文档介绍：大数据分析调研

4. 可能存在的问题
数据定义
数据:指描述事物的符号记录,是关于事件之一组离散且客观的事实描述,是构成信息和知识的原始材料,如图形、声音、文字、数字和符号等。
大数据:是指所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到采集、汇总、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合,是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的整合共享,交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。
数据的分类
静态数据:归纳,提取特征
动态数据:
空间
网优,绿色通信
时间
资源调度
个人
隐私问题
数据事例
运营商记录人们的手机在何时何地连接基站的信息,包括信号的强度。长期使用这些数据来微调其网络的性能,决定哪里需要添加或者升级基础设施。
在美国和欧洲部署的一些智能电表每6秒钟采集一个实时读数,这样一天所得到的数据比过去传统电表收集到的所有数据还要多。每个电子设备通电时都有自己独特的“负荷特征”,所以能源使用情况能暴露诸如一个人的日常****惯、医疗条件和非法行为这样的个人信息。
大数据带来的变革
不是随机样本,而是全体数据;
不是精确度,而是混杂性;
不是因果关系,而是相关关系
例子:谷歌工程师们通过观察搜索指令,预测流感传播,不仅是全美的范围,而且可以具体到特定的地区和州。(特定检索词条的使用频率和流感在时间和空间上的传播之间的联系)
大数据分析的目的
关注的是数据本身和我们如何运用数据
潜在的益处,二次利用
大数据告诉我们“是什么”而不是“为什么”
预测是大数据的核心
参考文献见附件
物联网数据挖掘需求分析
例子:假设你要测量一个葡萄园的温度,每100棵葡萄树有一个测量仪,怎样进行前端的数据采集呢?
每隔一分钟测量一下温度;
每分钟测量十次或者百次;
有些时间段,外部温度变化幅度不大时,测量频率;
有些时间段,外部温度变化幅度较大时,测量频率;
物联网中的大数据
物联网在感知层每天所收集的数据量非常庞大
智慧城市中遍布城市各个角落的监控摄像头,每天会产生大量数据;
最近发生的H7N9型禽流感,物联网通过对搜索引擎的搜索数据进行分析,可以判断出一个地区是否发生了流感。
物联网通过对个人电子健康档案的分析,有效了解各类疾病的发病率、分布情况以及发展趋势等信息。根据不同地区、不同时间的分布特点,可以对发病原因、发病人群作出判断,此外,物联网对于环境的感知也可以帮助人们判断疾病与环境的关系。