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Principales características de la minería de datos de IoT

En la era de la Globalización 4.0, es incorrecto utilizar métodos de análisis aleatorios (encuestas de muestreo) en big data de nuevas tecnologías.

1. Métodos de análisis de datos en la era de la Globalización 4.0

1. Inteligencia artificial: A través del aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural y otras tecnologías, procesamiento rápido y análisis en profundidad de grandes cantidades. se logran los datos.

2. Minería de datos: al establecer un modelo de datos, se identifican automáticamente reglas de datos que se pueden utilizar para análisis y predecir tendencias de desarrollo futuras.

3. Realidad aumentada: la combinación de datos virtuales con escenas reales puede lograr un análisis de datos rápido y soporte de decisiones en tiempo real.

En segundo lugar, la innovación tecnológica

1 y la aplicación de la tecnología 5G: a través de la transmisión de alta velocidad y las características de baja latencia de la tecnología 5G, la respuesta rápida y el análisis en tiempo real de grandes se pueden conseguir datos.

2. Tecnología blockchain: A través de la descentralización, la inviolabilidad y la seguridad de la tecnología blockchain, se garantiza la credibilidad y seguridad del big data.

3. Tecnología de Internet de las cosas: a través de las características de interconexión y detección inteligente de la tecnología de Internet de las cosas, se puede lograr una recopilación y un monitoreo de big data más precisos.

En tercer lugar, malentendidos

1. "Big data debe ser buena información": de hecho, big data es solo la escala de los datos y no necesariamente representa la calidad y el valor de los mismos. los datos.

2. "Los algoritmos son las mejores herramientas": aunque los algoritmos son herramientas importantes para el procesamiento de datos, deben combinarse con varios factores, como las condiciones comerciales y el juicio manual, en el proceso de aplicación específico.

3. "Los datos son hechos": los datos son solo registros objetivos, y el significado y las tendencias detrás de ellos deben juzgarse cualitativamente en función del análisis empresarial y las condiciones reales.