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在物联网大数据分析方案的实施过程，而由于应用环境的不同，大数据分析方法也是不一样的，下面成都数据分析培训班就带大家一起来了解一下具体情况吧。
一。有些数据是非常实时的。如果不及时分析处理，就会失去价值，甚至可能造成损失。我们称之为实时数据。典型的实时数据包括设备位置信息、设备实时状态等，用于实时监控、实时报警等场景。例如，车辆实时报告位置数据，经过实时分析后显示在交通监控中心的大屏幕上。交通专家根据实时数据发布各种交通控制决策，如红绿灯时间调整。为了达到较高的实时性，我们可以使用实时流量分析解决方案，从物联网平台的外部数据通道中提取实时流量数据，进行分析和处理，然后输出到数据通道继续循环，确保呈现的数据始终是“新鲜”的。
第二，有些数据不是那么实时，但它与时间序列有很强的相关性。所分析的数据需要按时间序列进行排序和存储，并提供按时间序列浏览和查询数据的功能。我们称之为时间序列数据。典型的时间序列数据包括设备运动轨迹、股价曲线等，用于行为分析、趋势预测等场景。例如，基于物联网的高速公路监控系统保存了所有车辆最近的行驶轨迹，警方可以随时提取指定嫌疑人。以车辆形式的轨迹推测嫌疑人的目的地，从而实施抓捕。时间序列分析通常依赖于时间序列数据库。数据被保存到时间序列数据库中进行分类和排序，然后由其他应用程序或服务从数据库中获取，以便进一步处理。
第三，有一些数据，对实时性和顺序性的要求不太强，数据在分析过程中已经固化，我们称之为离线数据。典型的线下数据包括产品销售数据、旅游数据等，用于统计分析和汇总库存。比如物联网平台收集并保存自动售货机上报的销售数据，然后定期利用大数据分析平台对销售数据进行分析，数据以报表的形式呈现给厂家，帮助厂家调整销售策略。离线分析的挑战主要是海量数据。通常采用分布式处理方案来提高海量数据分析的效率。
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2024-12-06
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