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    大數據-多源大數據分析

           多源大數據分析係統MIDA已經在四川省物流信息平台得到了成功應用。該平台需要整合包括物流、交通、環保、工商、稅務、物價、人社、氣象、科技在內的大量異構數據。太阳城集团官网公司核心團隊發揮物聯網融合的技術優勢,並采用MIDA大數據分析技術,處理了數以千萬計的數據,產生了6類、50個主題的數據分析結果,形成了包含數據對接平台、數據分析應用在內的大數據平台。

    1、係統簡介
           MIDA是一種與模型無關的自適應數據分析係統。目前市場上較流行的數據分析係統通常都是先建立一個模型,然後用這個既定的模型去對數據源進行分析。但是當大數據更加貼近應用時,太阳城集团官网需要注意的是,大部分的數據是實時產生並且需要馬上對其分析的,並不能提前提供一個模型來進行分析。比如物聯網中各種傳感器所搜集到的實時的時間序列。因此針對這種情況開發了多源大數據分析係統,對無模型數據源進行實時分析,得出分析結果。
    2、分析方法
          針對一組沒有給出模型的數據,多源大數據分析係統對其進行曲線擬合分析,找出這些數據變化的規律,然後找出一條初等函數演化成的曲線,如下圖所示(黑色點連線為數據,藍色線為擬合後模型)
     

           多源大數據分析係統本身有一個擬合函數庫,庫內有多種初等函數模型。在曲線擬合這個過程中,擬合函數庫中的多種數據模型會對數據源進行遍曆,找出適合這個數據源的模型來對這個數據進行分析,得出最優化的分析結果,並從中得到一些典型參數,比如一些數據的周期 、幅度、相位、升降幅度等。多源大數據分析係統不但可以對單一的數據進行分析,也可以對多個數據的分析結果進行比較分析,比如在這些數據的多維空間的某一個方向上進行一些變換(拉伸、壓縮、數乘、乘方運算、取對數、取指數、微分、積分等操作),找出多個數據之間的內在聯係,並對這些數據的典型參數的聯係做一些分析,分析多個數據源之間的相關性,從而得到可以帶來效益的分析結果。
           多源大數據分析係統還可以對數據源在時域或者頻域的相關性進行分析,如對一些連續的數據進行傅裏葉分析,對離散數據進行Z變換和快速傅立葉變換。將數據在時域和頻域進行轉換,從兩個方麵對數據進行分析。得到序列本身的特征和不同數據源之間的關係。

    3、未來展望
           當代物聯網正處在快速發展的軌道上,以後人類的生活也會逐步實現數字化。現在很多互聯網廠商提出的“生態”這個概念就是對物聯網高速發展的最新詮釋。物聯網普及後,生活和生產中會出現越來越多的無模型的數據源,多源大數據分析係統的應用也會越來越廣泛。比如可以應用到各種傳感器係統上,或者應用到生活中的公共服務數據上。MIDA將會從生活和生產中看似雜亂無章的數據中找出它們的特征和內在聯係,展現出一個不一樣的數據世界。
     

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