20、物联网分析的数据科学指南

物联网分析的数据科学指南

在物联网（IoT）领域，数据科学技术正发挥着越来越重要的作用，尤其是机器学习、深度学习和使用ARIMA进行预测等技术。下面将详细介绍这些技术在物联网数据分析中的应用。

1. 场景引入

想象这样一个场景，连接服务副总裁对你说：“由于你的地理空间搜索技巧，收入增长了5%。你前老板的职位仍然空缺，也许我们应该从内部填补这个职位……” 你心跳加速，因为你的分析为公司带来了巨大价值，你理应获得晋升。现在你已经有一人专注于地理空间分析，你可以想象拥有一个团队能做些什么。副总裁接着提到，利用收集到的数据，应该能够利用机器学习模型来预测设备故障，但聘请外部咨询公司成本高昂，希望能自己协调并与选定的数据科学家合作。

2. 机器学习概述

• 定义的多样性 ：对于机器学习（ML）的定义，不同专家有不同的看法。有人认为它涵盖深度学习、人工智能和传统统计技术；有人则将其定义得较为狭窄，与统计学习区分开来；甚至有人认为它只是媒体炒作，本质上是传统统计分析。
• 发展与应用 ：ML是统计技术按有序步骤（算法）的应用。这些统计技术大多并非新创，已有数十年甚至上百年历史。随着计算成本的降低和计算能力的提升，结合开源统计软件库（如R和Python），ML在众多应用中变得切实可行，并且其预测能力显著提高。
• 类比理解 ：传统统计技术就像机械工程师，依据专业知识明确构建统计模型；而ML更像农业工程师，从提供的数据中“培育”程序。ML通过统计技术学习确定目标值或类别的潜在函数表示，这里的学习是适应而非认知。