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
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
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
数据分析离不开， 计量和记录一起促成了数据的诞生 。伴随着数据记录 。伴随着数据记录 的发展 （尤其是技术） （尤其是技术） （尤其是技术） ， 人类受益也越来多， 人类受益也越来多， 人类受益也越来多， 人类受益也越来多计算机 出现带来的 出现带来的 数字测量， 数字测量， 更 加大 的提高了数据化的效率。 提高了数据化的效率。 提高了数据化的效率。 人
转载
2023-08-30 12:39:26
84阅读
【数据分析】：什么是数据分析？一、什么是数据分析随着数据时代的到来，数据分析师、数据科学家等职位越来越热门。纽约时报将数据科学家称为“21世纪最sexy”的职业。我们接下来来看看什么是数据分析。1.什么是数据？数据：是科学实验、检验、统计等所获得的用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。在企业中，我们每天有大量的数据产生。那么我们怎样使用这些数据呢？首先，我们的数据有以下三个特性数据的变异性：
在数据分析行业中，衍生了很多的技术，比如数据挖掘、数据分析、人工智能、深度学习、人工神经网络、机器学习。很多人对于这些技术都不是十分的清楚，在接下来的几篇文章中我会给大家好好介绍一下这些知识，希望这篇文章能够帮助大家对这些技术有一个全面的了解。首先我们说一下数据分析，其实数据分析是一类统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简
转载
2023-07-31 22:30:01
126阅读
目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，甚至整个社会经济的集约化程度。1大数据生命周期 图1展示了一个典型的大数据技术栈。底层是基础设施，涵盖计算资源、内存与存储和网络互联，具体表现为计算节点、集群、机柜和数据中心。在此之上是数据存储和
转载
2023-10-29 14:01:37
117阅读
调研机构Gartner公司最近的调查表明，增强分析、持续智能和可解释的人工智能(AI)是数据和分析技术的主要趋势之一。根据调查，深入了解以下十大技术趋势是推动这一发展的关键，并根据业务价值优先考虑这些趋势以保持行业领先地位。 数据和分析是一个不断发展的故事。从任命首席数据官到采购最新的分析软件，企业领导者都在充分利用这一技术，但这并不容易。 Gartner公司副总裁
转载
2024-01-14 20:11:30
65阅读
知到《Python金融数据分析》章节答案商务谈判的有哪些特征？答：合作性 互助性 不平等性 公平性 矛盾性党章分为总纲和条文两部分。条文部分共章条答：11，55陶渊明是中国文学史上第一个大量写诗的诗人。他的以“醉人”的语态或指责是非颠倒、毁誉雷同的上流社会；或反映仕途的险恶；或表现诗人退出官场后怡然陶醉的心情；或表现诗人在困顿中的牢骚不平答：饮酒社会主义核心价值观把涉及()的价值要求融为一体，体现
转载
2023-08-13 23:49:13
98阅读
模型Xgboost import xgboost as xgb
def xgb_model(X_t, X_v, y_t, y_v, test):
print("XGB model start")
xgb_val = xgb.DMatrix(X_v, label=y_v)
xgb_train = xgb.DMatrix(X_t, label=y_t)
xgb
转载
2023-07-23 20:51:39
130阅读
摘要：大数据分析，即对规模巨大的数据进行分析，能够高效存储和处理海量数据、并有效达成多种分析目标的工具及技术的集合。大数据分析的定义：大数据分析，即对规模巨大的数据进行分析，能够高效存储和处理海量数据、并有效达成多种分析目标的工具及技术的集合。Gartner将大数据分析定义为追求显露模式检测和发散模式检测，以及强化对过去未连接资产的使用的实践和方法，意即一套针对大数据进行知识发现的方法。通俗地讲，
转载
2024-01-14 13:11:21
55阅读
数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式：1. 分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。2. 回归回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量
转载
2024-01-12 22:52:13
58阅读
1.什么是数据分析： 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细介绍和概括总结的过程。数据分析的目的有很多种，总的来说有三种：现状分析、原因分析和预测分析。现状分析简单来说就是告诉你过去发生了什么；原因分析就是告诉你发生这一现状的原因；预测分析就是预测未来会发生什么。2. 数据分析步骤：&
转载
2023-08-11 20:52:27
130阅读
在大数据分析技术是多种技术和加工方法的组合。使它们有效的原因是企业集体使用它们以获得战略管理和实施的相关结果。 尽管投资热情高涨，而且雄心勃勃地利用数据的力量来改造企业，但成功的结果却各不相同。组织仍在努力打造所谓的“数据驱动”文化。报告启动该项目的高管中，只有40.2%的报告成功。大型转型需要时间，而绝大多数公司都渴望实现“数据驱动”，但只有极少数公司意识到了这一雄心。文化转型很少在一夜之
转载
2024-01-14 11:58:00
42阅读
