数据分析、机器学习与物联网

数据分析、机器学习与物联网
我们当前所处的世界，联网程度不断上升，低成本传感器和分布式智能也在不断普及，产业即将面临这一切带来的革命性的冲击；同时，在此过程中还会产生大量的数据，其规模将庞大到远远超过人类所能处理的范畴。对此，企业是否能足够迅速地适应并演进自身的业务，以维持在竞争格局中所处的位置？面对我们栖身的环境中植入的这些全新的信息来源和智能设备，人类应当如何掌握它们并从中获益？利用不断演进的技术组织机构将需要建立起内部数据仓库，以便能够利用新的数据源和数据流。智能接入设备亦将在某些情况下取代人的角色，它们将能够自行决策、执行自我调整，或是根据需要引发对自身的纠正和修复。在另一些情景中，众多设备的集合将聚集在一起成为完整的系统，这样的系统可以采用新的方法进行优化；而由系统聚集成的系统，将会彼此共享数据，并成为由数据和设备组成的生态系统。机器学习（指从数据中推导出意义的众多方法）注定将成为这个生态系统中的一部分；此外，随着企业着手为物联网（IoT）做准备，传统业务和数据分析技术也同样将被纳入到该生态系统之中物联网——某些人更愿意称之为“万物互联”（Internet of Everything）——正处于不断上升的轨道上。一项Gartner研究指出，在2020年IoT单元的数量将达到260亿，而IoT产品和服务的市值将达到3000亿美元1。另外，GE在工业互联网（Industrial Internet）——这一概念包含用于监控和优化工业设备（例如喷气式引擎、铁路机车、动力涡轮机和制造工艺）性能的机制和应用——领域已经活跃了很长时间。根据GE的估算和预测，在接下来20年中，工业互联网将帮助全球GDP产值提高10到15万亿美元（没错，万亿量级）。当然，围绕着已问世的全新技术和正在逐步浮现的技术概念，市场中充斥着大量炒作。例如，Gartner备受争议的 “成熟度曲线”（注：也有些人使用“炒作周期”这一贬义说法）报告就把IoT摆在了“翘首以望的顶峰”的位置上（而大数据作为之前的热点，已经进入了“理想幻灭的低谷” 3）。然而，哪怕企业家们为之表现出群情激昂的兴奋，或是记者们在笔下展现出了对未来的狂热展望，在现实中依旧存在着大量的挑战，组织机构必须克服它们，才能够真正乘上这次技术演进的东风。挑战组织机构必须聚焦于：了解产品技术和IT领域中，企业能力的相对成熟度；了解可以纳入哪些类型的IoT功能，以及新能力将会在哪些方面对客户价值带来影响；了解机器学习和预测分析模型的角色；基于市场变化的迅捷程度和竞争对手的相对敏捷度，重新思考业务模型和价值链。接下来，让我们对这些挑战逐一进行更详细地分析。理解产品和IT成熟度可以从产品和IT两个维度分别进行分析。首先，产品组合的成熟度如何？它是属于变更较缓慢且逐步演进的传统类型的产品，还是属于前进速度更快，同时具有更复杂生态系统的产品？矿产设备在技术上非常复杂。并且，与科学研究仪器相比，它拥有更为漫长的设备生命周期，和相对更缓慢的演进速度。然而，这并不意味着科研仪器的公司，在利用IoT产品进行系统优化方面更具优势。另一个需要考虑的因素是IT流程的成熟度。各种类型的组织机构都可能会因采用IoT而获益；然而，要想达成这一目标，它们所需采用的模型却各不相同。让我们进一步分析一下IT成熟度水平这个因素。举例来说，科学研究仪器供应商或许拥有先进技术，但却可能缺乏强有力的IT架构、流程和IT治理能力。与之相反，矿业设备制造商或许拥有非常成熟的内部IT流程。对科学研究仪器公司而言，IoT将让它们能够对安置在现场的仪器设备进行功能升级；但面对由多种类型设备组成的实验室信息生态系统库，公司并不一定愿意尝试去进行优化。（当然，以IT作为成本中心——例如内部IT管理——方面的成熟度不足，并不等于以IT作为利润中心——例如IT产品——方面成熟度的缺失；但当开发或拓展IT服务的时候，许多组织机构都选择在现有的基础IT能力之上构建。）在去年的哈佛商业评论（Harvard Business Review）中，讨论了一个矿业设备领域的例子：Joy Global是一家矿业设备制造商，其专家团队横跨与采矿作业相关的多种系统和流程。Joy Global以此为依托，针对来自多家供货商的一系列设备，提供监控、维护和优化的服务4。了解IoT能力接下来，应该考虑一下使用智能联网设备中的哪些能力。刚刚提到的哈佛商业评论刊登的文章4指出，IoT包含四种类型的能力：监视——传感器提供关于运行环境、产品使用和性能方面的数据；控制——可以控制并定制个性化产品功能；优化——来自监视与控制的反馈回路，能够提供更高的效率、更好的性能、预防性维护，以及诊断和修复；自治——监视、控制和优化将支持独立运行、不同系统间的协作、与环境交互、个性化、补给，以及自我诊断和修复。这四个层级的能力，将为重新定义供应链并重新配置价值链提供支持。我们不应该抱有产品的功能应固定不变的观点；相反，我们应该认为它们将更具灵活性和适应性。那些智能联网设备和产品将具有可变特性，并能够随着用户需求的变化而改变。在数年以前，软件制造商就已经认识到了这一点。而现在，物理对象也正在逐渐转变为软件驱动功能的载体或容器。上述这些层级的能力要求越来越精密的数据分析方法——从收集和应用数据，到支持算法自身运用数据并在同时进行学习。第一个层级的能力——监视——将成为一套实时的机制，我们可以运用它更好地了解现场情况和用户需求，并提供新的能力。这意味着组织机构的传统产品和服务将不再泾渭分明，而且二者的边界将彼此渗透。在过去，现场设备的维护由某个现场服务承包公司承担，设备制造商的业务并不涉及此环节。而在智能设备与监视能力结合后，设备可以在故障发生前将所需的服务提前告知制造商。同时，设备制造商也可以将常规维护纳入自己的服务范畴。不过，如果利润和物流对组织机构而言是个问题的话，那么复杂的维修工作将依旧由专业承包商完成。这一“去中介化”(disintermediation)的模式也可以运用到分发链中。设备可以自动发起补充供应的请求，从而降低甚至消除供应链中的物流和库存压力。控制是建立在监视之上的更复杂的应用。我们可以监视设备运行情况，并通过控制设备的多个部分或多个系统，来扩展人工干预的边界。想象一下，在 *** 作大部分功能都是自动化执行的系统或机器时，人类所扮演的角色：人类指导机器运转，并寻找系统设计的时候没有预料到（或是基于经济划算的角度未设计应对预设）的边界条件、异常和例外。接下来，人类使用自己的判断做出变更、纠正或调整。我们并不需要（在空间上）与设备在一起，或许我们也无需实时监视它们（这取决于流程）。我们通过监视层面采集数据并进行处理（某些数据处理必须在特定时刻完成），并通过控制层面将这些数据实时（或准实时）地运用到设备或装置的运行上。需要组织机构做出的战略决策是，是否以及何时在产品中提供更多的控制能力，以及是将其作为一种服务向客户开放，还是让客户拥有这些功能。第三个层级的能力——优化——可以拓展到某个单体对象、一系列对象，或是一套由来自多家制造商、使用不同技术的对象组成的生态系统的表现方面。是否将提供的服务拓展到这一领域，取决于围绕着价值链和流程边界的知识和经验的水平。前面提到的矿业的例子，反映出Joy Global与供应商相比的优势，主要在于拥有在流程生态系统中更加聚焦的视角。以卡车制造商为例，它无法很好地优化复杂的矿业设备，但却会凭借对自己的一系列卡车（以及潜在的一系列其他制造商生产的卡车）进行优化而获益——如果行业动态确实具有商业意义的话。要将优化的范围延伸到独立运行，还需要对这三个层级的能力进行一些拓展，以支持与环境及其他系统进行受限程度更低的交互。自治要求围绕着算法提供更多的智能，以便应对计划外的情况——程序员和系统工程师未能明确设计这些情况下的方案。自主运行需要整合具有适应性的机器学习方法，以应对新出现的情况，并将之纳入到用于监视、控制和优化的核心算法中。了解分析和机器学习2014年11月，施乐公司帕洛阿尔托研究中心的Mike Kuniavsky在IDTechEx上进行了一场名为“IoT领域中预测分析方面的用户体验”的演讲。在演讲中他表示，我们应该将几乎所有功能都存放（或是在不久的将来存放）在云上。数据和功能可以从任何位置、通过任何设备访问。而专业设备则提供用户访问数据的环境。健康手环可以通过iPhone或笔记本电脑，在特定的锻炼环境中访问用户的身体健康数据。在这种情况下，健康手环扮演了IoT传感器的角色，同时也提供了访问和使用数据的一种途径，而且它还通过软件功能包含了其他一些设备（例如计步器）的能力。设备上产生的数据可以为厂家提供额外的洞见，帮助其了解消费者的使用情况和喜好，并藉此升级功能或开发新特性。如果汇聚来自用户群的数据并结合其他数据集，那么新的洞见可以阐明流行病方面的数据、人群活动水平、生活方式和人口统计数据。对市场人员、健康服务提供者、保险公司和政府机构来说，这些信息具有宝贵的价值。（当然，我们必须认真对待隐私和数据使用许可方面的责任。）我们可以使用机器学习算法，基于这些数据模式作出预测。例如，在一份来自Mayo Clinic的研究中，发掘出了活动数据与心脏病人恢复速度的相关性5。同样的机器学习和预测算法也是许多联网智能消费设备的基础。例如，Nest恒温器是一套能够使用数据模式的设备，它预测消费者对于某个特定房间、在一天中的某个特定时刻的温度要求。（另一个控制和优化的例子体现在聚居区的层面。在获得了业主许可的情况下，电力设施可以通过远程调节的方式，控制成百上千的Nest设备，将室温调高或调低几度，从而完成高峰期的用能负载调度）。这类消费设备涵盖了从声音模式（例如亚马逊的个人助理输入设备Echo6）到更复杂的行为和活动模式（例如捷豹的路虎监视系统，它依赖于一套复杂的软件系统，该系统让汽车能够学习、预测和检查，并提醒车上的乘客帮助驾驶员自动委派次要任务，以便驾驶员将更多的注意力集中在驾驶上7）进行学习的范围。优化算法通过使用机器学习机制，来利用从动态环境下交互的传感器和智能设备传回的数据。算法不能基于特定的参数，精确地预测这些多变的情况，而是需要不断地感知、响应并适应。例如，随着汽车从驾驶员身上分担了更多的责任，它们需要与周边环境中更多的数据来源进行交互（传感器、灯光、其他车辆等等）。在工业自动化、物流和交通运输、电力网络与能源系统、交通管理、安全系统以及其他“系统的系统”等领域中的各类应用，都将让机器直接与其他机器进行交流。此外，这些应用还将基于能够演进和自适应的算法，帮助机器翻译数据流，从而使机器能够依据给定的运行参数达到要求的最终状态。反思业务模型和价值链智能联网设备要求组织机构重新检视，它们处在市场中的什么位置、以什么方式创造价值，以及这些价值将如何随着竞争环境和信息生态系统的演进而增加或减少。分析将帮助验证某些决策（例如，在对特性进行变更或是增加服务和功能后，获得实时使用数据）；不过，市场新进入者和新的价值链结构或许会对业务模式带来巨大的转变，而基于公司传统业务模式做出的分析将不再具有相关性。因此，产品或服务的基础，或许会转变为来自传统产品的数据流，而不是来自产品本身的收入。新的业务模式将得以延展，甚至有可能远远超出产品本身的范畴，覆盖上游供应商或下游消费者。最重要的是，所有这些可能性，都会要求组织机构拥有围绕着其内部数据健康度和用于分析的基础设施的基础能力：数据“打捞”（curation）、所有制和质量标准、具有一致性的企业架构、干净整洁地集成在一起的系统、自动化的数据载入流程，以及成熟的分析专家。如果欠缺或未能有效管理这些基础条件，组织机构将很难进行快速反应，并演化出新的分析和数据管理功能与能力。IoT将基于数据流和复杂的方法，从信息中获取洞见，并通过与企业知识整合，将之运用到价值创造方面。而不具备这些能力的组织机构将在市场上落后，或是降级到低价值、低利润的层次。数据被称为“新的石油”——我们可以拓展这一比喻，这意味着通过分析能力中的知识提炼环节，数据将被精炼为高价值产品。组织机构现在就需要在构建此类基础设施的方面投入资源，以便为接下来数年中应对供应链和价值创造环节的转型、扰动和颠覆做好准备。信息敏捷性将成为必备的核心能力。

物联网它是属于一种什么样的专业？其实这一个专业它是属于计算机类的专业，互联网起源于传媒领域是信息科技产业的第三革命，它主要是通过信息传感设备按照约定的协议通过事物和物联网相连接的一种专业，这个专业它主要学习的课程分别是，物联网概论以及电网分析基础信号和系统等专业课程。

物联网是一种什么样的专业？

互联网它这个专业主要是属于计算机类的专业，互联网起源于传媒领域是信息科技产业的第三革命，它主要是通过信息传感设备，按照约定的协力将任何物体和网络相连接，物体通过信息传媒介入，进入信息交换和通讯等技术，实现智能化的识别，定位跟踪以及监管等功能，是一种生活中必不可缺少的专业。

物联网专业会学哪些课程？

这个专业它主要学习的课程分别是物联网概论以及电网分析基础，信号和系统，模拟电子技术，数字电路和逻辑设计，微机原理和接口技术，工程电磁场，通信原理，计算机网络，现代通信网等专业课程，这个学科的专业课程覆盖的面积是非常广的，因为它这个专业所需要设计的面也是很广，所以学习的课程会比较多。

物联网这个学科值得学吗？

其实学习这一个学科它就相当于是学习理科了，如果你理科并不是多么好的话，就不建议大家去在报考专业的时候选择这一个专业，因为它这个专业其实大部分都是需要动脑的，也是需要大量计算的，如果你理科不好的话，在学习的过程当中会比较的吃力，但是如果非常喜欢的话也是可以试一试的，记得一定要考虑清楚，因为一个专业一旦选好了之后就是不可以再进行更换的了。

『壹』 拜请各位大神帮忙解答物联网安全系统毕业课程设计的方向与题目。

物联网
的安全系统，这个开发平台
是什么，数据库等
待

『贰』 应用电子技术（物联网方向）专业的课程有哪些

电路分析、模拟电子技术、数字电子技术、微机原理与接口技术、电子设计自动化、C语言程序设计、平板电视技术、单片机原理及应用、传感器原理及应用、CPLD/FPGA可编程器件的设计与应用、数字处理DSP芯片原理及应用、ARM嵌入式系统设计、电磁兼容技术、MP3数码产品的设计、电子测量及自动检测技术、毕业设计等。

信号与系统、高频电路、电子测量技术、微机原理及接口技术、单片机技术、视频技术、通信原理、EDA技术、传感器技术应用、智能仪器、移动通信技术、程控交换技术、模拟电子、数字电子、电路分析、C语言、DSP原理、电声技术、PLC技术等。
『叁』 应用电子技术(物联网方向)专业的课程有哪些

物联网可以是一个“专业”，但不一定是一个“学科”。国内有些专家反对设置“物联网专业”，因为定位不清，一个学校往往有好几个院系争夺“物联网专业“的申报，又不是一个明确的学科，难以培养出真正的专业人才，培养出来的人可能是“万精油”，懂得多但是不精，尤其是本科阶段，建议只作为研究生专业，像MBA一样的模式。和目前许多高校设置的“电子商务”专业一样，“电子商务”也有同样的定位不清问题，只要高校设置的物联网专业能够培养出社会需要的专业人才，尤其是跨专业复合型人才，就应该可以设置，不必拘泥于它究竟属于哪个现有的“学科”。 下表列出了一个高校物联网专业课程设置的初步建议，算是抛砖引玉。
课程1、 物联网产业与技术导论 使用电子工业出版社《物联网：技术、应用、标准和商业模式》等等教材。 在学完高等数学，物理，化学，通信原理，数字电路，计算机原理，程序设计原理等课程后开设本课程，全面了解物联网之RFID、M2M、传感网、两化融合等技术与应用。
课程2、C语言程序设计 使用清华大学出版社《C语言程序设计》等教材。 物联网涉及底层编程，C语言为必修课，同时需要了解OSGi，OPC，Silverlight等技术标准。
课程3、Java程序设计 ，使用 机械工业出版社《Java语言程序设计教程》等教材。 物联网应用层，服务器端集成技术，开放Java技术也是必修课，同时需要了解Eclipse,SWT, Flash, HTML5,SaaS等技术。
课程4、无线传感网络概论，使用 无线龙通讯科技出版社《现代无线传感器网络概论》、北京航空航天大学出版社《短距离无线通讯入门与实战》等教材。 学习各种无线RF通讯技术与标准，Zigbee, 蓝牙，WiFi，GPRS,CDMA，3G, 4G, 5G等等 。
课程5、 TCP/IP网络与协议 ，《TCP/IP网络与协议》，清华大学出版社，等教材。 TCP/IP以及OSI网络分层协议标准是所有有线和无线网络协议的基础，Socket编程技术也是基础技能，为必修课。
课程6、嵌入式系统技， 《嵌入式系统技术教程》，人民邮电出版社等教材。 嵌入式系统（包括TinyOS等IoT系统）,是物联网感知层和通讯层重要技术， 为必修课。
课程7、传感器技术概论， 《传感器技术》，中国计量出版社，等教材。 物联网专业学生需要对传感器技术与发展，尤其是在应用中如何选用有所了解，但不一定需要了解传感器的设计与生产，对相关的材料科学，生物技术等有深入了解。
课程8、RFID技术概论，《射频识别（RFID）技术原理与应用》，机械工业出版社，等教材。 RFID作为物联网主要技术之一，需要了解，它本身（与智能卡技术融合）可以是一个细分专业或行业，也可以是研究生专业选题方向。
课程9、工业信息化及现场总线技术，《现场总线技术及应用教程》，机械工业出版社，等教材。 工业信息化也是物联网主要应用领域，需要了解，它本身也可以是一个细分专业或行业，也可作为研究生专业选题方向。
课程10、M2M技术概论 ， 《M2M: The Wireless Revolution》，TSTC Publishing，等教材。 本书是美国“Texas State Techinical College”推出的M2M专业教材，在美国首次提出了M2M专业教学大纲，M2M也是物联网主要领域，需要了解，建议直接用英文授课。
课程11、物联网软件、标准、与中间件技术 ，《中间件技术原理与应用》，清华大学出版社，《物联网：技术、应用、标准和商业模式》，电子工业出版社，等教材。 物联网产业发展的关键在于应用，软件是灵魂，中间件是产业化的基石，需要学习和了解，尤其是对毕业后有志于物联网技术发展的学生

『肆』 嵌入式系统和物联网方向该学些什么

嵌入式系统和物联网方向，该学些什么？就是学一些计算机相关的

所学内容：信息与通信工程、模拟电子技术、数字电路与逻辑设计、微机原理与接口技术、电子科学与技术、计算机科学与技术。物联网导论、电路分析基础、信号与系统、工程电磁场、通信原理、计算机网络。

物联网工程技术人员工作内容

1负责具体物联网平台产品功能模块设计开发。

2负责相应的功能模块测试。

3参与系统设计，编写相应的设计报告和技术文档。

4参与项目的设计，跟踪评估、协助控制项目进度。

5设计无线传感器，以及无线传输网络。

6负责新产品(系统)的方案制定、产品的开发设计、以及实施推进。

7协助产品开发管理。

8协助产品性能分析和标准制定。

9跟踪以及样品效果评估。

10为产品提供采购、装配、校准标定、品质性能要求等方面的技术支持，解决产线出现的异常问题。

11负责电子电路BOM编制、电子器件型号的和品牌以及采购渠道的是否合适等确认工作。

物联网工程工作干什么

物联网专业能干的工作有与物联网相关的企业，从事物联网的通信架构、网络协议和标准、信息安全、无线传感器等的设计、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。

物联网存在成本、技术、政策、用户壁垒等瓶颈，从现阶段来看，环保、安防、智能交通、农业、医疗推广的可能性最大，而企业和个人的物联网应用的普及仍然需要一段时间的发展。未来物联网将拓展到家居交通医疗等各个领域。

物联网技术在智慧巡检系统产品中的运用可以提高产品的可靠性，从而为用户提供更好的使用体验和更高的安全性。
具体来说，物联网技术可以帮助智慧巡检系统产品实现以下几个方面的可靠性：
1实时监测：通过物联网技术，智慧巡检系统可以实时监测设备的运行状态和性能表现，及时发现并处理可能出现的故障和问题。
2预测性维护：物联网技术还可以通过对设备数据的分析和挖掘，预测设备未来可能出现的故障和问题，并提前采取措施进行维护，从而减少系统停机和维护成本。
3远程监控：智慧巡检系统还可以通过物联网技术实现对设备的远程监控和控制，让用户可以随时随地监控设备运行情况，提高了设备的安全性和稳定性。
4数据分析：智慧巡检系统还可以通过物联网技术实现对设备数据的收集、存储和分析，从而提高产品的智能化水平，帮助用户更好地理解设备运行情况和趋势，优化设备的使用和维护策略。
因此，物联网技术在智慧巡检系统产品中的运用，可以大大提高产品的可靠性，提供更好的使用体验和更高的安全性，为用户带来更多的便利和价值。

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