作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来
2 谷歌的意图：果说有一家科技公司准确定义了“大数据”概念的话，那一定是谷歌。根据搜索研究公司comScore的数据，仅2012年3月一个月的时间，谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。谷歌的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用大数据的途径。
3塔吉特的“数据关联挖掘”:用先进的统计方法，商家可以通过用户的购买历史记录分析来建立模型，预测未来的购买行为，进而设计促销活动和个性服务避免用户流失到其他竞争对手那边。
学了数据挖掘之后能干啥？数据挖掘职业规划总结
文 | 宿痕
很多人不明白学习数据挖掘以后干什么，这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候，有一个老师说学数据挖掘有什么用，你以后咋找工作。当时听了，觉得很诧异，不知道他为何有此一问。数据挖掘在国外是一份很不错的工作。我喜欢数据挖掘，因为它很有趣。很高兴以后就从事这方面的工作啦。写论文之余，也考虑一下数据挖掘工程师的职业规划。
以下是从网上找的一些相关资料介绍，和即将走上数据挖掘岗位或是想往这方面发展的朋友共享：
数据挖掘从业人员工作分析
1数据挖掘从业人员的愿景：
数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，(注意：本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色)。
A：做科研(在高校、科研单位以及大型企业，主要研究算法、应用等)
B：算法工程师(在企业做数据挖掘及其相关程序算法的实现等)
C：数据分析师(在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等)
2数据挖掘从业人员切入点：
根据上面的从业方向来说说需要掌握的技能。
A：做科研：这里的科研相对来说比较概括，属于技术型的相对高级级别，需要对开发、数据分析的必备基础知识。
B：算法工程师：主要是实现数据挖掘现有的算法和研发新的算法以及根据实际需要结合核心算法做一些程序开发实现工作。要想扮演好这个角色，你不但需要熟悉至少一门编程语言如(C，C++，Java，Delphi等)和数据库原理和 *** 作，对数据挖掘基础课程有所了解，读过《数据挖掘概念与技术》(韩家炜著)、《人工智能及其应用》。有一点了解以后，如果对程序比较熟悉的话并且时间允许，可以寻找一些开源的数据挖掘软件研究分析，也可以参考如《数据挖掘：实用机器学习技术及Java实现》等一些教程。
C：数据分析师：需要有深厚的数理统计基础，可以不知道人工智能和计算机编程等相关技术，但是需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具。从这个方面切入数据挖掘领域的话你需要学习《数理统计》、《概率论》、《统计学习基础：数据挖掘、推理与预测》、《金融数据挖掘》，《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘实践》等，当然也少不了你使用的工具的对应说明书了，如SPSS、SAS等厂商的《SAS数据挖掘与分析》、《数据挖掘Clementine应用实务》、《EXCEL 2007数据挖掘完全手册》等，如果多看一些如《数据挖掘原理》 等书籍那就更好了。
数据挖掘人员需具备以下基本条件，才可以完成数据挖掘项目中的相关任务。
一、专业技能
本科或硕士以上学历，数据挖掘、统计学、数据库相关专业，熟练掌握关系数据库技术，具有数据库系统开发经验；
熟练掌握常用的数据挖掘算法；
具备数理统计理论基础，并熟悉常用的统计工具软件。
二、行业知识
具有相关的行业知识，或者能够很快熟悉相关的行业知识
三、合作精神
具有良好的团队合作精神，能够主动和项目中其他成员紧密合作
四、客户关系能力
具有良好的客户沟通能力，能够明确阐述数据挖掘项目的重点和难点，善于调整客户对数据挖掘的误解和过高期望；
具有良好的知识转移能力，能够尽快地让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力。
进阶能力要求
数据挖掘人员具备如下条件，可以提高数据挖掘项目的实施效率，缩短项目周期。
具有数据仓库项目实施经验，熟悉数据仓库技术及方法论
熟练掌握SQL语言，包括复杂查询、性能调优
熟练掌握ETL开发工具和技术
熟练掌握Microsoft Office软件，包括Excel和PowerPoint中的各种统计图形技术
善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合，根据数据挖掘的成果向客户提供有价值的可行性 *** 作方案
五、应用及就业领域
当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈)，电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。
当前它能解决的问题典型在于：数据库营销(DatabaseMarketing)、客户群体划分(Customer Segmentation&Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为，以及客户流失性分析(ChurnAnalysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等，在许多领域得到了成功的应用。如果你访问著名的亚马逊网上书店会发现当你选中一本书后，会出现相关的推荐数目“Customers who bought this book alsobought”，这背后就是数据挖掘技术在发挥作用。
数据挖掘的对象是某一专业领域中积累的数据；挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程；挖掘的结果要应用于该专业。因此数据挖掘的整个过程都离不开应用领域的专业知识。“Business First， techniquesecond”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反，有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。如有销售，财务，机械，制造，call center等工作经验的，通过学习数据挖掘，可以提升个人职业层次，在不改变原专业的情况下，从原来的事务型角色向分析型角色转变。从80年代末的初露头角到90年代末的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能(BI)已经成为IT及其它行业中的一个新宠。
重点介绍下对数据挖掘的几个岗位
数据采集分析专员
职位介绍：数据采集分析专员的主要职责是把公司运营的数据收集起来，再从中挖掘出规律性的信息来指导公司的战略方向。这个职位常被忽略，但相当重要。由于数据库技术最先出现于计算机领域，同时计算机数据库具有海量存储、查找迅速、分析半自动化等特点，数据采集分析专员最先出现于计算机行业，后来随着计算机应用的普及扩展到了各个行业。该职位一般提供给懂数据库应用和具有一定统计分析能力的人。有计算机特长的统计专业人员，或学过数据挖掘的计算机专业人员都可以胜任此工作，不过最好能够对所在行业的市场情况具有一定的了解。
求职建议：由于很多公司追求短期利益而不注重长期战略的现状，目前国内很多企业对此职位的重视程度不够。但大型公司、外企对此职位的重视程度较高，随着时间的推移该职位会有升温的趋势。另外，数据采集分析专员很容易获得行业经验，他们在分析过程中能够很轻易地把握该行业的市场情况、客户习惯、渠道分布等关键情况，因此如果想在某行创业，从数据采集分析专员干起是一个不错的选择。
市场/数据分析师
1、市场数据分析是现代市场营销科学必不可少的关键环节： Marketing/Data Analyst从业最多的行业： DirectMarketing (直接面向客户的市场营销) 吧，自90年代以来，Direct Marketing越来越成为公司推销其产品的主要手段。
根据加拿大市场营销组织(CanadianMarketingAssociation)的统计数据： 仅1999年一年 Direct Marketing就创造了470000 个工作机会。从1999至2000，工作职位又增加了30000个。为什么Direct Marketing需要这么多Analyst呢？ 举个例子， 随着商业竞争日益加剧，公司希望能最大限度的从广告中得到销售回报，他们希望能有更多的用户来响应他们的广告。所以他们就必需要在投放广告之前做大量的市场分析工作。
例如，根据自己的产品结合目标市场顾客的家庭收入，教育背景和消费趋向分析出哪些地区的住户或居民最有可能响应公司的销售广告，购买自己的产品或成为客户，从而广告只针对这些特定的客户群。这样有的放矢的筛选广告的投放市场既节省开销又提高了销售回报率。但是所有的这些分析都是基于数据库，通过数据处理，挖掘，建模得出的，其间，市场分析师的工作是必不可少的。
2、行业适应性强：几乎所有的行业都会应用到数据， 所以作为一名数据/市场分析师不仅仅可以在华人传统的IT行业就业，也可以在政府，银行，零售，医药业，制造业和交通传输等领域服务。
算法工程师
应该来说目前算法工程师基本上都集中在中大型企业中，因为一般小公司很少用到算法来解决问题，如果这公司就是做数据相关产业的。而算法一般的应用场景有推荐、广告、搜索等，所以大家常见的在广告领域、个性化推荐方面是有不少的同仁。常见的要求是懂JAVA/PYTHON/R中其中一种，能够知道常规的回归、随机森林、决策树、GBDT等算法，能够有行业背景最佳等。如果是deep learning方向可能对图论、画像识别等方面要求更高些。
求职建议：background稍微好一些，再把一些基本的算法都弄明白，能说清楚之间的区别和优缺点，包括常见的一些应用场景都有哪些。对于公司来说，特别是BAT这样使用机器学习的公司，算法工程师是很重要的一块资产。
现状与前景
数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。在中国各重点院校中都已经开了数据挖掘的课程或研究课题。比较著名的有中科院计算所、复旦大学、清华大学等。另外，政府机构和大型企业也开始重视这个领域。
据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使更多的管理者得到更多的商务智能。
根据IDC(InternationalDataCorporation)预测说2004年估计BI行业市场在140亿美元。现在，随着我国加入WTO，我国在许多领域，如金融、保险等领域将逐步对外开放，这就意味着许多企业将面临来自国际大型跨国公司的巨大竞争压力。国外发达国家各种企业采用商务智能的水平已经远远超过了我国。美国Palo Alto 管理集团公司1999年对欧洲、北美和日本375家大中型企业的商务智能技术的采用情况进行了调查。结果显示，在金融领域，商务智能技术的应用水平已经达到或接近70%，在营销领域也达到50%，并且在未来的3年中，各个应用领域对该技术的采纳水平都将提高约50%。
现在，许多企业都把数据看成宝贵的财富，纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息，借此获得巨额的回报。国内暂时还没有官方关于数据挖掘行业本身的市场统计分析报告，但是国内数据挖掘在各个行业都有一定的研究。据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。
众所周知，IT就业市场竞争已经相当激烈，而数据处理的核心技术—数据挖掘更是得到了前所未有的重视。数据挖掘和商业智能技术位于整个企业IT-业务构架的金字塔塔尖，目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大。如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合，您必将开辟职业生涯的新天地！
职业薪酬
就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和，高端紧缺。从BAT的招聘情况来看，数据挖掘领域相对来说门槛还是比较高的，但是薪酬福利也相对来说比较好，常见的比如腾讯、阿里都会给到年薪20W+。而厉害的资深算法专家年薪百万也是常有的事情，所以大家在算法方面还是大有可能。另外随着金融越来越互联网化，大量的算法工程师会成为以后互联网金融公司紧缺的人才。
大家共勉！
来自知乎
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环境保护一直是政府耳提命面的重要课题，尤其是临近年关，京津冀各地工厂纷纷宣布停产、限产，北方因供暖造成的大气污染加重，而实行分时段供暖，自从PM25、雾霾等关键词闯进人们的视野之后，环保更是每年必抓的重点。在环境越来越恶劣的今天，物联网能够给环境保护带来哪些帮助呢？智能环保如何为人类造福？
智慧环保是借助多种技术方案，构建一个高度感知的环保基础环境，实现对环境相关指标及时、互动、整合的信息感知、传递和处理，以促进污染减排、环境风险防范、生态文明建设防范、生态文明建设和环保事业科学发展的先进环保理念。
在我国，环境形势十分严峻，主要原因之一是表现为环境监测能力严重滞后，环境监测水平地区差异十分明显，部分落后地区的环境监测站甚至不能正常开展工作，同时环境监测领域的广度及深度还不够，环境监测对象以水、气、声、渣为主，土壤、生物、放射物、电磁辐射、环境振动、让污染、光污染等监测工作还处于起步阶段，有毒、有害、有机污染物等项目的检测还处于 谋划阶段。
而且，我国的环境监测网络体系并不完善，环境监测信息统一发布平台尚未建立，以点代面，存在很大的隐患，为了适应环境发展的需求，必须通过加强环境科技创新以提高环境监测和预警的技术支撑能力，提高检测装置的进度，扩大自动检测范围， 提高所用设备长期运行的可靠性，加强信息处理能力、控制技术的应用，实现环境质量变化的预报和环境质量的直接控制。
物联网在智慧环保中，是数据实时获取、更新与管理的重要手段。对智慧环保企业信息技术应用而言，大数据对其产生的影响：促使数据获取与存储设备的更广泛应用，激发数据分析与挖掘技术的更强烈需求。
物联网智慧环保通过综合应用传感器、全球定位系统、视频监控、卫星遥感、红外探测、射频识别等装置与技术，实时采集污染源、环境质量、生态等信息，构建全方位、多层次、全覆盖的生态环境检测网络，推动环境信息资源高效、精准的传递，通过构建海量数据资源中心和统一的服务平台支撑，支持污染源监控、环境质量检测、监督执法及管理决策等环保业务的全称智能，从而达到促进污染减排与环境风险防范、培育环保战略性新型产业，促进生态文明建设和环保事业科学发展的目的。
物联网在环境保护中的应用
1 构建环保领域物联网体系
物联网作为一个系统，与其他网络一样，也有其内部特有的架构，其结构主要有三层：一感知层，通过RFID技术、传感器、二维码等物联网底层传感技术，实现物体信息实时获取，并通过传感网络；二网络层，通过将互联网、3/4G网络、短波网等多种网络平台的融合，构建物联网网络平台，将感知层采集到的信息实时准确地传递至环保信息中心，并对数据清理、整合、汇总，处理各种机械或人工造成的异常；三应用层，把感知层采集的信息，根据各功能模块需要进行智能化处理，实现污染的早期预警、治理IDE自动调节、环保信息的实时发布等环境物联网应用功能，并补救各种不稳定的技术结构，和程序、硬件以及网络的错误、调整数据采集传感器不稳定的工作环境。
2 开发智能化处理功能
物联网技术应用的目的在于，通过广泛采集的数据，运用数据挖掘等智能化技术，对采集的数据进行筛选和提炼，为决策层提供安全、可靠、有效的决策依据。数据的智能化处理是物联网技术应用的本质特征之一，在任何领域对物联网智能化优势，对环境监测进行智能化处理，将简单的环境监测数据提炼为各有价值的统计数据，至少可以达到两个目的：一方面延长污染环境预警时间，另一方面为环保部门治理环境污染提供可靠的决策依据。
3 实现自动化控制作用
物联网技术在环保领域中的应用，不能单单对数据进行采集然后传输至环保部门信息处理中心，除了要达到对环境污染提前预警和智能决策之外，物联网技术的应用实现在污染扩大之前自动对污染做出早期处理，缓解或阻止环境污染的进一步扩大。
4 提高抗损坏能力属性
在环保领域，大多数物联网传感设备需要长期暴露在不同的自然环境，如空气、水源等自然环境中，这会对物联网设备造成一定负面影响，尤其是在垃圾收集、生活污水处理、工业废气的检测等污染严重的区域，对传感设备的损坏程度十分胭脂红，物联网设备设施的耐用性问题，是目前制约其在环保领域应用上的主要瓶颈。
5 构建多平台网络模式
为保证环保工作中，物联网的正常运作，需要建立以互联网为主体，多网络平台共同适用的网络平台环境，以互联网为主体，原因在于需要环保工作中，信息采集处理的范围广，需要互联网作为主要运作平台，且面对城市、大型环保工程等基础设施较好的区域，互联网平台优势明显。
智能环保发展价值分析
1 对政府的价值分析
提高管理效率，提升环境保护效果，解决人员缺乏与监管任务繁重的矛盾。
2 对企业的价值分析
提高企业管理水平，对企业产生的废气、废水、废渣数量可准确掌握，承担起企业应用的社会责任。
3 对公众的价值分析
满足公众对于环境状况的知情权，还可以环境污染举报与投诉处理平台。
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1物联网主要应用领域
物联网的应用领域广泛，简单介绍几个应用场景：物流与仓储、健康与医疗、智能环境、社交智能交通、智能建筑、文物保护、古迹的实时监测、智能家居、定位导航、物流管理、视频监控、数字医疗等产业都有广泛的应用。
物联网应用范围
2 简单介绍几个应用例子
1）智慧城市
一般利用物联网、人工智能、云边计算、大数据挖掘分析、机器学习和深度学习等技术，还有运用三维可视化大数据平台、物联网云平台、移动终端以及各个智能硬件设备，实现城市物联感知、城市管理、城市服务等功能，提高政府监管服务、决策的智能化水平，形成高效、便捷、便民的新型管理模式，为城市构建智能型，管理型决策平台。
智慧城市下智慧园区
智慧城市主要应用功能包括智能交通系统、智慧能源系统、智慧物流及建筑服务系统、城市指挥中心、智慧医疗、城市公共安全、城市环境管理、政府公共服务平台等八个方面组成。
2）智能农业
智能农业基于物联网技术，通过各种无线传感器实时采集农业生产现场的光照、温度、湿度等参数及农产品生长状况等信息而进行远程监控生产环境。将采集的参数个信息进行数字化和转化后，实时传输网络进行汇总整合，利用农业专家智能系统进行定时、定量、定位云计算处理，及时精确的遥控指定农业设备自动开启或是关闭。
智能农业
3）智能交通
智能交通系统是将先进的电子传感技术、信息技术、数据通信传输技术、控制技术、计算技术以及物联网技术等有效地集成运用于整个交通管理的一个体系，建立起一种能在大范围、全方面发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通管理系统。
车联网
3 个人经历
我之前是学习机械的，所以物联网相关知识都是自学的。本科毕业工作几年，发现工业物联网行业是未来的风口。就辞职考研了，研究生期间主要研究的是机电一体化与物联网控制。物联网涉及的知识面比较广，除了在工业方面，它是涵盖单片机、传感器、通信技术、云存储技术、数据可视化和数据挖掘等一系列学科。诸如：嵌入式技术、无线传感网络技术、传感器技术、M2M技术、云计算及中间件技术。我也构建一套智能家居系统。
物联网的关键技术有哪些物联网的产业链可细分为标识、感知、信息传送和数据处理这4个环节，其中的核心技术主要包括射频识别技术，传感技术，网络与通信技术和数据的挖掘与融合技术等。
物联网的核心技术有哪些
物联网技术由三个方面构成：
1、应用技术：数据存储、并行计算、数据挖掘、平台服务、信息呈现；
2、网络技术：低速低功耗近距离无线、IPV6、广域无线接入增强、网关技术、AD HOC
网络、区域宽带无线接入、广域核心网络增强、节点技术；
3、感知技术：传感器、执行器、RFID标签、二维条码；
物联网技术的核心：无线传感网络（WSN）和射频识别（RFID）；
计算机专业应主要学习物联网技术应用、构建、运营、维护、管理、服务等领域知识。
物联网主要技术有哪些
终端接入技术
物联网终端的种类非常多，包括物联网网关、通信模块以及大量的行业终端，其中尤以行业终端的种类最为丰富。从终端接入的角度来看，物联网网关、通信模块和智能终端是目前关注的重点。
物联网网关：它是连接传感网与通信网络的关键设备，其主要功能有数据汇聚、数据传输、协议适配、节点管理等。物联网环境下，物联网网关是一个标准的网元设备，它一方面汇聚各种采用不同技术的异构传感网，将传感网的数据通过通信网络远程传输;另一方面，物联网网关与远程运营平台对接，为用户提供可管理、有保障的服务。
通信模块：它是安装在终端内的独立组件，用来进行信息的远距离传输，是终端进行数据通信的独立功能块。通信模块是物联网应用终端的基础。物联网的行业终端种类繁多，体积、处理能力、对外接口等各不相同，通信模块将成为物联网智能服务通道的统一承载体，嵌入各种行业终端，为各行各业提供物联网的智能通道服务。
智能终端：它满足了物联网的各类智能化应用需求，具备一定数据处理能力的终端节点，除数据采集外，还具有一定运算、处理与执行能力。智能终端与应用需求紧密相关，比如在电梯监控领域应用的智能监控终端，除具备电梯运行参数采集功能外，还具备实时分析预警功能，智能监控终端能在电梯运行过程中对电梯状况进行实时分析，在电梯故障发生前将警报信息发送到远程管理员手中，起到远程智能管理的作用。
平台服务技术
一个理想的物联网应用体系架构，应当有一套共性能力平台，共同为各行各业提供通用的服务能力，如数据集中管理、通信管理、基本能力调用(如定位等)、业务流程定制、设备维护服务等。
M2M平台：它是提供对终端进行管理和监控，并为行业应用系统提供行业应用数据转发等功能的中间平台。平台将实现终端接入控制、终端监测控制、终端私有协议适配、行业应用系统接入、行业应用私有协议适配、行业应用数据转发、应用生成环境、应用运行环境、业务运营管理等功能。M2M平台是为机器对机器通信提供智能管道的运营平台，能够控制终端合理使用网络，监控终端流量和分布预警，提供辅助快速定位故障，提供方便的终端远程维护 *** 作工具。
云服务平台：以云计算技术为基础，搭建物联网云服务平台，为各种不同的物联网应用提供统一的服务交付平台，提供海量的计算和存储资源，提供统一的数据存储格式和数据处理及分析手段，大大简化应用的交付过程，降低交付成本。随着云计算与物联网的融合，将会使物联网呈现出多样化的数据采集端、无处不在的传输网络、智能的后台处理的特征。
物联网的技术体系包括哪些方面
目前公认的有三个：
1、感知层：感知层是物联网的皮肤和五官—识别物体，采集信息。感知层包括二维码标签和识读器、RFID标签和读写器、摄像头、GPS等。主要作用是识别物体，采集信息，与人体结构中皮肤和五官的作用相似。
2、网络层：网络层是物联网的神经中枢和大脑—信息传递和处理。网络层包括通信与互联网的融合网络、网络管理中心和信息处理中心等。网络层将感知层获取的信息进行传递和处理，类似于人体结构中的神经中枢和大脑。唯康教育，
3、应用层：应用层是物联网的“社会分工”—与行业需求结合，实现广泛智能化。应用层是物联网与行业专业技术的深度融合，与行业需求结合，实现行业智能化，这类似于人的社会分工，最终构成人类社会！
物联网产业是指哪些行业
物联网产业链很长，其体系构架大致矗分为感知层、网络层、应用层三个层面，每个层面又涉及到诸多细分领域。
感知层的功能主要是获取信息，负责采集物理世界中发生的物理事件和数据，实现外部世界信息的感知和识别。包括传统的无线传感器网络、全球定位系统、射频识别、条码识读器等。这一层主要涉及两大类关键技术：传感技术和标识技术。传感器网络的感知主要通过各种类型的传感器对物体的物质属性(如温度、溼度、压力等)、环境状态、行为态势等信息进行大规模、分布式的信息获取与状态识别，它可用于环境监测、远程医疗、智能家居等领域。标识技术通过给每件物体分配一个唯一的识别编码，实现物联网中任何物体的互联。
网络层主要是完成感知信息高可靠性、高安全性的传送和处理。从具体实现的角度，本层由下而上又分为三层：接入网、核心网和业务网。①接入网：主要完威各类设备的网络接入，强调各类接入方式，比如现有蜂窝移动通信网、无线局域/城域网、卫星通信网、各类有线网络等。②核心网：主要是完成信息的远距离传输，目前依靠现有的互联网、电信网或电视网。随着三网融合的推进，核心网将朝全IP网络发展。③业务网：是实现物联网业务能力和运营支撑能力的核心组成部分。
应用层主要是利用经过分析处理的感知数据，将物联网技术与个人、家庭和行业信息化需求相结台，可向用户提供丰富的服务内容，大大提高生产和生活的智能化程度，应用前景十分广阔。其应用可分为监控型(物流监控、污染监控、灾害监控)、查询型(智能检索、远程抄表)、控制型(智能交通、智能家居、路灯控制、远程医疗、绿色农业)、扫描型(手机钱包、ETC)等。
物联网的核心技术有哪些
在物联网应用中有三项关键技术
1、传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
2、RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
3、嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见；小到人们身边的MP3,大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
物联网的关键技术有哪些
“物联网技术”的核心和基础仍然是“互联网技术”，是在互联网技术基础上的延伸和扩展的一种网络技术；其用户端延伸和扩展到了任何物品和物品之间，进行信息交换和通讯。因此，物联网技术的定义是：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，将任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理的一种网络技术叫做物联网技术。
定义
物联网(Internet of Things)指的是将无处不在（Ubiquitous）的末端设备（Devices）和设施（Facilities），包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、数控系统、家庭智能设施、视频监控系统等、和“外在使能”(Enabled)的，如贴上RFID的各种资产（Assets）、携带无线终端的个人与车辆等等“智能化物件或动物”或“智能尘埃”（Mote），通过各种无线和/或有线的长距离和/或短距离通讯网络实现互联互通（M2M)、应用大集成（Grand Integration)、以及基于云计算的SaaS营运等模式，在内网（Intranet）、专网（Extranet）、和/或互联网（Internet）环境下，采用适当的信息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持、领导桌面（集中展示的Cockpit Dashboard)等管理和服务功能，实现对“万物”的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化。[1]
物联网技术主要应用有哪些方面
物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合，在这个整合的网络当中，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到“智慧”状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然间的关系。
毫无疑问，如果“物联网”时代来临，人们的日常生活将发生翻天覆地的变化。
目前来看消费级物联网还有很长的路要走，但工业物联网方面已有非常成熟的方案！企业应该将数据挖掘视为一大法宝，利用它将数据转化为商业智能，提高企业的核心竞争力。数据激增是当今社会的一大特性，如何有效的利用数据挖掘方法，从海量信息中提取出有用的模式和规律而不仅仅是“望洋兴叹”，已经成为人们迫切的需求。从投资的角度来看，如果对数据研究所支付的费用少于研究成果所带来的价值，数据挖掘就值得去做。正如修行的省悟过程一样，要将数据挖掘引入公司，并非只有一种途径。我们的最终目的是解决企业的业务问题，为企业提供更大的商机。想要将数据挖掘有效应用到企业主要有四个途径：1、购买成熟的模型；2、使用行业应用软件；3、聘请专家实施项目；4、量身定做开发自己的数据挖掘平台。
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