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源源不断采集到的数据进行合适的处理等等。而这篇博客我主要想分享下个人认为物联网的数据分析可能应该是什么样的。 我把物联网数据的特点和挑战归纳如下。我觉得最主要的4个特点是“大”，“小”，“高”，“低”。 “大”即物联网数据体量大，我们经常听到的一个经典的案例即GE发动机有成百上千来自：百科
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图片处理平台——数据工坊 DWR 图片处理平台——数据工坊 DWR 数据工坊DWR是开放的近数据处理服务。支持易用的工作流编排和开放生态的数据处理算子市场，能够实现灵活的数据及时处理。 数据工坊DWR是开放的近数据处理服务。支持易用的工作流编排和开放生态的数据处理算子市场，能够实现灵活的数据及时处理。来自：专题![]()
点： “大”即物联网数据体量大，我们经常听到的一个经典的案例，即GE发动机有成百上千个传感器，毫秒级频度产生各种数据。一次飞机的飞行就可以超过1TB的数据量。很多工业场景产生的数据量可能会更大。 “小”即物联网数据的价值密度小，或者也可以理解为要从海量的数据中找到价值的信息是一个比较难的事情。来自：百科![]()
相关，分析后的数据需要分类后按时序储存，并提供按时序浏览、查询数据的能力，我们称之为时序数据。典型的时序数据包括设备移动路径、股票价格曲线等，应用于行为分析、趋势预测等场景，例如，基于物联网的公路监控系统保存了近期所有车辆的行驶路径，警方可随时从中提取指定嫌疑人车辆的形式的路径，来自：百科![]()
GaussDB (DWS)应用场景-实时数据分析 GaussDB(DWS)应用场景-实时数据分析 时间：2021-06-17 14:58:31 数据库 GaussDB(DWS)在实时数据分析的应用如下图所示。分析过程有如下的特点： 流式数据实时入库：IoT、互联网等数据经过流计算及AI服务处理后，可实时写入GaussDB(DWS)。来自：百科![]()
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数据三副本持久化存储，数据强一致性保障，有效提升业务系统的性能和可靠性。 数据三副本持久化存储，数据强一致性保障，有效提升业务系统的性能和可靠性。 快速扩容 分钟级一键式资源扩容，满足大促期间对资源弹性的诉求。 分钟级一键式资源扩容，满足大促期间对资源弹性的诉求。 低成本 采用高性能存储池，硬件成本可控，优化Redis来自：专题![]()
下面我们将从资产建模、高效存储、时序分析三个方面进行展开介绍： 资产模型 构建资产模型是充分“理解”物联网数据的基础。现实世界的设备不是离散的，而是具有空间、组织、人等复杂关系与上下文存在的。如何打通物理世界与数字世界的关联，如何更好的理解设备从而快捷高效地分析数据，成为物联网企业急需的基础业务。 不同于来自：百科![]()
5G通信关键技术解读 5G三大场景的应用介绍 5G商用解决方案介绍来自：百科![]()
下面就让小编带你一起回顾和探秘周老师在直播间聊到的IoT数据分析那些事儿~ IoT数据分析面临的问题与挑战 随着物联网设备接入数量的快速增长，IoT数据量也急速增长，快捷有效的数据分析的价值越来越重要。然而，当前IoT数据分析面临着诸多关键挑战，贯穿着数据分析的整个过程： 数据接入阶段：数据质量参差不齐、且面临多种异构数据源接入来自：百科![]()
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、频率或百分比之间的相对关系。在饼图中，每个扇区的弧长（以及圆心角和面积）大小为其所表示的数量的比例。这些扇区合在一起刚好是一个完全的圆形。 饼图可以用来统计总费用或金额的各个部分构成比例的情况，如预算分配，资产组成等。 石墨表格中选中需要做饼图比例统计的数据行列，插入图表，选择饼图即可生成相应图表。来自：云商店
