14、基于物联网和大数据分析的智能决策系统

基于物联网和大数据分析的智能决策系统

1. 引言

在计算机行业中，可记录的信息被称为“数据”，而在特定情境中使用的事实则被称为“信息”。可传输、存储、获取和分析的信息就是数据，最常见的数据表示形式是由列和行组成的表格。在计算机发明之前，大量的数据就以各种形式存在，如会计、贸易、日历、天文学和税收等领域。当数据被收集、处理、组织和分析后，就会转化为信息。

过去三十年，数据量急剧增长，其生成速度、多样性和异质性都在增加。信息技术的进步和新兴技术推动了数据收集引擎的发展，使得大量数据积累并成为有价值的商品。互联网的出现开启了信息技术的新时代，数据管理成为数字时代存档和评估个人及组织数据的基本需求。

数据处理的基本步骤是将数据转化为知识，再将知识转化为理解。为了充分利用原始数据，需要建立数据分析系统，这一需求日益增长。许多交通管理中的预测系统都基于估计到达时间。

机器学习算法可识别数据中的模式并预测未来事件，帮助决策者做出决策。主要分为监督学习和无监督学习两类。监督学习通过标记数据来训练计算机，利用标记信息进行学习并预测未知数据的结果，常用于分类和回归等任务，计算成本较低。无监督学习则无需标记数据和监督，但随着数据量的快速增长，数据处理和集成变得更加困难，这推动了新技术和数据管理系统的发展。

互联网由于其广泛的可用性和快速的数据传输能力，成为近年来市场中最重要的影响因素之一。物联网（IoT）是互联网领域的最新技术，应用广泛。1999 年，Kevin Ashton 提出了“物联网”的概念，它是连接物理事物与全球计算机网络的媒介。物联网使物理世界能够通过互联网与生态系统相连，所有物理物品都可以随时随地连接并提供各种服务。

随着物联网