简介
在物联网中的智能家居目前已经有了广泛使用，但当下的“智能”多只的是在人性化和用户体验上做到了让用户感觉更高大上，少有的则采用在物联网中控机设备（gateway）中置入“决策算法”来让硬件通过简单的感知实现简单的改变，让用户感觉硬件变得聪明。然而，在大数据蓬勃发展的今天，高大上的“多模式”硬件已不再称为“智能”，本地或联系服务器采取决策的“聪明”也变成了小聪明。硬件无疑为大数据提供了很好的数据
转载
2023-07-15 00:43:55
92阅读
在过去的20年中，已经有超过60亿台的设备连网。所有连接的“事物”（统称为“物联网”）每天产生超过2.5个5万亿字节的数据，这每天足以填满575亿个32 GB的iPad（来源 Gartner）。所有这些数据必将在未来几年对许多业务流程产生重大影响。因此，物联网分析（IOT的数据科学）的概念有望推动物联网的商业模式，据福布斯报道，强大的分析能力会使得在物联网上更快取得成功。物联网的数据科学与传统数据
转载
2023-10-01 10:54:34
103阅读
NB-IoT是IoT领域基于蜂窝的窄带物联网的一种新兴技术，其主要特点是：1、覆盖广，能实现比GSM高20db的覆盖增益；2、连接多，每小区可达10万连接；3、速率低；4、成本低；5、功耗少；6、架构优；7、稳定可靠；8、安全性高。NB-IoT(Narrow Band Internet of Things， NB-IoT)是IoT领域基于蜂窝的窄带物联网的一种新兴技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝
转载
2023-09-05 08:40:02
39阅读
随着 5G/IoT 物联网技术的飞速发展，IoT 设备产生的时序数据也呈爆炸式增长，数据的总量（Volume）、数据类型（Variety）越来越多、访问速度（Velocity）要求越来越快、对数据价值（Value）的挖掘越来越重视。物联网设备产生的数据通常都具备时间序列特征，面对 IoT 垂直领域数据存储与处理需求时序数据库应用而生。▌时序数据存储的挑战1.时序数据业务场景物联网、车联网
转载
2024-01-23 16:39:03
76阅读
IOT（物联网）平台本质上属于IoT PaaS，即物联网设备接入和应用方面具备开放性可供二次开发的工具化平台。侧重私有部署的通常也叫物联网中台、物联网操作系统平台、物联网中间件平台等。 工具化体现在通过IOT平
转载
2023-12-06 19:40:02
156阅读
# IoT电量数据分析入门指南
在物联网（IoT）领域，电量数据的分析可以提供很多有用的信息，如设备的使用情况、能耗监控、故障诊断等。对于刚入行的小白开发者来说，如何实现一个简单的IoT电量数据分析系统可能会感到迷茫。本文将帮助你了解整个流程，并逐步教会你实现这个项目。以下是项目的步骤概览：
## 项目流程步骤
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-12 06:00:53
134阅读
# IOT 大数据分析：解密智能时代的背后
随着物联网（IoT）的迅速发展，来自各个设备和传感器的数据以惊人的速度生成并流入云端。这些数据包含了丰富的信息，能够为决策提供支持。但是，如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为了一个重要的挑战。本文将探讨 IoT 大数据分析的基本原理，并通过代码示例说明如何处理和分析这些数据，最后用可视化的方式展现分析结果。
## 什么是物联网与大数据分析？
物
物联网和大数据可应用在哪些领域？物联网和大数据是近年来最受媒体和企业关注的两大宏观技术趋势。两者也并驾齐驱，物联网旨在特定组织或环境中创建一个互联网络，使用该网络来收集数据并集中执行特定功能。物联网部署会生成大量以前未开发的数据，自动执行以前靠手动操作的任务。为了理解这些数据使自动化有意义需要对这些数据进行分析。将物联网和大数据分析相结合，众多不同行业的组织可以释放新的商业智能源，简化其运营降低成
转载
2023-10-29 15:04:48
19阅读
# 实现IOT实时数据分析指南
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何实现IOT实时数据分析的流程和每个步骤所需的代码。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你理解整个过程并顺利完成任务。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取IOT数据) --> B(处理数据)
B --> C(分析数据)
C --> D(展示分析结果)
```
##
原创
2024-05-05 04:46:35
47阅读
# Grafana在IoT数据分析中的应用方案
随着物联网技术的快速发展，设备生成的数据量急剧增加。如何有效分析和可视化这些数据，对业务决策至关重要。本文将探讨如何利用Grafana进行IoT数据分析，通过一个具体案例展示其应用流程。
## 方案概述
我们将构建一个IoT温度监测系统，利用Grafana对传感器采集到的温度数据进行可视化分析。此次方案包括以下关键步骤：
1. 数据采集：使用
一. 平台介绍Davinci 是一个 DVaaS（Data Visualization as a Service）平台解决方案，面向业务人员/数据工程师/数据分析师/数据科学家，致力于提供一站式数据可视化解决方案。既可作为公有云/私有云独立部署使用，也可作为可视化插件集成到三方系统。用户只需在可视化 UI 上简单配置即可服务多种数据可视化应用，并支持高级交互/行业分析/模式探索/社交智能等可视化功
转载
2023-09-20 08:47:59
88阅读
随着车间数据的实时性要求越来越高，IOT数据采集功能要求日益增长，那么随之而来的各类解决方案也就顺应时势的崭露头角。通过使用专业嵌入式BI分析软件，可以轻松实现流式数据的处理，流式数据轻松对接，并且将流式数据实时展示到仪表板中。实时直观的改变数据图表，让整个仪表板更加动态。Wyn Enterprise V5.0 Update1中所带来的流式数据，就是为了解决这一环节的数据痛点。通过
原创
2021-12-07 14:46:52
448阅读
本文分享一篇通过IoT-Fast软件完成IEC 104规约设备的数据采集案例。文章主要共分为五个部分：前期准备IEC 104规约设备网络通信部署，获取采集点位。IoT-Fast-采集控制系统对底层设备进行数据读取、写入的配置界面，还可以进行数据处理。IoT-Fast-云平台将采集控制系统收集的数据进行分类展示、告警阈值设置、历史数据查询等功能。IoT-Fast-云组态进行2D组态，组态元素绑定云平
当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
转载
2023-10-03 08:52:17
206阅读
1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
1588阅读
不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
转载
2023-08-21 09:13:32
633阅读
大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
转载
2024-01-13 20:01:43
252阅读
键盘和屏幕可分离的变形本出货量是唯一一个呈上升趋势的品类。
今日，市场研究公司IDC发布报告全球平板电脑出货情况报告，数据显示，2017年第四季度，全球平板电脑总出货量仅有4960万台，比2016年同期下降了7.9%。这已经是全球平板电脑连续第13个季度下滑了。
第四季度，苹果平板电脑出货量位居全球第一，与同期基本持平。IDC方面表示，
转载
2023-12-17 14:10:23
102阅读
pandas数据分析基本数据结构对象类型含义用途DataFrame二维数据对象按列组织的表格数据Series一维数据对象单一（时间）数据序列 Series相当于是特殊的DataFrame数据DataFrame类import pandas as pd #导入pandas
df = pd.DataFrame([10,20,30,40],
columns=['numbers'],index=['a
转载
2024-01-13 06:53:55
151阅读
数据分析生涯规划与等级从表中可以看出，专家级的数据分析在分析方法的要求方面与资深数据分析师是相同的，层级2与层级1的能力差别主要体现在业务分析能力、管理能力和影响力等方面。要从“使命必达”的助理数据分析师，成长为“独挡一面”的数据分析专家，其中必然需要学习很多知识、积累很多经验、提升很多技能，这对从事数据分析的人有一定的指导意义，在做职业规划时可以参考。按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，可以
转载
2024-01-16 22:10:02
146阅读
