4、IoT数据处理与分析全流程指南

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