生著巨大的影響。

相對(duì)于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)概念，“大數(shù)據(jù)”的定義為四個(gè)“V”：數(shù)量大（volume）、多樣化（variety）、變化快（velocity）和有價(jià)值（value）。具體，請(qǐng)參閱我之前的文章《三分鐘讀懂大數(shù)據(jù)》。本文著重介紹對(duì)于大數(shù)據(jù)的分析方法。

大數(shù)據(jù)分析的流程一般為：

數(shù)據(jù)采集→數(shù)據(jù)傳輸→數(shù)據(jù)預(yù)處理→數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與建模→數(shù)據(jù)分析/挖掘→數(shù)據(jù)可視化/反饋。

下面依次加以說(shuō)明：

數(shù)據(jù)采集：

數(shù)據(jù)采集的功能包括：

通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集數(shù)據(jù)。（參見(jiàn)《三分鐘讀懂物聯(lián)網(wǎng)》）

通過(guò)在應(yīng)用程序中插入特定代碼（“埋點(diǎn)”）來(lái)采集數(shù)據(jù)。

將采集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)街付ǖ姆?wù)器。

不論是采集數(shù)據(jù)，還是傳輸數(shù)據(jù)，都要求最大限度地保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和及時(shí)性，這就要求數(shù)據(jù)采集能處理很多細(xì)節(jié)方面的問(wèn)題，比如用戶標(biāo)識(shí)、網(wǎng)絡(luò)策略、緩存策略、同步策略、安全保障等。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：

主要包括數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)整理。

1.數(shù)據(jù)清理

數(shù)據(jù)清理是指發(fā)現(xiàn)并處理數(shù)據(jù)中存在的質(zhì)量問(wèn)題，如缺失、異常等。例如，某用戶在填寫(xiě)調(diào)查問(wèn)卷時(shí)，沒(méi)有填寫(xiě)“年齡”一欄的信息，那么對(duì)于該用戶填寫(xiě)的這條數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，年齡就是缺失值；異常是指雖然有值但值明顯偏離了正常取值范圍，如針對(duì)18～30歲成年人的調(diào)查問(wèn)卷中，某用戶填寫(xiě)調(diào)查問(wèn)卷時(shí)將年齡誤填為2。

必須處理好包含缺失值或異常值的數(shù)據(jù)，否則會(huì)嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可靠性。

2.數(shù)據(jù)整理

數(shù)據(jù)整理是指將數(shù)據(jù)整理為數(shù)據(jù)建模所需要的形式。例如，在建立房屋價(jià)格預(yù)測(cè)模型時(shí)，通常需要將對(duì)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)無(wú)用的數(shù)據(jù)項(xiàng)（如房屋的ID編號(hào)）去除，將用于預(yù)測(cè)目標(biāo)值的特征（如房齡、朝向等）和目標(biāo)變量（房屋價(jià)格）分開(kāi)。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與建模：

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)是指對(duì)數(shù)據(jù)計(jì)算均值、方差等統(tǒng)計(jì)值，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析掌握數(shù)據(jù)特性，完成對(duì)已知數(shù)據(jù)的解釋。建模則是根據(jù)已有數(shù)據(jù)建立模型以對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)、分類，解決實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題。

數(shù)據(jù)分析/挖掘：

數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的、先前未知的、對(duì)決策有潛在價(jià)值的關(guān)系、模式和趨勢(shì)，并用這些知識(shí)和規(guī)則建立用于決策支持的模型，提供預(yù)測(cè)性決策支持的方法、工具和過(guò)程。

數(shù)據(jù)可視化/反饋：

數(shù)據(jù)可視化是指將數(shù)據(jù)

1、射頻識(shí)別技術(shù)

射頻識(shí)別技術(shù)是指利用射頻信號(hào)通過(guò)空間耦合實(shí)現(xiàn)無(wú)接觸信息傳遞并通過(guò)所傳遞的信息道道自動(dòng)識(shí)別的目的。

2、傳感器技術(shù)

1861年最早的傳感器作為連接物理世界和電子世界的中介出現(xiàn)。傳感器可以獲取到人類無(wú)法感知的世界的信息，這彌補(bǔ)了人類生理上的限制，擴(kuò)大了人類認(rèn)識(shí)未知世界的范圍。

3、M2M技術(shù)

M2M（Machine-To-Machine）技術(shù)是指機(jī)器對(duì)機(jī)器的通信，即M2M是無(wú)線通信和信息技術(shù)的整合，它使系統(tǒng)、感應(yīng)終端設(shè)備、后臺(tái)信息系統(tǒng)及操作者之間實(shí)現(xiàn)信息共享。

4、兩化融合

中國(guó)是在工業(yè)化不發(fā)達(dá)的基礎(chǔ)上進(jìn)入了信息社會(huì)，因此就要求中國(guó)必須同時(shí)發(fā)展工業(yè)和信息兩大行業(yè)，走一條切實(shí)符合中國(guó)國(guó)情的全新道路。在中國(guó)政府提出了“以信息化帶動(dòng)工業(yè)化，以工業(yè)化促進(jìn)信息化”的新型工業(yè)化道路。

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