物联网数据：如何收集、处理和分析

物联网数据处理

物联网传感器和设备产生的大量数据必须经过处理才能使用。但是，由于数据通常来自多种设备或不同的格式，因此在对数据进行处理或应用任何类型的分析之前，您必须做几件事：

▲将数据标准化或转换为统一格式，确保该格式与您的应用程序兼容。

▲存储或创建新转换格式数据的备份。

▲过滤任何重复、过时或不需要的数据，以帮助提高准确性。

▲集成其他来源的其他结构化(或非结构化)数据，以帮助丰富您当前的数据集。

物联网数据分析

通过将分析工具应用于物联网设备生成的各种类型数据来执行物联网分析。使用物联网分析，可以从海量数据中提取有价值的信息，然后用于改进应用、业务流程和生产等等。可以使用多种类型的数据分析：

规范性分析：规范性分析用于分析特定情况下应采取的步骤。它通常被称为描述性和预测性分析的结合。当用于商业应用时，规范性分析有助于破译大量信息，以获得更准确的结论。

空间分析：该方法用于分析基于位置的物联网数据和应用。空间分析解读各种地理模式，确定各种物理对象之间的任何类型的空间关系。停车应用、智能汽车和作物规划都是受益于空间分析的应用实例。

流式分析：流式分析，有时也称为事件流处理，有助于分析大量“动态”数据集。可以对这些实时数据流进行分析，以检测紧急情况，从而促进立即响应。从流式分析中受益的物联网数据类型包括流量分析、空中交通和金融交易跟踪中使用的数据类型。

时间序列分析：时间序列分析基于基于时间的数据，数据被分析以揭示任何异常、模式或趋势。从时间序列分析中获益匪浅的两个系统是健康监测和天气监测系统。

我们被物联网数据包围着——在我们的家里、汽车里、办公室里，而且物联网技术产生的数据量是巨大的。通过收集、处理和分析物联网数据，消费者和组织可以获得有价值的见解，帮助他们成长并对未来做出更好的决策。