物聯(lián)網(wǎng)設備的快速增長以及由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)泛濫給管理、處理和分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)帶來了獨特的挑戰(zhàn)。龐大的數(shù)據(jù)量、速度和多樣性需要能夠處理和提取有意義的見解的先進數(shù)據(jù)科學技術。當數(shù)據(jù)科學被應用時，在物聯(lián)網(wǎng)領域有很大的創(chuàng)新和價值創(chuàng)造空間。除了強調(diào)其好處外，它還研究了在使用數(shù)據(jù)科學技術評估物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時要考慮的困難和因素。

數(shù)據(jù)科學在各種物聯(lián)網(wǎng)領域的應用，包括工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、醫(yī)療保健和農(nóng)業(yè)。確定了未來的研究和發(fā)展方向，包括理解機器學習模型，隱私和安全問題，以及物聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)科學的倫理影響。

數(shù)據(jù)科學的實施和應用伴隨著物聯(lián)網(wǎng)框架，強調(diào)與檢查和利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)相關的方法、目的和障礙?？紤]到這類數(shù)據(jù)的特殊性，研究了處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)科學技術的獨特特征，包括異常檢測、融合、機器學習和預處理過程。此外，它還強調(diào)了分布式和可擴展數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)對于處理大量實時物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的重要性。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)預處理和清理中使用的技術

數(shù)據(jù)清洗技術通過消除未處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中的噪聲、異常和不規(guī)則性，提高數(shù)據(jù)的準確性和質量。它涉及識別和管理缺失值、修復錯誤以及確保數(shù)據(jù)完整性。丟失的數(shù)據(jù)處理主要集中在傳感器故障、網(wǎng)絡中斷和設備故障上，導致物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流中的值丟失。數(shù)據(jù)科學家使用均值插補和插值等成像技術通過查找模式和聯(lián)系來填補數(shù)據(jù)集中的空白。 為了提供公平的比較和分析，使用數(shù)據(jù)標準化技術對數(shù)據(jù)進行標準化，使其達到標準規(guī)模。

圖 1：物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特征(圖片來源：參考文獻 [1])

特征工程是從未經(jīng)過濾的原始物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中提取有用和相關的特征。它通過捕獲數(shù)據(jù)中復雜的相關性和模式來提高機器學習算法的功能。特征工程技術的例子包括變量轉換、交互項創(chuàng)建和統(tǒng)計特征提取。使用這些方法，數(shù)據(jù)專業(yè)人員可以通過確保物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的質量、可靠性和完整性來保證分析的準確性和意義。這些過程為后期的數(shù)據(jù)科學任務創(chuàng)造了舞臺，包括特征選擇、模型構建和預測分析，允許提取分析信息并根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)做出可辯護的結論。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)科學的挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)采集：物聯(lián)網(wǎng)設備在多個環(huán)境和地點的分散特性可能具有挑戰(zhàn)性。為了獲得可信的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)科學家必須考慮數(shù)據(jù)采集以及兼容性、同步和數(shù)據(jù)訪問。

數(shù)據(jù)預處理：在分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)之前，經(jīng)常需要進行大量的準備。從設備中檢索到的原始數(shù)據(jù)中可能存在缺失的數(shù)字、異常、噪聲和不一致。數(shù)據(jù)預處理將應對與數(shù)據(jù)質量、處理缺失值、檢測和處理異常值以及擴展或標準化數(shù)據(jù)相關的困難。

數(shù)據(jù)融合：各種來源，包括社交媒體、智能手機、平板電腦和傳感器，經(jīng)常產(chǎn)生物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。一個重要的挑戰(zhàn)是集成和融合來自不同來源的數(shù)據(jù)，為了合并和組合來自許多傳感器或設備的數(shù)據(jù)，可以通過考慮數(shù)據(jù)的語義、時間和地理組件來使用數(shù)據(jù)融合技術。

數(shù)據(jù)隱私和安全：物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)經(jīng)常包含敏感和個人數(shù)據(jù)，這引發(fā)了安全和隱私問題。為了保護物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)隱私和安全必須采用隱私保護策略，安全的數(shù)據(jù)處理程序，并遵守隱私法。

機器學習在物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析中的關鍵應用

統(tǒng)計方法：統(tǒng)計方法檢測物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中標準模式的偏差。它們是相對可解釋的和直接的，使它們適合于識別簡單的異常。然而，它們可能無法捕獲復雜的異?；蚰Ｊ?，并假設可能不適用于所有物聯(lián)網(wǎng)場景的數(shù)據(jù)分布和假設。

異常檢測：物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)異?？赡苁枪收?、奇怪行為或安全漏洞的跡象，可以使用機器學習技術來發(fā)現(xiàn)。 通過基于標準數(shù)據(jù)模式的訓練模型，可以識別并標記與規(guī)范的偏差，以進行額外的查詢。

聚類和細分：機器學習聚類算法可以找到具有相似使用模式的設備集群，對數(shù)據(jù)進行細分以進行重點分析，或根據(jù)特定特征或行為對可比較的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)實例進行分組，并協(xié)助識別模式。

特征選擇和降維：物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可以有很多方面并且是高維的。 特征選擇和最小化維度等機器學習技術可以通過定位最相關的特征或將數(shù)據(jù)轉換到較低維度的空間來增強計算效率和模型性能。

分類和回歸：機器學習算法可以識別特定事件或條件，或將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分為多個組。 例如，回歸模型可以根據(jù)環(huán)境條件或取決于輸入變量的數(shù)值來預測能源使用情況。

時間序列分析：模式和時間順序在物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中很常見。 使用機器學習方法進行時間序列分析可以從時變數(shù)據(jù)中獲得有價值的見解，從而促進長期趨勢分析、異常檢測和預測。 時間序列分析技術還可以捕獲物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中的時間依賴性和趨勢。 它們能夠預測未來趨勢并識別一段時間內(nèi)的異常情況。 然而，他們可能需要有關不規(guī)則或丟失的時間序列數(shù)據(jù)的幫助，并且正確的建模和時間序列技術的選擇需要專業(yè)知識。

通過采用機器學習方法，它可以檢測潛在模式，提供精確的預測，增強資源分配，并獲得重要的見解以支持物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的決策程序。 然而，考慮到物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的獨特品質和困難，例如數(shù)量、速度、多樣性和真實性，謹慎選擇和訓練機器學習模型至關重要。 技術的選擇取決于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的具體特征以及所需的準確性和可解釋性水平。 研究人員和從業(yè)者在選擇合適的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)異常檢測和異常值分析方法時應考慮這些因素。

結論

數(shù)據(jù)科學方法對于評估物聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)并從中獲取意義至關重要。 這些策略可以使智能城市、醫(yī)療保健、農(nóng)業(yè)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應用成為可能。 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析需要機器學習算法的幫助，例如聚類、異常檢測、預測性維護和分類。 降維和特征選擇等方法可以提高模型性能。 大量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)提供了顯著的可擴展性和實時處理障礙。 邊緣計算和分布式框架可以促進實時分析并處理大量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)科學應用廣泛應用于用于預測性維護的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、用于交通管理的智能城市、用于遠程患者監(jiān)控的醫(yī)療保健以及用于農(nóng)作物產(chǎn)量預測的農(nóng)業(yè)等領域。 但是，關于物聯(lián)網(wǎng)可擴展性、隱私、安全性、模型可解釋性、道德問題和數(shù)據(jù)可靠性的數(shù)據(jù)科學方法仍然存在懸而未決的問題。 物聯(lián)網(wǎng)可以通過解決這些問題來充分利用數(shù)據(jù)科學。