物聯網大數據案例
Ⅰ 什麼是大數據，大數據的典型案例有哪些
隨著大數據時代的到來，大數據早已被逐步的運用在我們生活中的方方面面，那麼除了之前眾所周知的大數據殺熟事件，對於大數據你還了解多少呢？科學運用案例你又知道多少?今天就跟隨千鋒小編一起來看看。
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
梅西百貨的實時定價機制，根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
……
種種的案例實在是太多，或許我們永遠說不完一樣，所以我們就來看一看大數據被科學運用的一個經典案例：
「啤酒與尿布」的故事產生於20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪的超市管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難於理解的現象：在某些特定的情況下，「啤酒」與「尿布」兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現象引起了管理人員的注意，經過後續調查發現，這種現象出現在年輕的父親身上。
如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發現了這一獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，並很快地完成購物;而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是「啤酒與尿布」 故事的由來。
當然「啤酒與尿布」的故事必須具有技術方面的支持。1993年美國學者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關聯關系的關聯演算法，並根據商品之間的關系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數學及計算機演算法角度提 出了商品關聯關系的計算方法——Aprior演算法。沃爾瑪從上個世紀 90 年代嘗試將 Aprior 演算法引入到 POS機數據分析中，並獲得了成功，於是產生了「啤酒與尿布」的故事。
其實大數據，其影響除了以上列舉的方面外，它同時也能在經濟、政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循「數」管理的模式，也是我們當下「大社會」的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。
Ⅱ 物聯網應用案例有哪些方面呢
三維物聯網應用領域分布在多個方面，其中包括：
智慧城市
智慧城市以最大化優化城市功能為目標，促進經濟增長，同時利用智能科技與數據分析來提高城市居民的生活質量。智慧城市基於物聯網、雲計算等新一代信息技術以及維基、社交網路、綜合集成法等工具和方法的應用，營造了有利於創新涌現的生態。更為重要的是，智慧城市利用信息和通信技術讓城市生活更加智能，通過高效利用資源，節約成本、能源，提升生活質量，減少對環境的負面影響，推動了低碳經濟的發展。
智慧園區
隨著建築業的高速發展，施工事故也頻繁發生，不僅奪去了無數建設者的生命，也為國家和企業造成了重大的經濟損失。安全問題始終貫穿於工程建設始終，但是影響施工安全的因素錯綜復雜，管理的不規范和技術的不成熟都有可能導致施工的安全問題。物聯網在施工管理中的應用，可以一定程度上避免安全事故的發生，保證施工安全。
Ⅲ 物聯網中如何使用大數據
物聯網中如何使用大數據
在瞬息萬變的世界中，組織很難趕上不斷涌現的新概念。但人們需要區分哪些技術和概念是有用的，哪些只是一種炒作。在數據分析領域，正是大數據引發了這個時代的質疑。而如今，當這個概念日益清晰時，一個新的應用浪潮即將到來：人們需要了解在物聯網中如何使用大數據。
關於什麼是大數據及其可帶來的價值的熱烈討論已經開始消退。然而，當專家們開始大量使用大數據和物聯網的技術組合時，人們又再一次試圖定義物聯網與大數據連接的方式。
物聯網與大數據的接觸點
簡而言之，物聯網是連接到互聯網的設備網路。這些設備具有內置的感測器，可以生成數據並對外發送，從而可以相互通信，並與分析系統進行通信。
即使對物聯網設備仍然很陌生，這個概念已經在人們的生活中找到了方向。設想一個智能家庭，它可以通過調節供暖和空調系統的運行模式來調節溫度，可以開啟和關閉照明系統，可以發出有關漏水或氣體泄漏或外人入侵的信號。最重要的是，智能家居可以在沒有戶主參與的情況下做到這一點。
物聯網業務的一個典型例子是機器監控，使用安裝在不同機器部件上的多個感測器。這些感測器將有關溫度、振動、壓力、潤滑等讀數發送給分析系統，分析系統對其進行處理並識別一些隱藏的模式和相關性。如果系統識別出讀數與某種故障模式相匹配，則會向維護團隊發送即時警報。
以下將回答物聯網如何與大數據相交的棘手問題。當一些技術正在炒作時，物聯網可能是其中之一。實際上，物聯網數據是大數據的類型之一，這使得大數據技術堆棧在所有階段處理物聯網數據都是一個很好的（但不是唯一的）選項。對於數據攝取，企業可以使用Apache Kafka，因為該技術支持數據流。Apache Hadoop生態系統是數據存儲和處理歷史數據的理想選擇，而Apache Spark則非常適合近實時數據處理。
大數據使用案例中的物聯網數據規則
而人們開始了解製造商所提供的用例。同時，也可以在其他行業了解物聯網數據，了解物聯網大數據用例。
醫療保健：在醫療保健領域，配戴移動應用技術的可穿戴感測器設備可以實現遠程健康監測。該方法的工作原理如下：感測器監測特定患者的狀態（心跳、體溫、血壓、呼吸率等），並將這些數據實時傳送到雲端，然後傳送到應用程序。分析系統不斷搜索所有患者物聯網數據中的隱藏趨勢，並試圖找出可能引發並發症的模式。如果物聯網的大數據分析顯示某些令人擔憂的症狀，系統會立即向患者和醫生發送警報。
零售：知名零售商亞馬遜公司最近推出了一個新概念 - Amazon Go。這是一家沒有收銀員的商店，顧客不必排隊等待購物。要進入商店只用掃描他們的智能手機即可。事實上，在這里採用的是物聯網和大數據分析技術：商店裡遍布感測器和攝像頭，顧客在商店中購物，攝像頭能夠區分其中的每一個人，並且跟蹤他們放入購物車或返回貨架的所有產品。重量感測器提供了一個額外的控制點：他們可以認識到特定的產品已經不在貨架。當顧客完成購物時，他們選擇的所有產品都顯示在真實和虛擬的籃子中，顧客可以離開商店，系統將在稍後收費。
毫無疑問，Amazon Go是一個有遠見的概念。然而，零售業表現出更多腳踏實地的想法，例如智能物流技術，可以跟蹤和優化路線，並識別每位卡車司機的行為模式。零售商還使用信標激活訪問者的應用程序，並在訪問者進入商店並通過信標時，推出相關產品優惠和促銷活動。訪客會因此感到滿意，因為他們收到參加促銷活動提供的個性化優惠。同時，信標對商店員工也有幫助，因為它們可以識別需要高質量服務的具有價值的客戶。
銀行業：銀行業也從物聯網中受益。銀行正在努力獲取客戶全方位的視角，並提供無縫的客戶體驗。雖然這一切始於智能手機的積極參與，但物聯網進一步擴展至可穿戴設備。例如，美國銀行與FitPay公司合作進一步推動可穿戴支付技術。通過這種合作，持卡人將能夠直接從他們的智能手錶和其他可穿戴設備付款。銀行將能夠識別客戶的行為和偏好。
語結
盡管圍繞物聯網進行了更多的炒作，但它只是大數據源其中之一。毫無疑問，這是一個有價值的領域，而且正在不斷發展。如果企業已經實施了一些大數據解決方案，也許已經處理物聯網數據，如果企業正計劃採用大數據方案，希望以上描述的用例可以激發一些偉大的想法。
Ⅳ 物聯網解決方案中的大數據處
作者 | 網路大數據
來源 | raincent_com
隨著物聯網的演變和發展，所有可以想像到的東西(或事物)和產業都將變得更加智能：智能家居和智慧城市、智能製造機械、智能汽車、智能健康等等。無數被授權收集和交換數據的東西正在形成一個全新的網路——物聯網——一個可以在雲中收集數據、傳輸數據和完成用戶任務的物理對象網路。
物聯網和大數據正在走向勝利之路。不過，要想從這一創新中獲益，還需要解決一些挑戰和問題。在本文中，我們很高興與大家分享多年來在物聯網咨詢領域積累的知識。
物聯網大數據如何應用
首先，有多種方法可以從物聯網大數據中獲益：在某些情況下，通過快速分析就足夠了，而一些有價值的見解只有在經過深入的數據處理之後才能獲得。
實時監測。通過連網設備收集的數據可以用於實時操作：測量家中或辦公室的溫度、跟蹤身體活動(計算步數、監測運動)等;實時監測在醫療保健中被廣泛應用(例如，獲取心率、測量血壓、糖分等);它還成功地應用於製造業(用於控制生產設備)、農業(用於監測牛和作物)和其他行業。
數據分析。在處理物聯網生成的大數據時，我們有機會超越監測，並從這些數據中獲得有價值的見解：識別趨勢，揭示看不見的模式並找到隱藏的信息和相關性。
流程式控制制和優化。來自感測器的數據提供了額外的上下文情境信息，以揭示影響性能和優化流程的重要問題。
▲交通管理：跟蹤不同日期和時間的交通負荷，以制定出針對交通優化的建議，例如，在特定時間段增加公共汽車的數量，看看是否有改觀，以及建議引入新的交通信號燈方案和修建新的道路，以減少街道的交通擁堵狀況。
▲零售：跟蹤超市貨架中商品的銷售情況，並在商品快賣完之前及時通知工作人員補貨。
▲農業：根據感測器的數據，在必要時給作物澆水。
預測性維護。通過連網設備收集的數據可以成為預測風險、主動識別潛在危險狀況的可靠來源，例如：
▲醫療保健：監測患者健康狀態並識別風險(例如，哪些患者有糖尿病、心臟病發作的風險)，以便及時採取措施。
▲製造業：預測設備故障，以便在故障發生之前及時解決。
還應注意的是，並非所有的物聯網解決方案都需要大數據(例如，如果智能家居擁有者要藉助智能手機來關燈，則可以在沒有大數據的情況下執行此操作)。重要的是要考慮減少處理動態數據的工作量，並避免存儲將來沒有用處的大量數據。
物聯網中的大數據挑戰
除非處理大量數據以獲取有價值的見解，否則這些數據完全沒用。此外，在數據收集、處理和存儲方面還有各種挑戰。
▲數據可靠性。雖然大數據永遠不會100%准確，但在分析數據之前，請務必確保感測器工作正常，並且用於分析的數據質量可靠，且不會因各種因素(例如，機器運行的不利環境、感測器故障)而損壞。
▲要存儲哪些數據。連網設備會產生萬億位元組的數據，選擇存儲哪些數據和刪除哪些數據是一項艱巨的任務。更重要的是，一些數據的價值還遠遠沒有顯現出來，但將來您可能需要這些數據。如果您決定為將來存儲數據，那麼面臨的挑戰就是以最小的成本做到這一點。
▲分析深度。一旦並非所有大數據都很重要，就會出現另一個挑戰：什麼時候快速分析就足夠了，什麼時候需要進行更深入的分析以帶來更多價值。
▲安全。毫無疑問，各個領域的連網事物可以讓我們的生活變得更加美好，但與此同時，數據安全也成一個非常重要的問題。網路罪犯可以侵入數據中心和設備，連接到交通系統、發電廠、工廠，並從電信運營商那裡竊取個人數據。物聯網大數據對於安全專家來說還是一個相對較新的現象，相關經驗的缺失會增加安全風險。
物聯網解決方案中的大數據處理
在物聯網系統中，物聯網體系架構的數據處理組件因輸入數據的特性、預期結果等而不同。我們已經制定了一些方法來處理物聯網解決方案中的大數據。
數據來自與事物相連的感測器。「事物」可以是任何物體：烤箱、汽車、飛機、建築、工業機器、康復設備等。數據可以是周期性的，也可以是流式的。後者對於實時數據處理和迅速管理事物至關重要。
事物將數據發送到網關，以進行初始數據過濾和預處理，從而減少了傳輸到下一個物聯網系統中的數據量。
邊緣分析。在進行深入數據分析之前，有必要進行數據過濾和預處理，以選擇某些任務所需的最相關數據。此外，此階段還可以確保實時分析，以快速識別之前在雲中通過深度分析所發現的有用模式。
對於基本協議轉換和不同數據協議之間的通信，雲網關是必需的。它還支持現場網關和中央物聯網伺服器之間的數據壓縮和安全數據傳輸。
連網設備生成的數據以其自然格式存儲在數據湖中。原始數據通過「流」進入數據湖。數據保存在數據湖中，直到可以用於業務目的。清理過的結構化數據存儲在數據倉庫中。
機器學習模塊根據之前積累的歷史數據生成模型。這些模型定期(例如，一個月一次)用新數據流更新。輸入的數據被累積並應用於訓練和創建新模型。當這些模型經過專家的測試和批准後，控制應用程序就可以使用它們，以響應新的感測器數據發送命令或警報。
總結
物聯網產生大量數據，可用於實時監控、分析、流程優化和預測性維護等。然而，應該記住，從各種格式的海量數據中獲得有價值的見解並不是一件容易事情：您需要確保感測器工作正常，數據得到安全傳輸和有效處理。此外，始終存在一個問題：哪些數據值得存儲和處理。
盡管存在一些挑戰和問題，但應記住，物聯網的發展勢頭強勁，並可以幫助多個行業的企業開辟新的數字機遇。
Ⅳ 什麼是物聯網中的大數據舉例說明大數據的應用。
在醫院，兒科部會記錄早產兒和患病嬰兒的每一次心跳，然後將這些數據與歷史數據相結合來識別模式。基於這些分析，系統可以在嬰兒表現出任何明顯的症狀之前就檢測到感染，這使得醫生可以早期干預和治療。
來自Nike & Fitbit的健身腕帶可以收集有關我們走路或者慢跑的數據，例如我們走了多少步，每天燃燒了多少卡路里，我們的睡眠模式或者其他數據，然後結合這些數據與健康記錄來改善我們的健康狀況。
在學校和大學，流媒體視頻課程和數據分析可以幫助教師跟蹤學生的學習情況，根據他們的能力水平定製教學內容，以及預測學生的執行情況。
SmartThings公司可以幫助你在家裡安裝動力、濕度和其他感測器，讓你了解家裡正在發生的事情，同時通過iPhone上的應用程序來控制家裡的所有設備。
當我們每天在公路上開車時，我們的智能手機會發送我們的位置信息以及速度，然後結合實時交通信息為我們提供最佳路線，從而避免堵車。結合位置應用程序AroundMe，還可以為你提供附近的餐館、銀行、加油站等信息。
當我們去購物時，我們的數據會結合歷史購買記錄和社交媒體數據來為我們提供優惠券、折扣和個性化優惠。
最後，EarlySense等公司正在開發健康和水平監測感測器，位於床墊下面，自動監測和記錄心臟速率、呼吸速率、運動和睡眠活動。該感測器收集的數據以無線方式被發送到智能手機和平板電腦，進行進一步分析。
Ⅵ 什麼是物聯網中的大數據
(2)物聯網中的數據速率更高：
一方面，物聯網中數據海量性必然要求骨幹網匯聚更多的數據，數據的傳輸速率要求更高;
另一方面，由於物聯網與真實物理世界直接關聯，很多情況下需要實時訪問、控制相應的節點和設備，因此需要高數據傳輸速率來支持相應的實時性。
(3)物聯網中的數據更加多樣化：物聯網涉及的應用范圍廣泛，從智慧城市、智慧交通、智慧物流、商品溯源，到智能家居、智慧醫療、安防監控等，無 一不是物聯網應用范疇;
在不同領域、不同行業，需要面對不同類型、不同格式的應用數據，因此物聯網中數據多樣性更為突出。
(4)物聯網對數據真實性的要求更高：物聯網是真實物理世界與虛擬信息世界的結合，其對數據的處理以及基於此進行的決策將直接影響物理世界，物聯網中數據的真實性顯得尤為重要。
Ⅶ 淺談物聯網與大數據，了解物聯網與大數據的關系
有人已經預言未來的時代僵屍一個「大數據」的時代，關注大數據的人越來越多，同時物聯網的出現與發展推動了數據採集的能力，為資料庫的建立提供了有力的支撐。而大數據的處理結果可以通過物聯網這一平台有效地執行。數據的採集處理應用必將成為時代的發展主題。
物聯網概念的提出
1998年，MIT的Kevin Ashton第一次提出：把RFID技術與感測器技術應用於日常物品中形成一個「物聯網」
2005年，ITU報告：物聯網是通過RFID和智能計算等技術實現全世界設備互聯互聯的網路。
2008年，IBM提出：把感測器設備安裝到各種物體中，並且普遍鏈接形成網路，即「物聯網」，進而再次基礎上形成「智慧地球」。
物聯網形式早已存在，統一意義上的物聯網概念提出是在架構在互聯網發展成熟的基礎上。
物聯網是互聯網的應用拓展，與其說物聯網是網路，不如說物聯網是業務和應用。因此，應用創新是物聯網發展的核心，以用戶體驗為核心是物聯網發展的靈魂。
大數據，指的是所涉及的資料量規模據達到無法透過目前主流軟體工具，在河裡時間內達到管理、處理並且整理成為幫助企業經營決策更有積極目的的資訊。
大數據的誤區
1、「大數據」不等於「海量數據」；
2、「大數據」不是一門「新興技術」；
3、「大數據」不僅僅是「一種理念」。
智慧化的新經濟形態
外在：物聯網
人和機器的智慧融合
信息和物理世界的智慧融合
信息化與三大產業的智慧融合
內涵：大數據
每個人都是數據產生者、擁有者和消費者；
數據成為新「工業」革命的原材料；
數據中提出信息和智慧
新範式的確立表現為智慧產品的普遍化。
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Ⅷ 如何對物聯網數據進行大數據分析
分析大數據
物聯網感測器持續接收來自大量連接的異構設備的數據。隨著聯網設備數量的增加，物聯網系統需要具有可伸縮性，以適應數據的流入。分析系統處理這些數據並提供有價值的報告，這將使企業具有競爭優勢。由於數據是基於其類型挖掘的，因此必須對數據進行分岔以充分利用數據。根據問題數據的類型，可以進行不同類型的分析。比較常見的有：
流分析(Streaming Analytics)
流分析結合了來自感測器的未排序的流數據和來自研究的存儲數據，以發現熟悉的模式。這種方法的實時分析可以在車隊跟蹤和銀行交易等用例中提供幫助。
地理空間分析(Geospatial Analytics)
另一類大數據分析方法是地理空間，其中IoT感測器數據和感測器的物理位置的組合可以為預測分析提供整體視角。物聯網世界中的對象數量眾多，其通過無線網路發送數據的能力有助於獲得詳細的數據轉儲，這些數據轉儲可用於促進洞察。
挑戰
對於目前所處的階段，獲取、分析和報告物聯網數據是大多數企業的必修課。然而，由於這些技術仍處於發展階段，這些組織面臨著相當多的挑戰。其中一些是：
集成
由於物聯網數據通過多個渠道以不同的格式接收，因此收集和集成物聯網數據具有挑戰性。分析系統需要確保接收到的數據是一種可操作的格式，足以確定見解。文本挖掘和機器學習技術通常用於從感測器中提取文本數據。然而，提取非文本格式的數據，如圖像、視頻不能快速完成。
關於如何對物聯網數據進行大數據分析，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。