简单的说,数字孪生是物联网设备的数字化。数字孪生通过使用传感器收集有关物理项目的实时数据,充当物理世界和数字世界之间的桥梁。然后,这些数据用于创建项目的数字副本,从而允许对其进行理解、分析、 *** 作和优化。
多年来用于描述数字孪生技术的其他术语包括虚拟原型、混合孪生技术、虚拟孪生和数字资产管理。即物理对象的虚拟映射,在问题发生之前先发现问题,监控在虚拟模型中物理对象的变化,诊断基于人工智能的多维数据复杂处理与异常分析,并预测潜在风险,合理有效地规划或对相关设备进行维护。Hightopo 作为数字孪生技术的排头兵,致力于通过新一代科技手段,提升城市科学化、精细化、智慧化的治理及运行。
拥有三维仿真技术,自主研发了基于 HTML5 的 2D、3D 图形渲染引擎,为 Web 可视化提供了丰富的展示形式和效果。
在工业领域,通过数字孪生技术的使用,将大幅推动产品在设计、生产、维护及维修等环节的变革。一 一应对虚拟资产的实际资产,使资产管理三维可视化运营维度更加直观。全域感知、运行监测,并整合历史积累数据进行运算,还要做到快速及时地输出信息。
通过数字孪生技术,不仅能够对工厂设备进行监测,实现故障预判和及时维修,还可以实现远程 *** 控,远程维修,极大降低运营成本,提高安全性。
值得关注的是,在国家新基建政策推动下,5G、物联网、工业互联网、卫星互联网等通讯网络基础设施以及人工智能、云计算、区块链等新技术基础设施正在高速发展与完善,这样的发展会极大促进中小企业集体性加快信息化的步伐和自动化水平的提升,并给中小企业带来虚实结合的平台基础,特别工业互联网的发展给中小企业应用数字孪生技术带来了更多的可能性。相信用不了多久,中小企业也一样可以用数字孪生技术来为企业赋能,降本增效!
且由于数字孪生具有将虚拟空间和物理实体紧密融合的特点,所以在 5G 技术下,数字孪生将更容易落地。
院校专业:基本学制:四年 | 招生对象: | 学历:中专 | 专业代码:080905
培养目标
培养目标
培养目标:本专业培养德、智、体等方面全面发展,掌握数学和其他相关的自然科学基础知识 以及和物联网相关的计算机、通信和传感的基本理论、基本知识、基本技能和基本方法,具有较强 的专业能力和良好外语运用能力,能胜任物联网相关技术的研发及物联网应用系统规划、分析、 设计、开发、部署、运行维护等工作的高级工程技术人才。
培养要求:
1.掌握马列主义、毛泽东思想与中国特色社会主义基本理论,具有良好的人文社会科学素 养、职业道德和心理素质,社会责任感强;
2.掌握从事本专业工作所需的数学等相关的自然科学知识以及一定的经济学、管理学和工 程科学知识;
3.系统掌握物联网专业基础理论知识和专业知识,理解基本概念、知识结构、典型方法,理 解物理世界与数字世界的关联,具有感知、传输、处理一体化的核心专业意识;
4.掌握物联网技术的基本思维方法和研究方法,具有良好的科学素养和一定的工程意识, 并具备综合运用掌握的知识、方法和技术解决实际问题的能力;
5.具有终身学习意识以及运用现代信息技术获取相关信息和新技术、新知识的能力;
6.了解物联网的发展现状和趋势,具有技术创新和产品创新的初步能力;
7.了解与本专业相关的职业和行业的重要法律法规及方针政策,理解工程技术伦理的基本 要求;
8.具有一定的组织管理能力、表达能力、独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力;
9.具有初步的外语应用能力,能阅读本专业的外文材料,具有一定的国际视野和跨文化交 流、竞争与合作能力;
10掌握体育运动的一般知识和基本方法,形成良好的体育锻炼习惯。
主干学科:计算机科学与技术、电子科学与技术、通信工程。
核心知识领域:物联网技术体系、标识与感知、物联网通信、物联网数据处理、物联网控制、物 联网信息安全、物联网工程设计与实施等。
核心课程示例(括号内理论学时+实验或习题课学时):
示例一:物联网工程导论(18学时)、物联网通信技术(45 +18学时)、RFID原理及应用(45+ 18学时)、传感器原理及应用(45 +18学时)、传感网原理及应用(45 +18学时)、物联网软件设计 (27 +18学时)、物联网数据处理(54学时)、物联网中间件设计(27 +18学时)、物联网应用系统 设计(54学时)、嵌入式系统与设计(45 +18学时)、传感器微 *** 作系统原理与设计(36+36学 时)、物联网控制原理与技术(45 +18学时)、物联网定位技术(45 +18学时)、物联网信息安全 (45 +18学时)、物联网工程规划与设计(36学时)、计算机网络(54学时)。
示例二:物联网工程概论(30学时)、物联网算法基础(60 +15学时)、物联网硬件基础(60+ 15学时)、传感网与微 *** 作系统(45 +15学时)、物联网安全与隐私(30学时)、无线单片机与协议 开发(60+15学时)、JAVA语言程序设计(30 +15学时)、物联网移动应用开发(20 +10学时)、物 流管理信息系统(30+15学时)、RFID系统(30学时)、物联网嵌入式系统开发(20 +10学时)、多 传感器数据融合技术(60学时)、云计算(30学时)、物联网与智慧思维(30学时)、移动人机交互 技术(30学时)、社会计算(30学时)。
示例三:物联网工程导论(18学时)、物联网体系结构(40学时)、传感器原理及应用( 36+10 学时)、物联网数据处理(40+10学时)、嵌入式系统原理(40 +12学时)、物联网工程规划与设计 (40+10学时)、物联网应用系统设计(50学时)、物联网通信技术(40 +14学时)、RFID与智能卡 技术(40+10学时)、物联网控制技术与应用(40+14学时)、物联网信息安全(40 +14学时)、传感 器网络及应用(40 +14学时)、网络规划与设计(40 +14学时)、数据仓库与数据挖掘(40+10学 时)、信息系统分析与集成(40+14学时)、软件集成与服务计算(40+10学时)。
主要实践性教学环节:课程实验、课程设计、专业实习、毕业设计(论文)。
主要专业实验:传感器实验、传感网实验、物联网通信实验、物联网数据处理实验、物联网工 程规划与设计实验。
修业年限:四年。
授予学位:工学学士。
职业能力要求
职业能力要求
专业教学主要内容
专业教学主要内容
《嵌入式原理及应用》、《无线传感器网络》、《汇编语言与微机原理》、《传感器微 *** 作系统原理与设计》、《应用密码学》、《光电子物理基础》、《模拟电子技术》、《数字建模》、《微处理器系统设计》、《物联网信息处理技术》 部分高校按以下专业方向培养:电商物联网、移动嵌入式、智能机器人、物联网大数据采集与分析。
专业(技能)方向
专业(技能)方向
IT类企业:物联网工程、物联网系统设计架构、物联网应用系统开发、物理网系统管理、网络应用系统管理、物联网设备技术支持、云计算。
职业资格证书举例
职业资格证书举例
继续学习专业举例
就业方向
就业方向
物联网专业就业前景
目前,教育部审批设置的高等学校战略性新兴产业本科专业中有“物联网工程”、“传感网技术”和“智能电网信息工程”三个与物联网技术相关的专业。此三个专业从2011年才开始首次招生,目前为止还没有毕业生,所以,无法从往年的就业率来判断未来的就业情况,但可从行业的整体发展趋势和人才市场的需求等方面了解该专业未来的就业形势。
作为国家倡导的新兴战略性产业,物联网备受各界重视,并成为就业前景广阔的热门领域,使得物联网成为各家高校争相申请的一个新专业,主要就业于与物联网相关的企业、行业,从事物联网的通信架构、网络协议和标准、无线传感器、信息安全等的设计、开发、管理与维护,也可在高校或科研机构从事科研和教学工作。未来的物联网技术要得到发展,需要在信息收集、改进、芯片推广、程序算法设计等方面有所突破,而做到这些的关键是如何培养人才。柏斯维也指出,从整体来看,物联网行业是非常需要人才。
对应职业(岗位)
对应职业(岗位)
其他信息:物联网工程专业开设基础课程和专业核心课程两大类,学生主要学习研究信息流、物质流和能量流彼此作用、相互转换的方法和技术,有着很强的工程实践特点。 物联网工程专业学生需要学习包括计算机系列课程、信息与通信工程、模拟电子技术、物联网技术及应用、物联网安全技术等几十门课程,同时还要打牢坚实的数学和物理基础。另外,优秀的外语能力也是必备条件,因为目前物联网的研发、应用主要集中在欧美等国家,学生需要阅读外文资料和应对国际交流。
thingjs面向物联网的3D可视化开发平台。
地图:CityBuilder 是 ThingJS 平台提供的城市级别搭建组件。CityBuilder 支持标准 GIS 数据导入,也支持 CamBuilder 所搭建的场景模型整合,还支持常规 3DSMax 模型文件导入。
CityBuilder可在城市乃至地球这样大尺度区域上创建、展示场景,为智慧城市类应用提供强大平台支持。
CityBuilder 是一款交互式配置 3D 地图的 SaaS 平台,基于 ThingJS 和 3D GIS 可视化技术实现,是 ThingJS 的可视化搭建组件之一,专注于城市级尺度 3D 可视化。
CityBuilder 也是一个设计师与开发者协同工作的平台,设计师来制作“活”的 3D 地图效果,开发者专心致志地写业务的代码逻辑,两个角色尽其所长,创造专业价值,共同实现终端用户的基本生产需求和可视化情感需求。
场景:启动 ThingJS 后,ThingJS 就会创建一个三维空间,整个三维空间我们称之为“场景”(scene),在场景内我们可以创建对象,比如园区,楼宇,车辆,传感器等等。
模型:ThingJS 平台的模型是指可复用的 3D 资源包,有些对象实例创建时指定模型资源的路径。
ThingJS 提供了具有丰富资源的模型库(ThingDepot)。
ThingJS 基于 HTML5 和 WebGL 技术,可方便地在主流浏览器上进行浏览和调试,支持 PC 和移动设备。ThingJS 为可视化应用提供了简单、丰富的功能,只需要具有基本的 Javascript 开发经验即可上手。
ThingJS 提供了场景加载、分层级浏览,对象访问、搜索、以及对象的多种控制方式和丰富的效果展示,可以通过绑定事件进行各种交互 *** 作,还提供了摄像机视角控制、点线面效果、温湿度云图、界面数据展示、粒子效果等各种可视化功能。
ThingJS提供如下相关组件和工具供用户使用:
CityBuilder:聚焦城市的 3D 地图搭建工具,打造你的 3D 城市地图。
CamBuilder:简单、好用、免费的 3D 场景搭建工具。
ThingPano:全景图制作工具,轻松制作并开发全景图应用,实现 3D 宏观场景和全景微观场景的无缝融合。
ThingDepot:上万种模型,数十个行业,自主挑选,一次制作多次复用。
为全面做好全区消防安全工作,郑州结合当前开展的冬季火灾防控工作,扎实推进消防工作“网格化”管理,通过采取有效措施,确保火灾防控力量整合到位、火灾防控监管责任落实到位,全力构建社会化火灾防控体系,有效地提高了整体火灾防控能力,创造了良好的消防安全环境。
为深入贯彻落实中央政法委和公安部党委关于提升政法及公安工作现代化水平的部署要求,加速推进现代科技与消防工作的深度融合,全面提高消防工作科技化、信息化、智能化水平,实现信息化条件下火灾防控和灭火应急救援工作转型升级,现提出如下智慧消防落实方案:
一、基本原则
1、突出精准防控
按照“纵向贯通、横向交换、条块融合”的原则,统一数据标准、规范数据来源,对消防内部、外部数据资源进行汇聚和挖掘分析,为火灾风险研判、灭火救援指挥、队伍管理分析、消防宣传服务和领导指挥决策等提供信息支撑。
2、突出协同共治
建设消防安全治理工作平台,推进面向政府部门、社会单位、中介组织和社会公众的消防社会化发展进程,创新社会消防安全治理新模式,形成多元共治、齐抓共管、全民参与、全社会共享的社会消防安全治理新格局。
3、突出服务实战
按照“信息互通、快速便捷、辅助指挥”的原则,建立覆盖全国的应急通信系统,提升应急通信网络覆盖能力,搭建“一张图”的实战指挥平台,整合灭火应急救援基础信息和社会资源,做到灭火救援预案随机调阅查询、作战全程评估和灾害事故发展趋势预判,确保部队指挥作战响应迅捷、决策科学、处置高效。
4、突出服务民生
全面提升消防移动业务工作效能和移动信息化服务水平,为消防基层基础工作向深度、广度延伸提供保障,为社会公众个性化消防安全需求提供服务,做到让数据多跑路、群众少跑腿。
5、突出警地融合
牢固树立“警力有限、民力无穷、科技力无尽”的理念,坚持走“军民联合、警地融合”的道路,充分发挥天津、上海、沈阳、四川消防研究所的作用,加强与龙头企业、高等院校、科研机构等深度合作,借助社会优势资源,借助“外力”联合开展项目攻关和关键技术研究,充分运用先进实用的消防科技成果。
二、工作目标
按照《消防信息化“十三五”总体规划》要求,综合运用物联网、云计算、大数据、移动互联网等新兴信息技术,加快推进“智慧消防”建设,全面促进信息化与消防业务工作的深度融合,为构建立体化、全覆盖的社会火灾防控体系,打造符合实战要求的现代消防警务勤务机制提供有力支撑,全面提升社会火灾防控能力、部队灭火应急救援能力和队伍管理水平,实现“传统消防”向“现代消防”的转变。
三、智慧消防重点任务
在全面推进“智慧消防”建设的基础上,按照“急需先建、内外共建”的方式,近两年重点抓好“五大项目”建设,实现动态感知、智能研判、精准防控,为消防工作和部队建设提供信息化支撑。
1、建设城市物联网消防远程监控系统
<1>、打造城市消防远程监控系统“升级版”,综合利用RFID(射频识别)、无线传感、云计算、大数据等技术,依托有线、无线、移动互联网等现代通信手段,整合已有的各数据中心,扩大监控系统的联网用户数量,完善系统报警联动、设施巡检、单位管理、消防监督等功能。在传统监测火灾自动报警系统的运行状态及故障、报警信号基础上,利用图像模式识别技术对火光及燃烧烟雾进行图像分析报警;监测室内消火栓和自动喷淋系统水压、高位消防水箱和消防水池水位、消防供水管道阀门启闭状态、防火门开关状态,利用单位视频监控系统监控安全出口和疏散通道、消防控制室值班情况;接入电气火灾监控系统或装置,实时监测漏电电流、线缆温度等情况;研发手机APP系统,动态监控、立体呈现联网单位消防安全状态,全面提升社会单位消防安全管理水平和消防监督执法效能。
<2>、依托“智慧城市”建设,调整城市物联网消防远程监控系统运营现有的“中介模式”,推行由政府投资运营或政府委托有关机构运营的“政府模式”。各级公安消防部门主动向当地政府报告,申请专项经费投资建设,单位免费接入,每年安排运行经费预算,不向单位收取运行管理费,不增加单位经济负担,确保系统有序建设、规范运营、健康发展。
<3>、在直辖市、省会市、首府市以及计划单列市基本建成的基础上,逐步向有条件的城市推开物联网消防远程监控系统,2018年底地级以上城市建成并投入使用。目前已建成系统的城市,2017年底70%以上的火灾高危单位和设有自动消防设施的高层建筑接入系统,2018年底全部接入。新建系统的城市,2018上半年30%以上的火灾高危单位和设有自动消防设施的高层建筑接入系统,2018年底全部接入。
二、建设基于大数据的实战指挥平台
1、充分运用大数据、云计算、移动互联网、地理信息等技术,依托公安网(消防信息网及指挥调度网)、边界接入平台和公安PGIS地图,实现灭火救援的一张图指挥、一张图调度、一张图分析、一张图决策。灾情信息实时化,通过城市重大事故及地质性灾害事故救援两大应急通信系统,实时获取灾害现场图像、语音和数据,掌握灾情动态及发展态势;作战对象精准化,逐级汇聚一体化消防业务信息系统等数据,关联作战对象的地理位置、概况、结构、消防设施和数字化预案,以及周边道路、水源、重大危险源等信息,为分析研判作战对象提供立体式支撑;力量信息精确化,优化基础信息采集维护手段,实现辖区消防队站、多种形式消防队伍、装备器材、保障物资等信息上图展示,为科学指挥和力量调度提供准确信息参考;作战指挥可视化,应用位置定位、物联网、移动指挥终端等设备,掌握调动力量所在位置、数量和状态,实现移动式信息推送、一键式力量调度和前后方信息交互;通过共享对接政府应急联动部门、社会应急联动单位、联勤保障单位等信息资源,提高接警出动、联合处置、联动协同效能。在深度整合信息资源的基础上,实现灭火救援信息要素的“一张图”展示和“大数据”分析,为各级指挥员提供辅助决策支撑,不断提升部队灭火救援科学化、智能化水平。
2、各级平台按照“统一数据标准、统一关键技术、属地组织建设、体现层级差异”的原则建设,确保在指挥体系上的完整和数据的共享互通。部消防局平台突出全国信息资源共享查询分析、国家级应急联动指挥、宏观态势研判和跨省指挥调度;总队平台发挥承上启下作用,突出对属地灾情处置和作战指挥的精确管控;支队平台在拓展现有消防接处警系统功能的基础上,建设个性化研判分析工具和辅助指挥应用,突出各类信息收集、上报、精细化指挥和全过程科学战评。
3、各总队、支队按照《城市重大事故及地质性灾害事故救援应急通信系统建设技术方案》,完成全国10支应急通信保障分队和两大应急通信系统示范建设;按照《实战指挥平台建设技术指导意见》,完成本级实战指挥平台建设或升级改造项目方案编制立项,实现10类基础信息采集、上报,并在本级地图上加载,满足部消防局实战指挥平台调用需要。
三、建设高层住宅智能消防预警系统
1、结合当地智慧用电、用气、用水系统建设,整合高层住宅建筑各类监控系统和视频资源,建立智能消防预警系统。在新建高层住宅应用城市物联网消防远程监控系统,对消防设施、电气线路、燃气管线、疏散楼梯等进行实时监测。在老旧高层住宅建筑加装应用独立式火灾探测报警器、简易喷淋装置、火灾应急广播以及独立式可燃气体探测器、无线手动报警、无线声光警报等设施。
2、研发手机APP系统,利用移动互联网技术将各类监测信息与手机互联互通,消防监督员、公安派出所民警、社区网格员、物业管理人员、微型消防站队员以及楼栋居民,可实时接收火灾报警信号,查看消防设施、安全疏散、电气燃气等各项监测数据,实现高层住宅消防安全信息化管理。
3、结合城市物联网消防远程监控系统,同步建设高层住宅智能消防预警系统。目前已建成城市物联网消防远程监控系统的城市,2017年底70%以上设有自动消防设施的高层住宅接入系统、应用APP平台。
四、建设数字化预案编制和管理应用平台
1、充分利用物联网、移动互联网及各类传感器技术,采集作战对象的基础数据和部队基础信息,制作满足部队日常熟悉演练、作战指挥需要的数字化预案;预案能够通过全景、三维建模等方式展示灭火救援要素,动态展现灾情演变或作战效能;预案管理应用平台与119接警调度系统、“六熟悉”管理系统和实战指挥平台进行融合、双向互通,在现场可实现力量查询、地理信息测量、作战部署标绘、辅助单兵定位等功能,辅助指挥员开展计划指挥和临机指挥;在室内开展熟悉演练、战例复盘、作战指挥推演、三维场景展示,辅助指战员开展业务学习。
2、部消防局研发数字化预案管理应用平台,规范预案输出和数据交换格式,研发“六熟悉”管理系统,自动采集重点单位基础信息和动态信息数据,同步导入一体化信息系统基础信息,实现“一张图”可视化管理;各地根据预案等级和作战指挥需求,采取基于地理信息系统的二维、全景照片、三维立体建模、无人机倾斜摄影等技术编制数字化预案。
3、2017年底前,总队、支队和中队完成数字化预案模版;2018年,完成预案管理应用平台研发,与实战指挥平台、熟悉演练平台、移动指挥终端的无缝联接;2018年底,各地完成总队、支队级预案编制,实现案例复盘、模拟演练培训,各中队级预案完成50%,实现移动终端远程查询,作战指挥中心远程推送。
五、建设“智慧”社会消防安全管理系统
1、各地特别是国家“智慧城市”试点地区,要主动争取当地政府支持,协调综治、科技、工信、住建等部门,将“智慧消防”纳入“智慧城市”建设总体规划,在汇聚整合消防部门数据资源、强化“纵向贯通”基础上,重点强化与政府有关部门数据的“横向交换”,形成外部数据“为我所用”、输送数据“共治共享”的工作格局。
2、提请当地政府将“智慧消防”嵌入“智慧城市”管理,重点将监管部门、行业部门消防管理责任纳入城市综合管理服务“一张网”,各司其职、各负其责,在各自行业领域同步落实消防管理,建立起政府统一领导下的监管部门、行业部门、基层组织、社会单位齐抓共管的消防安全责任体系。
3、积极创新社会消防管理,引导社会单位利用移动互联网技术建立单位内部消防安全管理系统,实现消防安全信息网上录入、巡查流程网上管理、检查活动网上监督、整改质量网上考评、安全工作网上研判,强化落实主体责任。引导消防产品生产企业提供产品终身服务,鼓励企业的远程服务系统免费接收联网用户信息。结合社会信用信息平台建设,建立消防安全诚信信息系统,完善消防安全不良行为“黑名单”制度,建立消防诚信信息与相关部门的互通互认机制。
4、拓展社会公众消防安全服务平台功能,完善“统一受理、协同办理、按需发布”的服务模式,丰富信息服务资源,创新信息服务手段,增加执法透明度、简化优化服务流程、提高办事效率、提升群众满意度。
六、工作要求
1、强化组织领导
各总队要成立由主官负总责的“智慧消防”建设工作领导小组,建立实体化运行机制,统筹“智慧消防”建设规划、项目把关、指挥决策和对外协调。要针对“五大项目”逐项制定具体实施方案和工作计划,建立完善保障奖惩机制,统一规划、统一部署、协调推进,确保项目有效推进,取得实效。
2、强化顶层设计
按照部消防局《消防信息化“十三五”总体规划》要求,坚持以块为主、条块结合,部消防局负责制定下发相关指导意见、消防大数据平台建设技术方案,总队负责本地“五大项目”统筹规划与协调建设,支队负责本地“五大项目”的业务支撑与实战应用。
3、强化建设保障
要充分利用“智慧城市”试点建设的契机,积极争取地方政府和有关部门多层次、多渠道立项,加大建设投入,落实资金预算,纳入重点保障。要在政府的统一领导下,引导鼓励社会资本参与“五大项目”建设,按照政府购买服务或外包租赁等方式,落实有关建设经费。
4、强化考核评估
要将“五大项目”建设纳入年度重点工作任务,按照项目化管理的方式,对目标任务推进落实情况实施过程评估、督导、考核。对工作成绩突出的单位和个人给予表彰奖励,对任务推进缓慢、工作成效不明显的要及时约谈。
一张网,“网”罗社会万象;众多格,“格”除死角盲区。开展消防网格化管理工作以来,郑州市在进行夏季和冬季火灾预防工作中,通过综治系统指派,群发指令到网格员的社管通手机上,即可完成指派、统计、监督等作用,不仅大大提高了消防工作的信息化水平,从而也夯实了消防安全的基层基础工作。
在推动消防网格化管理过程中,郑州市把政府为民办实事项目——微型消防站建设、居民楼安装简易消防设施等职责任务落实到每个网格,由网格员负责推动。同时,网格员通过日常巡查,对发现的火情隐患信息通过社管通手机及时上传上报,请求街道和辖区消防大队处理,对上级交办的各类消防问题进行实地督办。群众也可以通过街道办设的微信服务公众号掌握消防安全防范知识,并通过微信直接把身边的消防安全隐患上传到公众号,在社区形成 “人人关注消防、人人参与消防”的氛围,确保了全市火灾形势的持续平稳。
金鹏信息智慧消防解决方案
主要由数据结构、数据 *** 作和完整性约束部分组成,通常称为数据三要素。
数据模型是用于描绘、沟通数据需求的一组简单易懂、标准的,并且便于计算机实现的标准符号的集合。数据库很强大,但数据在其中的关系却错综复杂,成千上万个表通过各种关系或约束互连以形成复杂的结构。
没有数据模型,利益相关者很难看到现有数据库的结构、理解关键概念,当需要描述数据需求的时候,也很难准确地表达出来,这也是数据模型很重要的一个最主要的原因。
数据的技术特征主要包括以下维度。
一是数据的样本分布、时间覆盖和字段等。
二是数据容量,比如样本数、变量数、时间序列长度和占用的存储空间等。
三是数据质量,比如样本是否有代表性,数据是否符合事先定义的规范和标准,观察的颗粒度、精度和误差,以及数据完整性。
四是数据的时效性。因为观察对象的特征和行为可以随时间变化,数据是否还能反映观察对象的情况。
五是数据来源。有些数据来自第一手观察,有些数据由第一手观察者提供,还有些数据从其它数据推导而来。数据可以来自受控实验和抽样调查,也可以来自互联网、社交网络、物联网和工业互联网等。数据可以由人产生,也可以由机器产生。数据可以来自线上,也可以来自线下。
六是数据类型,包括结构化还是非结构化的,以及存在形式(文字、数字、图表、声音和视频等)。
七是不同数据集之间的互 *** 作性和可连接性,比如样本ID是否统一,变量定义是否一致,以及数据单位是否一致等。
八是是否为个人数据。个人数据在隐私保护上有很多特殊性,需要专门讨论。
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