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与隐私与法律有关的特殊性,谁是物联网数据的拥有者,通过物联网可以控制家用电器。
最后,大数据助力物联网,不仅仅是收集传感性的数据,实物跟虚拟物要结合起来。今天北京交通堵塞,但是并不知道堵塞原因,如果政府发布消息和市民微博发布消息结合起来就知道发生什么事,物联网要过滤,过滤要有一定模式。
决策的时候还要考虑发布什么东西,会带来什么影响,最近有地震,他能预测60%地震,总有一天会说准。
物联网数据挖掘涉及到数据存储,从实物虚拟物获取存储,然后进行一些虚拟化和找出数据摘要,是要加标签的。
数据挖掘模式,合并压缩、清洗过滤、格式转换,法阶段数据分析、知识发现、可视化、数据阶段,关联规则,分类、聚类、序列、路径。因此后面工作更大更重要而且更难。
最近大家关注PM2.5,另外云南西北边、西川西南边干旱容易发生火灾,利用雷达、飞机可以搜集数据,也需要进行分析,然后产生判断。
在水面取样,通过卫星发出去,利用云计算、中心数据挖掘,河流的环境污染,数字化的模式,我们可以发现有的地方有环境污染,所污染本身需要异源数据,除了传感器、物联网数据有噪声的不干净的,所以需要多种数据的结合,历史数据的挖掘,然后进行分析预感、预警,所以数据后面的处理,食品现在也是大家所关注的,手机拍下来食品到后台去查,是哪个公司的食品,在什么地方生产,食品生产日期等等,包括食品安全不安全,营养成分怎么样,食品监控,运用后台数据等等。最近禽流感流行,怎么去监测,凡是产生流感病人在网上寻找,吃什么药好,哪个地方看病好,或者微博交流。
智能交通虚拟化和可视化。交通管理中心再大,也装不上所有的视频,因此10秒钟,这样看上去每时每刻只有能够监控很小一部分内容,通过软件把整条路上变成一个视频,再进一步我把所有马路都通过大数据软件后台分析组成图象,这图象像上海市领导人坐飞机俯视地面一样。所以这些都是后台数据分析。
大数据在社会管理上有很好的作用。美国纽约的警察分析交通用度与犯罪发生地点的关系有效改进治安。北京交通一卡通每天产生4千万条刷卡记录,地铁每天1千万人次,分析这些数据可改善城市交通状况。新加坡的公共交通部门十年来已经使用个人位置数据做交通需求的预测。荷兰的交通部门利用移动电话的定位功能预测汽车和行人的拥堵状况。
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