我們在前面的文章中給大家說到了物聯網的資料分析可以分為四個類別。分別是描述式分析、診斷式分析、**式分析、處方式分析，在每個類別裡面，又必須從兩個層次來展開分析。首先就是機理分析，這是根據物理或化學的原理，對工業裝置的控制、過程以及產生的響應進行基於設計原理的專業分析，這部分一定是以專業知識為依據的。然後就是資料驅動的分析。對於工業裡面很多無法測量，無法解釋的現象，可以通過提取資料特徵，從海量的資料中尋找異常點，通過機器學習的方法，彌補專業知識的不足。可以看到，物聯網資料分析的基礎是物理機理，也就是專業知識的了解，而不是資料分析的方法和能力。沒有充分的物理機理和專業知識，盲目的將一些大資料、人工智慧的工具對工業資料進行分析，一定會適得其反的。
然後我們給大家說一下分析模型。這就用到了很多方法，首先就是梯度檢查。檢查時間序列的梯度，並提供檢查結果。線性回歸就是計算時間序列資料的線性回歸值，並提供所產生的曲線資料。異常檢測就是檢測異常的時間序列資料，並提供檢測結果。趨勢預示，提供單個或多個一天時間軸上的微積分功能，具體包括基本的代數和統計學功能。序列模式挖掘就是檢測報警模式，並根據事件日誌進行故障**。該服務可從導致大型事件的序列中自動地學習相關模式。多維kpi監視就是該服務可以基於訓練好的模型，從多個方面推斷相關量化值。需求**就是基於用於時間序列資料的深度神經網路的**模型執行程式。
資料分析在物聯網的應用（二）
這篇文章重點給大家說一說iot中的知識圖譜。那麼什麼是iot呢？iot就是物聯網。iot的知識圖譜的要點有很多 語義物聯 圖譜使能 知識規則 學習深化。首先就是語義物聯，所謂語義物聯，就是要通過語義建模，建立一套標準的物聯網語義，對物體的屬性 狀態 動作以及能力有個標準的規範，能夠實現物體的描述 解...
資料分析在物聯網的應用（二）
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物聯網 物聯網資料分析與視覺化
什麼是物聯網資料分析 物聯網資料分析，又稱link analytics，是阿里雲為物聯網開發者提供的裝置智慧型分析服務，全鏈路覆蓋了裝置資料生成 管理 儲存 清洗 分析及視覺化等環節。有效降低資料分析門檻，助力物聯網開發工作。更多關於物聯網資料分析內容 物聯網資料分析與視覺化 物聯網資料分析的主要能...