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斯蒂尔曼物联网数据分析——物联网末端试水监控系统品牌

1.规范性分析：规范性分析用于分析特定情况下应采取的步骤。它通常被称为描述性和预测性分析的结合。当用于商业应用时，规范性分析有助于破译大量信息，以获得更准确的结论。

2.空间分析：该方法用于分析基于位置的物联网数据和应用。空间分析解读各种地理模式，确定各种物理对象之间的任何类型的空间关系。停车应用、智能汽车和作物规划都是受益于空间分析的应用实例。

3.流式分析：流式分析，有时也称为事件流处理，有助于分析大量“动态”数据集。可以对这些实时数据流进行分析，以检测紧急情况，从而促进立即响应。从流式分析中受益的物联网数据类型包括流量分析、空中交通和***交易跟踪中使用的数据类型。

4.时间序列分析：时间序列分析基于基于时间的数据，数据被分析以揭示任何异常、模式或趋势。从时间序列分析中获益匪浅的两个系统是健康监测和天气监测系统。

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随着物联网技术的发展，物联网平台的发展也越来越完善，在功能完善之后，将逐渐分层，按照平台能力，有以下功能层：连接管理平台、服务支持平台、应用支持平台、应用平台、业务分析平台和业务服务平台等层。

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在数据处理过程中，数据的时效性是指数据在处理过程中的产生时间，它是由系统的运行部署来决定的。资料可使用多次，或可在使用一次之后清除资料。从整体上看，是远程数据部署还是边缘数据部署影响数据的时效性，通常是边缘数据部署时间短，远程数据部署时间长。边界部署所需的数据通常具有及时性，但边界存储空间较小，计算能力较差，因此无法长期保存；远程数据通常用于显示历史数据，进行计算分析，同时具有云端空间和计算的可扩展性，因此数据的时效性较高。

实时性也是数据时效性的一部分，实时性与数据的放置位置、数据的重要性及传输方式有关。

通过 AR和 VR，远程学习可以创造出沉浸式的学习体验。网上学习是课堂教学的标准化延伸。学校可以与 IT部门合作，为学生创建一套“技术套件”，其中包括便携式笔记本电脑、网络设备和桌面数据存储解决方案。

一般架构不再适用

很多企业仍然使用通用架构来管理 IoT数据。但多数时候，通用计算架构不能完全满足 IoT工作负载要求。这种方法不能满足 IoT应用程序对可访问性、容量、可靠性和可伸缩性的要求，因为一般的商业架构都没有考虑 IoT系统可能面临的各种因素。

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本发明属于物联网技术领域，公开了一种基于物联网技术的寝室零售终端数据采集系统和方法，基于物联网技术的寝室零售终端数据采集信息管理系统由 RFID传感器子系统、系统控制子系统、数据处理子系统、无线传输子系统、执行机构子系统和系统监控中心等部分组成，

其中，在电控锁内嵌入蓝牙通信和 NBIOT窄带物联网通信模块；本发明采用移动通信4 G和 NBIOT窄带物联网技术，将分布在众多大学生寝室的零售终端连接起来，利用 RFID无线射频标签实现商品管理，利用 RFID零售终端数据分析系统收集消费者的真实、的消费行为数据，进行数据挖掘分析，揭示消费者的消费行为偏好，实施精准配货和精准营销，具有很强的市场价值。

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基于物联网的燃气数据采集控制系统，属于远程控制系统技术领域.该系统由物联网数据采集传感器单元组成，该单元由 MCU处理器、霍尔磁开关计数模块、阀门控制模块和无线扩频通信模块组成，物联网数据采集传感器单元通信与物联网数据采集终端和无线手持移动终端相连，物联网数据采集终端和无线手持移动终端通过4 G网络无线接平台服务器实现对用户用气量的结算.本实用新型通过磁开关计数技术、无线扩频通信技术、用户用气量计数4 G网络，通过集中器的4 G网络向统一的数据接收平台服务器传送采集数据，实现对用户用气量的远程抄表，同时还实现了远程燃气阀门控制.