第11课 物联网数据的特点-八年级信息科技下册同步精品课堂（浙教版2023）

物联网数据的特点 1 CONTENTS 目录 物联网数据的来源 物联网数据的类型 物联网数据的特点 物联网数据的分析 物联网数据的应用 2 01 物联网数据的来源 设备传感器 传感器安装位置：设备内部、外部或周边环境 03 传感器数据传输：通过有线或无线网络传输到数据处理中心 04 传感器类型：温度、湿度、压力、加速度等 01 传感器作用：实时监测设备状态，收集数据 02 网络传输 物联网设备：传感器、控制器等设备通过网络传输数据 互联网：通过互联网传输数据，实现远程控制和监控 移动通信网络：通过移动通信网络传输数据，如4G、5G等 卫星通信：通过卫星通信网络传输数据，实现全球范围内的数据传输 数据处理 数据整合：将不同来源的数据整合在一起 数据采集：通过传感器、设备等获取数据 数据清洗：去除异常值、缺失值等 数据分析：利用机器学习、深度学习等方法进行分析 数据可视化：将分析结果以图表、图形等形式展示 02 物联网数据的类型 实时数据 实时数据是指在短时间内持续产生的数据，如传感器数据、设备状态数据等。 A 实时数据处理通常需要采用实时数据处理技术，如流处理、实时分析等。 C B D 实时数据具有时效性，需要在短时间内进行处理和分析，以便及时响应和处理。 实时数据在物联网应用中具有重要价值，可以帮助企业实时监控设备状态，及时发现问题并采取措施。 历史数据 01 02 03 04 历史数据是指过去某个时间点的数据，通常用于分析过去趋势和预测未来趋势。 历史数据可以帮助我们了解设备的使用情况、故障情况等，从而进行预测性维护和优化设备性能。 历史数据还可以用于分析用户的使用习惯，从而为用户提供更加个性化的服务。 历史数据在物联网应用中具有重要价值，可以帮助企业提高运营效率、降低成本和提升用户体验。 预测数据 基于历史数据的预测 01 基于专家知识的预测 03 基于机器学习的预测 02 基于实时数据的预测 04 03 物联网数据的特点 物联网数据特点 物联网每天都产生大量的数据，这些数据规模巨大、格式多样，一般具有以下四个特点。 1．数据量大 每天都有成千上万的新设备接入物联网，每时每刻源源不断的产生夭量数据。随着时间的推移，物联网的数据量不断增长,数据的存储量级单位也在不断刷新，从TB、PB量级跃升至EB、ZB量级。例如，一架双引擎商用飞机每天平均运行8小时，每天将产生超过50OTB的数据。 2.类型多样 物联网中连接着各种各样的传感器，通过传感器、采集终端可以获取不同类型、不同格式的数据。如图11-1所示，某智能汽车监测系统中，传感器的种类繁多，涵盖了温度、压力、位置、转速、加速度、振动、视频、音频等环境数据。 2.类型多样 物联网中连接着各种各样的传感器，通过传感器、采集终端可以获取不同类型、不同格式的数据。如图11-1所示，某智能汽车监测系统中，传感器的种类繁多，涵盖了温度、压力、位置、转速、加速度、振动、视频、音频等环境数据。 图11-1 智能汽车的传感设备 3.时序性 物联网数据具有时序性，每一条数据是在一个时间点产生的，都会带一个时间戳，代表采集数据的时间,这个时间对于数据的计算和分析十分重要。每条数据是唯千且不会被更新。图11-2为校园农场中采集的土壤水分数据。 4．真实性 物联网系统对数据的真实性要求高，数据反映着系统运行的真实情况。如图11-3所示，桥梁健康监测系统中，通过温度传感器、荷载传感器、风速风向传感器等采集数据监测桥梁的健康状态，确保桥梁交通运行的安全。 04 物联网数据的分析 通过分析物联网产生的大量数据，可以得到有价值的新数据。根据数据生成的结果类型进行分类，物联网数据分析一般有描述性分析、诊断性分析、预测性分析等。 描述性分析是对采集的物联网数据进行统计、分析与呈现。例如，智能电表采集了家庭用电的数据，以图表表示一定时间内用电量的变化（如图11-4)，让用户可以直观地了解用电数据的变化趋势。 数据分析 数据图 数据分析 诊断性分析是对某个数据呈现的问题,进行相爻数据的关联分析，提供问题产生可能的原因。例如，智慧农场的农作物出现生长未达到预期时，通过对环境数据进行分析，得出前期光照和温度不足，表达到农作物生长要求。基于诊断性分析，可以及时采用补光和温控措施促进农作物健康生长。 预测性分析是从大量数据中找出数据变化趋势和规律，一般采用人工智能技术对趋势进行预测。例如，智能导航系统中，通过对以往交通数据的分析，可以预测得到未来一天出行道路的拥堵时间点，如图11-5所示。 05 物联网数据的应用 智能家居 01 智能照明：根据环境光线自动调节亮度 03 智能家电：通过手机APP远程控制家电设备 02 智能安防：实时监控家庭安全，发现异常及时报警 04 智能语音助手：语音控制家中设备，实现智能家居的互联互通