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物联网带动呼和浩特随身护卫的发展

发布日期:2018-08-03 作者: 点击:

  在互联网和物联网的快速发展加持之下, Data Mining 被包装成了Big Data 而拥有了所谓的四大特性或四个V: Volume(大量), Velocity(速度), Variety(多样性), Veracity(真实性)
 
  Doug Laney, Gartner分析师, 2001年最早提出3V: Volume, Velocity, Variety--数据处理的三大挑战. 后来Inderpal Bhandar (Express Scripts 的Chief Data Officer, CDO)在波士顿 (Big Data Innovation Summit)的演讲中提出应加上”Veracity”分析并过滤数据有偏差、伪造、异常的部分. 就变成了今天Big Data 的四大特性.

  但可见Big Data 的核心还是Data Mining. Big Data 形式, 而Data Mining 则是其内涵.

   

      跨产业数据采矿标准作业程序 (CRISP, CRoss Industry Standard Process for Data Mining) 一套Data Mining的标准作业步骤, 是于1990年起,由SPSS及NCR两大厂商在合作戴姆克赖斯勒-奔驰(Daimler Benz)的数据仓储以及数据采矿过程中发展出来的. 整个Data Mining从了解商业的问题及目的, 数据的了解, 数据的准备, 找出模型, 评估模型到布建应用模型的步骤.

 
  本文的目的只是简单介绍一下物联网跟大数据的关系, 如果对大数据有兴趣, 推荐清大简祯富教授《数据挖矿与大数据分析》这本书, 但要有点统计跟数学的基础。

      中国保安协会安全技术防范专业委员会(STPSC-CSA)官方微信订阅号说明:部分文章来源于网络,登载文章出于传递分享更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其描述。

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