剖析：物联网数据分析该怎么做？

互联网数据分析大家都讨论的太多了，但是对物联网数据分析而言，却讲的太少。本文笔者将从对物联网数据进行分类出发，讲述：如何进行物联网数据分析？

在网上查了查，关于互联网数据、业务数据分析的文章比较多，但是关于物联网数据分析的文章几乎找不到，于是萌发了写一篇专门讲解物联网数据分析的文章，作为自己工作经验及方法论的复盘，同时也期望能够对各位童鞋有所启发。

一、引言

阅读过我上一篇文章《深度剖析物联网服务结构如何构建》的朋友应该比较清楚的知道：物联网服务究竟是如何运转的？包含哪些要素？每个部分起什么作用？如何运转？有哪些关键技术或者技能？

从传感器->设备->网关->服务器，整个路径能够很好地实现将数据采集到物联网平台，但是为什么要对这些数据做分析，如何应用这些数据，如何做好数据分析呢？

1. 什么是物联网数据

基于我们对于物联网服务构建的基础我们可以知道，物联网数据数据主要是指传感器和设备发过来的数据。这些数据一部分是对现实环境参数的采集值，一部分是设备的一些常规信息值，比如：状态、故障信息、错误代码、运行情况等。

物联网数据在任何情况下都会产生数据，无需人为参与就不会不断涌现出新的数据，其数据量远远大于传统业务系统的业务数据。

如果单纯的按照数据变化来对物联网数据进行分类，我们可以分为：静态数据和动态数据。

1）静态数据

指传感器或者设备的一些属性性质的数据，不增加新设备的情况下，不伴随时间的变化而变化，也不会随着时间的增长而增长。代表性的数据是设备ID、设备地址等，这种数据采用结构型、关系型数据库存储。

2）动态数据

指随着时间周期会发生变化的数据，每个数据都与时间值有对应关系，数据采用时序方式进行存储，数据量非常大，并且采集越频繁数据量越大。

其不仅仅会随着设备数量增加而增加，还会随着时间增加而增加。这样的数据通常情况下，我们会按照一定的时间进行删除，否则数据量会过大。根据一些行业的要求，通常情况下保存的年限设置在3~5年，具体的没有明确要求，关键是看自己所处行业的要求进行自行设定。

2. 为什么要做物联网数据分析

如果物联网只是负责采集一堆传感器和设备发过来的数据，那就只不过是一堆庞大的数据聚集在一起，产生不了实际的价值意义。

然而，在实际实践中我们可以发现，物联网数据非常有意思，经过分析我们可以利用传感器或者设备数据，清楚的知道设备的运行情况以及现实环境运营的趋势，帮助作出预判和提前作出响应。

比如：利用物联网的数据可以有效预判机械的故障，减少因为设备故障而带来的工作耽误。根据设备上传的设备状态信息值的变化，以及特定传感器采集的参数，就可以监测预判发生故障的概率，同时提前做出响应。这样就能够把一个物联网服务从一个单纯的数据采集，上升到一个能够不断创造附加值的服务层面。

同时，基于采集的数据的分析的运营，还可以重新构建企业新的运营模式，部分内容可以参照我的另外一篇文章《物联网技术如何助力企业转型升级》的相关阐述，整体来说物联网数据分析在新形式下的应用将会极大助力企业转型升级。

3. 物联网数据能做哪些方面的应用

物联网数据能够帮助我们做哪些方面的应用呢，总结下来可能主要有以下几个：

监控：将物联网数据直接可视化展示，就可以实现设备的状态监控，及时知道什么发生了什么。

反控：当监测到异常数据需要干预时，可以直接通知对应的管理员，远程操控设备实现反控，提高操作效率，避免直接到设备现场。

报表统计：基于物联网数据，我们可以根据实际的需求，对相关的历史数据做报表统计分析，按照不同的维度以图表或者图形的形式呈现给不同类型的用户，帮助他们快速直观知道设备的运行情况。

预测/预判：基于数据分析模型，可以对一些事件做预判，提前获取概率性，以便及时作出响应，避免造成更大的损失，或者直接获取其他收益。

人工智能：当数据及经验积累到一定程度，系统可以自动针对事件数据分析后，作出正确的响应，无需人工干预。

基于此呢，我们基本上算是给大家说了一个基础的铺垫了。那么接下来，我们就要本次分享的重点了，我们来看：如何进行物联网数据分析，有哪些方法论，具体怎么实操呢？

二、数据分析准备工作

如果把数据分析比作炒菜，那么我们首先得准备一些原材料，那么对于数据分析，我们应该做哪些准备工作呢？

1. 数据采集