IoT数据处理与分析全流程指南
在物联网(IoT)的应用场景中,数据的收集、处理和分析是至关重要的环节。本文将详细介绍从数据收集准备到不同分析技术的应用,以及如何将数据存储和查询等一系列操作,帮助你更好地处理和分析IoT数据。
1. 数据收集设计准备
要进行数据收集设计,你需要一个能够高速流式传输数据的设备。在生产环境中,设备数据通常以15秒或1分钟的间隔发送,但为了进行数据收集设计,一个设备需要以10 Hz(即每秒10次)的高速发送数据。数据流入后,你可以将其拉入Databricks进行实时分析。
2. 数据处理与分析技术
在Databricks笔记本中,我们可以使用多种技术对IoT数据进行分析,以下是一些常见的技术:
- 方差(Variance) :方差用于衡量数据与均值的偏离程度。以下代码展示了如何使用Koalas(pandas的分布式克隆)来计算方差:
import databricks.koalas as ks
df = ks.DataFrame(pump_data)
print("variance: " + str(df.var()))
minuite['time'] = pd.to_datetime(minuite['time'])
minuite.set_index('time')
minuite['sample'] = minuite['sample'].rolling(window=600,center=False).std()
- Z-S