斯蒂尔曼物联网数据分析——物联网防火门监控系统工厂

1.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。

2.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---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。

3.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------中使用的数据类型。

4.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。

斯蒂尔曼物物联网数据采集终端——物联网防火门监控系统工厂

随着物联网技术的发展，物联网平台的发展也越来越完善，在功能完善之后，将逐渐分层，按照平台能力，有以下功能层：连接管理平台、服务支持平台、应用支持平台、应用平台、业务分析平台和业务服务平台等层。

斯蒂尔曼智能科技有限公司——物联网防火门监控系统工厂

伴随着技术的进步，传统的因特网已远远不能满足日益增长的数据传输处理量，物联网技术由此诞生。但是因为物联网属于新兴事物，目前尚未被广泛应用，所以大家对它还不太了解。

资料收集

物联网应用的基础层是数据采集，一般由各种传感器、识读器、读写器、---机、终端、 gps等智能模块和设备组成。收集则是通过对这些模块和装置的识别、读取和采集来完成信息的获取。这些技术主要有 rfid技术、传感器控制技术、短距离无线通信技术等。

使用物联网会添加来自新设备、环境和过程的数据，而这些数据以前用户无法连接或探索。可以把这些数据看作独立的资产，但是zui终目标是把它与其他数据结合起来，创建一个可分解和可利用的“数据库”。尽管许多企业和组织都在按计划收集这些数据，但是它们还没有有效地挖掘数据，以使数据的真正价值zui大化。

它

当越来越多的物联网项目部署并成熟时，大量(可能达数十亿)数据将添加到现有的存储库中。许多组织都在做大量的工作，包括如何使用数据，如何雇用数据科学家以及如何使用第三方资源，如何结合工具来实现数据挖掘。

环境条件，如空气、温度/湿度和亮度，这样你就能知道需要做哪些安全和舒适的改变。

能量利用模式，这样你就可以知道你的建筑物是如何及何时使用能量的，并且可以采取措施来优化能源效率。

这些使用者的行为、活动水平和行为模式，让你了解他们是如何影响能源效率指标的。

使用水，这样就能把浪费降到zui低。

建筑的设备，因此能够确定建筑的功率因数，并将这些数据用于预计的维修。

在物联网部署方面，文化仍是采用的主要障碍。24小时监视和公司访问我们个人数据的想法令人们感到紧张。造成这种情况的主要原因是数据将会发生什么，以及谁将拥有这些数据这一未知事实。

值得庆幸的是，大部分物联网数据是以匿名、安全的方式收集和传输的。这些数据将被---、分类、分析，并与其他数据整合，作为---过程的一部分。相对于电子商务网站收集的个人数据，物联网数据组合主要是用来提供总体情况，追i踪趋势和变化。另外，---设计是物联网系统解决方案的一个固有功能，可以减轻---问题。