将您现有的资产货币化。这听起来很简单——就像一个伟大的商业成功战略——把您已经拥有的东西变成一个宝贵的财富来源，甚至是全新的收入来源。然而，这可能是一个棘手的战略。在这篇文章中，我们将探讨物联网如何帮助多个行业的组织将其数据分析货币化。 使用物联网将数据分析货币化 首先，让我们来看看物联网可用于通过数据分析获利的多种方式。 从最简单的角度来看，物联网可以为企业领导者提供一个全新的统一数据视图。嵌入在整个环境中的传感器收集数据并将其传输到单个集中式平台，从而提供单一的商业智能集中视图。获得新见解和采取切实行动来提高效率的机会是巨大的。 我们网站中经常讨论的另一个此类示例是预测性维护。在这里，物联网传感器可以对有价值的有形资产进行主动维护和维修安排，从而延长其使用寿命并提高业务利润。 然后是数据货币化与新收入来源更直接相关的方面。例如，在消费品类产品中嵌入物联网传感器可以让企业收集有关这些产品使用情况的数据，从而对客户行为和产品性能产生更深入、更丰富的见解。这些见解是开启新的销售、营销和产品开发战略的关键。 此类数据甚至可以打包并作为产品本身进行销售，从而形成全新的收入来源。 货币化有多种形式 货币化示例：从旨在提高效率从而节约成本的战略(从而间接地将数据分析货币化),到主动推动新收入流的战略(从而直接地将数据分析货币化)。思科表示，对于后者，尽管物联网“有潜力在未来几年产生约19万亿美元的价值…..,但70%以上的组织不会从其物联网解决方案中产生服务收入。” 一方面，这表明，在通过物联网实现数据分析的货币化方面，存在一些具有挑战性的障碍。另一方面，它为能够做到这一点的企业指出了一个令人兴奋的机会。 思科声称，这些障碍可以围绕2大领域来定义：安全和隐私问题；而成功的货币化需要大量投资以获取新能力，但通常没有明确的回报。换句话说，通过物联网货币化可能需要企业进行创新、试验和投资，而从一开始就没有明显的投资回报。 迎接挑战 那么，组织如何才能更好地应对这些挑战，并有效地利用物联网将其基础设施中的可用数据货币化？ 关键是态度和实际实施的结合。在实施方面，安全性、隐私性和合规性是关键。组织需要采取自下而上的方法来确保他们部署的每一个物联网设备的身份，并确保从生成、传输和存储的那一刻起保护整个物联网基础设施中的数据。在态度方面，他们需要准备好在这个充满活力的技术空间中保持开放的心态，进行试验和创新。（编译iothome）转载https://www.iothome.com/tech/fenxi/2021/0908/11872.html

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数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可以帮助人们做出判断，以便采取适当行动。　　1.数据分析的目的　　数据分析的目的就是对过去发生的现象进行评估和分析，寻找事物存在的证据及原因，并在这个基础上对未来事物的发生和发展做出结论并形成能够指导未来行为的知识或者依据。　　数据分析的核心并不在于数据本身，而在于设计有意义、有价值的数据分析主题与指标体系，通过科学有效的手段去分析，进而发现问题优化迭代。无论分析给出的结果是积极的还是负面的，都是价值承载体，必须以客观的态度面对。　　2.数据分析的意义。数据分析的意义表现在以下几个方面：　　(1)有利于企业加强科学管理，提高经营管理水平。企业推行科学管理，有效发挥决策、计划、组织、领导、控制等管理职能，都必须采取科学的态度，充分利用各种数据信息，分析企业现实情况。例如，我们所做的每一项决策，都要事先进行科学预测;我们的每一项经营活动，都需要进行量化监控;我们完成的每一项工作，都需要总结、分析与提高。可以说，企业的一切活动都离不开数据分析，它是企业管理必不可少的管理手段，更是改善和提升企业经营管理与决策水平的利器。　　(2)有利于企业实现简化管理，提高经营管理效率。企业的任何管理工作都是围绕企业的效率与效益展开，数据分析工作也不例外。近百年来，管理学界总结和创建了非常多的数据分析方法与模型，推进了企业规范化、标准化管理工作，只要我们能够积极地学习与使用，就能极大地提高人们的认识效率和工作效率。　　(3)有利于企业提高经济效益，增强核心竞争力。不断地提高经济效益是经济发展的客观要求。为了实现这一要求，企业必须对经营活动进行监控，开展数据分析工作。通过经常的和定期的分析，对企业年度预算目标完成进展情况进行比较，找出差距及其原因，及时采取应对策略，有利于企业经济效益的提升。通过与竞争对手的对标分析，找出竞争上的薄弱环节，以利于增强企业核心竞争力。　　(4)有利于企业完善经济责任制，搞好企业内部分配。通过数据分析，考察客观经济环境变化对企业各项经济活动的影响，分清影响企业及内部各部门、单位经济效益的主、客观原因;查明企业内部各单位的经营管理活动对企业实现目标的影响和应付的经济责任，这对正确评价和考核各部门和各单位的工作业绩，分清责任与贡献大小，搞好企业内部分配，合理奖惩，有着重要的作用。　　大数据分析的目的与意义.中琛魔方大数据平台表示大数据分析的结果可以给企业带来决策影响，也同时关系到企业的利益体现，大数据分析正在为企业带来了新的变化，主要是帮助企业分析客户数据，进一步掌握了解客户数据，以便做出有针对性的决策。

```C++ // 导入自定义头文件 #include "minddata/dataset/core/client.h" #include "minddata/dataset/util/services.h" // 双重命名空间 namespace mindspore { namespace dataset { // 这是一个一次性全局初始化程序，包括对实例化单例的调用。 // 它是外部 api 调用，而不是直接的 GlobalContext 成员。 Status GlobalInit() { // 启动所有服务（记录器、任务、缓冲池） return (Services::CreateInstance()); } } // 命名空间 dataset } // 命名空间 mindspore // 导入自定义头文件 #include "minddata/dataset/core/device_resource.h" // 双重命名空间 namespace mindspore { namespace dataset { // 这是一个有效的设备吗？ 如果是，请在派生类中实现这个InitResource()。 Status DeviceResource::InitResource(uint32_t) { return Status(StatusCode::kMDUnexpectedError, "Is this a valid device? If yes, please implement this InitResource() in the derived class."); } //这是一个有效的设备吗？ 如果是，请在派生类中实现这个 FinalizeResource()。 Status DeviceResource::FinalizeResource() { return Status(StatusCode::kMDUnexpectedError, "Is this a valid device? If yes, please implement this FinalizeResource() in the derived class."); } // 这是设备内存可用的有效设备吗？ 如果是，请在派生类中实现Sink() Status DeviceResource::Sink(const mindspore::MSTensor &host_input, std::shared_ptr *device_input) { return Status(StatusCode::kMDUnexpectedError, "Is this a valid device whose device memory is available? If yes, please implement this Sink() in the " "derived class."); } // 这是设备内存可用的有效设备吗？ 如果是，请在派生类中实现Pop() Status DeviceResource::Pop(const std::shared_ptr &device_output, std::shared_ptr *host_output) { return Status(StatusCode::kMDUnexpectedError, "Is this a valid device whose device memory is available? If yes, please implement this Pop() in the " "derived class."); } // 这是设备内存可用的有效设备吗？ 如果是，请在派生类中实现DeviceDataRelease() Status DeviceResource::DeviceDataRelease() { return Status( StatusCode::kMDUnexpectedError, "Is this a valid device whose device memory is available? If yes, please implement this DeviceDataRelease() in the " "derived class."); } // 这是包含处理器对象的设备吗？ 如果是，请在派生类中实现GetInstance() std::shared_ptr DeviceResource::GetInstance() { MS_LOG(ERROR) "Is this a device which contains a processor object? If yes, please implement this GetInstance() in " "the derived class"; return nullptr; } // 这是包含上下文资源的设备吗？ 如果是，请在派生类中实现 GetContext() void *DeviceResource::GetContext() { MS_LOG(ERROR) "Is this a device which contains context resource? If yes, please implement GetContext() in the derived class"; return nullptr; } // 这是包含流资源的设备吗？ 如果是，请在派生类中实现 GetContext()"; void *DeviceResource::GetStream() { MS_LOG(ERROR) "Is this a device which contains stream resource? If yes, please implement GetContext() in the derived class"; return nullptr; } } // 命名空间 dataset } // 命名空间 mindspore ```

华为云物联网数据分析服务基于物联网资产模型，整合物联网数据集成，清洗，存储，分析，可视化，为物联网数据开发者提供一站式服务，降低开发门槛，缩短开发周期，快速实现物联网数据价值变现

将物联网和大数据分析相结合，众多不同行业的组织可以释放新的商业智能源，简化其运营，降低成本并用更少的资源做更多事情。以下是五个已经成为现实的业务用例：用例1：工业物联网（IIOT）工业物联网（IIoT）是指物联网在工业和制造环境中的应用，其中大数据分析使从高价值设备的预测性维护到仓库中更顺畅物流的一切工作成为可能。在整个工厂车间、仓库以及其他地方创建物联网基础设施，使此类组织能够采取更主动的方法来进行各种不同的操作，无论是自动拣选不同的组件，还是确保有价值的设备在小缺陷成为大问题之前得到修复。用例2：营销和销售通过将连网传感器嵌入到产品中，跨多个行业的组织可以快速收集和汇总大量关于这些产品如何使用的数据，并反过来将这些数据应用于未来的销售和营销策略，例如，物联网分析可以通过将产品使用信息与评论和其他预测数据相结合，以实现对客户需求和趋势的智能预测。可以汇总来自物联网内外的多个不同来源的数据，以执行分析和预测，进而形成新的增值服务。来自正确来源的数据还可以帮助规划基于结果的定价和订阅模型，从而提供灵活的定价和计费方式。所有这些技术都有助于更好的市场定位和更大的市场渗透率。用例3：能源管理所有组织都有能源需求，从建筑物所需的简单供暖和照明，到运行复杂设备和应对可预测——和意外——需求起伏所需的高度复杂的电力需求。物联网和大数据分析可以随着时间推移集中、主动地查看能源需求，自动执行手动流程，实现智能建筑管理，甚至与能源供应商共享，以更有效地在整个建筑中使用能源。用例4：虚拟助理近年来，Siri、Alexa和Google智能助手之类的产品已成为消费者的最爱，它们使用语音识别和AI来执行各种命令。但是，它们在企业上下文中也发挥着越来越有趣的作用。它们不仅可以执行诸如发送会议提醒、提供事件指示以及与其他应用程序共享数据之类的功能，而且还可以对其数据应用预测分析来搜索模式和趋势。反过来，这可以帮助组织更好地了解其员工和客户。用例5：医疗保健物联网和大数据在医疗保健领域的潜在应用是巨大的。连网传感器能够直接从患者那里收集大量重要数据，而大数据分析使这些数据能够为诊断、预防和治疗提供宝贵见解。但这不仅仅是面向公众的环境——还有企业应用。对于渴望并确保其员工健康的大型组织来说，医疗保健信息技术提供了无数的机会来监测关键的健康指标，并主动对不安全的噪音水平、空气污染或员工疲劳工作等情况发出警报。转载：物联网之家网

9月23日至25日，华为全联接2021以“深耕数字化”为主题，各行业领军人物分享最新成果与实践。其中在“华为云Stack构筑繁荣行业生态，让伙伴用好云”专题演讲中，永洪科技副总裁石虎，发表“永洪BI携手华为云FusionInsight，让数据分析更敏捷”演讲。永洪科技大数据BI解决方案以华为云FusionInsight智能数据湖为平台，实现海量数据的多维度、多层级、多粒度的数据分析，帮助政企客户实现从目标结果管理到过程管理，从“能看”向“能管”演进，助力政务、金融、制造、零售、电力、教育等各行业实现数据应用“全行业覆盖，多场景提升”。永洪BI携手FusionInsight已为各行业提供多款大数据BI联合解决方案，依托FusionInsight MRS三湖一集市能力，提供GB~PB级数据的可视化分析、多模分析和实时分析能力，实现PB级数据关联分析秒级响应的极致体验。在某大型国有银行转型大数据云服务的过程中，通过敏捷BI联合解决方案迁移了PB级数据，由传统的一体机模式，转型为开放可扩展的分布式架构。2021年4月，永洪科技携手华为在华为苏州研究所正式发布金融大数据分析平台联合解决方案，为金融行业搭建一个“高扩展性、响应快速、业务全面”的智慧运营分析平台。目前，华为与永洪BI已完成互通测试，在营销、反欺诈等典型场景中完成验证，实现在大型国有银行中的落地应用。同时，该解决方案通过引入MRS HetuEngine数据虚拟化引擎进一步提升“交互式查询”性能。在对某集团及分公司上万业务目标的应用中，原Hive查询一张数据表需耗时几分钟，甚至出现“千行数据半小时都不出结果”的问题，通过HetuEngine，将交互式查询从分钟级缩短至秒级，提升业务决策效率。在风险管控领域，双方携手打造的金融大数据联合解决方案，总结某行反欺诈风险领域的防控经验，并结合FusionInsight团队和永洪自身的金融大数据解决方案优势，通过智慧可视化分析平台的建设，实现风险预警自动化，风险处置流程化，帮助该银行完善了事前防控、事中控制和事后分析与处置为一体的风控体系。时至今日，BI可视化数据分析已是数字化转型过程中的刚需，永洪科技和华为云FusionInsight团队，凭借双方团队的技术实力和联合解决方案的不断创新，得到各行业的广泛认可。2020年，IDC MarketScape中国大数据管理平台评估报告中，华为云凭借FusionInsight不断创新，位居“领导者(Leaders)”象限，并在市场份额和技术实力两个维度双领先；2021年，IDC发布的中国大数据平台市场研究报告中，华为云凭借FusionInsight智能数据湖在政企行业的实践积累以及ICT市场的整体生态，位居市场份额第一。而永洪科技也已连续五年被评为敏捷BI领域第一名，在爱分析《2021年中国BI商业智能报告》中显示，永洪BI在Top20银行客户覆盖率达80%，在金融、制造领域的市场占有率第一。永洪科技拥有1000+家合作伙伴，6000+家企业客户，涵盖了金融、制造、零售、能源、政府、教育等近20个中国支柱产业及新经济产业。未来，永洪科技将和华为云FusionInsight将强强联合，进一步深化合作，倾力打造更敏捷、更快速、更强大的大数据BI联合创新解决方案，让数据分析更敏捷，实现“释放数据价值，人人都是数据分析师”的宏大愿景。更多精彩文章：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-66105-1-1.html 

数据分析与挖掘“数据挖掘”和"数据分析”通常被相提并论，并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。关于数据挖掘，已有多种文字不同但含义接近的定义，例如“识别出巨量数据中有效的.新颖的、潜在有用的最终可理解的模式的非平凡过程”，无论是数据分析还是数据挖掘，都是帮助人们收集、分析数据，使之成为信息，并做出判断，因此可以将这两项合称为数据分析与挖掘。 数据分析与挖掘技术是机器学习算法和数据存取技术的结合，利用机器学习提供的统计分析、知识发现等手段分析海量数据，同时利用数据存取机制实现数据的高效读写。机器学习在数据分析与挖掘领域中拥有无可取代的地位，2012年Hadoop进军机器学习领域就是一个很好的例子。 模式识别模式识别起源于工程领域，而机器学习起源于计算机科学，这两个不同学科的结合带来了模式识别领域的调整和发展。模式识别研究主要集中在两个方面。（1）研究生物体（包括人）是如何感知对象的，属于认识科学的范畴。（2）在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法，这些是机器学习的长项，也是机器学习研究的内容之一。模式识别的应用领域广泛，包括计算机视觉、医学图像分析、光学文字识别、自然语言处理、语音识别、手写识别、生物特征识别、文件分类、搜索引擎等，而这些领域也正是机器学习大展身手的舞台，因此模式识别与机器学习的关系越来越密切。在生物信息学上的应用随着基因组和其他测序项目的不断发展，生物信息学研究的重点正逐步从积累数据转移到如何解释这些数据。在未来，生物学的新发现将极大地依赖于我们在多个维度和不同尺度下对多样化的数据进行组合和关联的分析能力，而不再仅仅依赖于对传统领域的继续关注。序列数据将与结构和功能数据基因表达数据、生化反应通路数据表现型和临床数据等一系列数据相互集成。如此大量的数据，在生物信息的存储、获取、处理、浏览及可视化等方面，都对理论算法和软件的发展提出了迫切的需求。另外，由于基因组数据本身的复杂性也对理论算法和软件的发展提出了迫切的需求。而机器学习方法例如神经网络、遗传算法、决策树和支持向量机等正适合于处理这种数据量大、含有噪声并且缺乏统一理论的领域。 更广阔的领域国外的IT巨头正在深入研究和应用机器学习，他们把目标定位于全面模仿人类大脑，试图创造出拥有人类智慧的机器大脑。2012年Google在人工智能领域发布了一个划时代的产品一人脑模拟软件，这个软件具备自我学习功能。模拟脑细胞的相互交流，可以通过看YouTube视频学习识别猫、人以及其他事物。当有数据被送达这个神经网络的时候，不同神经元之间的关系就会发生改变。而这也使得神经网络能够得到对某些特定数据的反应机制，据悉这个网络已经学到了一些东西，Google将有望在多个领域使用这一新技术，最先获益的可能是语音识别。具体应用（1）虚拟助手。Siri，Alexa，Google Now都是虚拟助手。顾名思义，当使用语音发出指令后，它们会协助查找信息。对于回答，虚拟助手会查找信息，回忆我们的相关查询，或向其他资源（如电话应用程序）发送命令以收集信息。我们甚至可以指导助手执行某些任务，例如“设置7点的闹钟”等。（2）交通预测。生活中我们经常使用GPS导航服务。当我们这样做时，我们当前的位置和速度被保存在中央服务器上来进行流量管理。之后使用这些数据用于构建当前流量的映射。通过机器学习可以解决配备GPS的汽车数量较少的问题，在这种情况下的机器学习有助于根据估计找到拥挤的区域。（3）过滤垃圾邮件和恶意软件。电子邮件客户端使用了许多垃圾邮件过滤方法。为了确保这些垃圾邮件过滤器能够不断更新，它们使用了机器学习技术。多层感知器和决策树归纳等是由机器学习提供支持的一些垃圾邮件过滤技术。每天检测到超过325000个恶意软件，每个代码与之前版本的90%～98%相似。由机器学习驱动的系统安全程序理解编码模式。因此，他们可以轻松检测到2%～10%变异的新恶意软件，并提供针对它们的保护。

获奖名单公布外围的小尘埃真爱无敌HB1688恭喜以上开发者，之前未填写获奖信息的开发者，请与11月5日16：00前完成获奖信息填写。为保证您顺利领取活动奖品，请您提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为放弃奖励。收货信息请【点击此处填写】活动奖励a. 奖励一：参与互动用户每人获得圆梦积分3分b. 奖励二：在所有参与互动用户中抽取3个幸运奖，奖品为《ModelArts人工智能应用开发指南》书籍1本。专家简介蒋忠跃华为云IoT数据分析服务高级工程师从事物联网领域产品研发工作3年，对物联网领域大数据分析有深刻理解，曾参与全球最大车联网（PSA）平台方案架构设计与研发工作，目前负责华为云IoT数据分析产品、数字孪生和大数据分析技术的研发工作。 直播简介     华为云IoTA服务基于物联网资产模型，整合IoT数据集成、清洗、存储、分析、可视化，降低开发门槛，缩短开发周期，帮助IoT数据开发者快速实现IoT数据价值变现。通过动手实操，让智能制造领域开发者体验如何基于华为云IoT边缘计算、设备接入、数据分析能力，从设备接入到产线孪生，完成一整套工业物联网方案的开发。 直播亮点1、了解物联网产业的时代背景以及物联网解决方案给行业带来的价值2、理解基于华为云物联网解决方案技术特点和对应的设计理念3、掌握基于华为云物联网服务的快速设备接入方案，并具备完整的设备接入实现能力4、了解数字化工厂开发流程 直播时间9月25日  15:00活动时间9月22日—10月7日互动方式直播前您可以在本帖留下您感兴趣的问题，专家会在直播时为您解答。直播后您可以继续在本帖留言，与专家互动交流，我们会在全部活动结束后对参与互动的用户进行抽奖。活动规则本次活动结束后，将由华为云工作人员将符合抽奖条件的用户名单导入至巨公摇号平台（https://www.jugong.wang/random-portal/）内，抽取各奖项，并截屏公示抽奖过程。如您不同意此抽奖规则，请勿参加本次活动。 Tips1、请务必使用个人账号参与活动（IAM、企业账号等账号参与无效）。2、所有获得华为电子产品奖项的获奖用户，请于获奖后3日内完成实名认证，否则视为放弃奖励。3、收货信息填写说明：1）为保证您顺利领取活动奖品，请您提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为放弃奖励。收货信息请【点击此处填写】2）填写时间截至2021年10月25日23:59。3）在HC2021开发者社区系列活动中完成一次填写即可。我们最终将会按照您填写的信息发放奖励。4、活动规则请戳https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-154048-1-1.html

获奖名单公布Ania昶谕禄仁恝恭喜以上开发者，之前未填写获奖信息的开发者，请与11月5日16：00前完成获奖信息填写。为保证您顺利领取活动奖品，请您提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为放弃奖励。收货信息请【点击此处填写】活动奖励a. 奖励一：参与互动用户每人获得圆梦积分3分b. 奖励二：在所有参与互动用户中抽取3个幸运奖，奖品为《ModelArts人工智能应用开发指南》书籍1本。专家简介王浩数据仓库服务GaussDB(DWS)技术专家 直播简介     凭借实时数据分析技术，GaussDB(DWS)荣获2021年度数博会“领先科技成果奖-新技术”，如何解决时序数据带来的挑战？GaussDB(DWS)技术专家介绍实时数仓逻辑架构和时序引擎，带大家一起解密实时数据分析核心技术。 直播亮点1.了解实时数仓的技术架构；2.了解时序引擎的核心技术； 直播时间9月25日  11:00活动时间9月22日—10月7日互动方式直播前您可以在本帖留下您感兴趣的问题，专家会在直播时为您解答。直播后您可以继续在本帖留言，与专家互动交流，我们会在全部活动结束后对参与互动的用户进行抽奖。活动规则本次活动结束后，将由华为云工作人员将符合抽奖条件的用户名单导入至巨公摇号平台（https://www.jugong.wang/random-portal/）内，抽取各奖项，并截屏公示抽奖过程。如您不同意此抽奖规则，请勿参加本次活动。 Tips1、请务必使用个人账号参与活动（IAM、企业账号等账号参与无效）。2、所有获得华为电子产品奖项的获奖用户，请于获奖后3日内完成实名认证，否则视为放弃奖励。3、收货信息填写说明：1）为保证您顺利领取活动奖品，请您提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为放弃奖励。收货信息请【点击此处填写】2）填写时间截至2021年10月25日23:59。3）在HC2021开发者社区系列活动中完成一次填写即可。我们最终将会按照您填写的信息发放奖励。4、活动规则请戳https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-154048-1-1.html

机器学习、人工智能与数据挖掘的关系机器学习是人工智能的一个分支，作为人工智能的核心技术和实现手段，通过机器学习的方法解决人工智能面对的问题。机器学习是通过一些让计算机可以自动“学习”的算法，从数据中分析获得规律，然后利用规律对新样本进行预测。机器学习是人工智能的重要支撑技术，其中深度学习就是一个典型例子。深度学习的典型应用是选择数据训练模型，然后用模型做出预测。例如，博弈游戏系统（Deep Blue）重于探索和优化未来的解空间（Solution Space），而深度学习则是在博弈游戏算法（例如Alpha Go）的开发上付诸努力，取得了世人瞩目的成就。下面以自动驾驶汽车研发为例，说明机器学习和人工智能的关系。要实现自动驾驶，就需要对交通标志进行识别。首先，应用机器学习算法对交通标志进行学习，数据集中包括数百万张交通标志图片，使用卷积神经网络进行训练并生成模型。然后，自动驾驶系统使用摄像头，让模型实时识别交通标志，并不断进行验证、测试和调优，最终达到较高的识别精度。当汽车识别出交通标志时，针对不同的标志进行不同的操作。例如，遇到停车标志时，自动驾驶系统需要综合车速和车距来决定何时刹车，过早或过晚都会危及行车安全。除此之外，人工智能技术还需要应用控制理论处理不同的道路状况下刹车策略，通过综合这些机器学习模型来产生自动化的行为。数据挖掘和机器学习的关系越来越密切。例如，通过分析企业的经营数据，发现某一类客户在消费行为上与其他用户存在明显区别，并通过可视化图表显示，这是数据挖掘和机器学习的工作，它输出的是某种信息和知识。企业决策人员可根据这些输出人为改变经营策略，而人工智能是用机器自动决策来代替人工行为，从而实现机器智能。数据挖掘是从大量的业务数据中挖掘隐藏的、有用的、正确的知识，促进决策的执行。数据挖掘的很多算法都来自机器学习和统计学，其中统计学关注理论研究并用于数据分析实践形成独立的学科，机器学习中有些算法借鉴了统计学理论，并在实际应用中进行优化，实现数据挖掘目标。机器学习的演化计算深度学习等方法近年来也逐渐跳出实验室，从实际的数据中学习模式，解决实际问题。数据挖掘和机器学习的交集越来越大，机器学习成为数据挖掘的重要支撑技术。

1建议把“快速体验IoT数据分析构建的数字化工厂孪生”做成沙箱实验，这样体验会更好，在现实页面用公共账号不好，也能更好地一步步实现。

数据挖掘使用机器学习、统计学和数据库等方法在相对大量的数据集中发现模式和知识，它涉及数据预处理、模型与推断、可视化等。数据挖掘包括以下几类常见任务。1. 异常检测异常检测（anomaly detection）是对不符合预期模式的样本、事件进行识别。异常也被称为离群值、偏差和例外等。异常检测常用于入侵检测、银行欺诈、疾病检测、故障检测等。2. 关联分析关联规则学习（Association rule learning）是在数据库中发现变量之间的关系（强规则）。例如，在购物篮分析中，发现规则{面包，牛奶}→{酸奶}，表明如果顾客同时购买了面包和牛奶，很有可能也会买酸奶，利用这些规则可以进行营销。3. 聚类聚类是一种探索性分析，在未知数据结构的情况下，根据相似性把样本分为不同的簇或子集，不同簇的样本具有很大的差异性，从而发现数据的类别与结构。4. 分类分类是根据已知样本的某些特征，判断一个新样本属于哪种类别。通过特征选择和学习，建立判别函数以对样本进行分类。5. 回归回归是一种统计分析方法，用于了解两个或多个变量之间的相关关系，回归的目标是找出误差最小的拟合函数作为模型，用特定的自变量来预测因变量的值。数据挖掘在大数据相关技术的支持下，随着数据存储（非关系型NoSQL数据库）、分布式数据计算（Hadoop/Spark等）、数据可视化等技术的发展，数据挖掘对事务的理解能力越来越强，如此多的数据堆积在一起，增加了对算法的要求，所以数据挖掘一方面要尽可能获取更多、更有价值、更全面的数据，并从这些数据中提取价值。数据挖掘在商务智能方面的应用较多，特别是在决策辅助、流程优化、精准营销等方面，例如：广告公司可以使用用户的浏览历史、访问记录、点击记录和购买信息等数据，对广告进行精准推广。利用舆情分析，特别是情感分析可以提取公众意见来驱动市场决策。在电影推广时对社交评论进行监控，寻找与目标观众产生共鸣的元素，然后调整媒体宣传策略迎合观众口味，吸引更多人群。

本关卡任务可以+200码豆+500码豆+50000码豆（码豆可在>会员中心<兑换实物奖品）活动时间：2021.09.15-2021.10.20在>>>IoT Stage物联网体验馆中体验了优质的物联网解决方案之后，相信大家对物联网在各行业的应用以及华为云IoT的能力也有了更加深入的了解。接下来的实践将会指导大家使用华为云IoT数据分析服务来快速构建数字化工厂孪生体。在开始实践之前，大家可以观看直播回放先了解一下华为云IoT数据分析的能力以及基本操作>>>华为云IoT数据分析资产建模如何支撑企业快速构建数字孪生体华为云IoT数据分析服务基于物联网资产模型，整合IoT数据集成、清洗、存储、分析、可视化，为IoT数据开发者提供一站式服务，降低开发门槛，缩短开发周期，快速实现IoT数据价值变现。本关卡的实践分为2个部分，第1部分纯体验无需操作，第2部分则给大家提供了一份SMT数字工厂孪生体构建的实验手册，只需要根据实验手册操作，即快速构建你的数字工厂孪生体。大家可以根据需求来进行体验。最后，我们希望大家在体验之后可以从开发者的角度出发，对华为云IoT数据分析服务的功能体验提出一些优化建议或者改进意见，我们一起做好华为云IoT平台。1.  快速体验IoT数据分析构建的数字化工厂孪生Demo+200码豆在这一部分，我们已经为您提供并安装好了一个示例应用，您可以>>>使用体验账号登录进行免费体验，以便能够深入了解物联网数据分析的各功能。在体验过程中，您可以在华为云IoT数据分析服务界面中查看示例业务场景的资产模型、时序分析、实时分析和和离线分析，并且可以看到Demo样例 ，中的配置数据源、创建管道任务并读取设备数据、资产建模和基于模型的设备数据实时分析。Demo中的最终数据孪生呈现效果可以通过 第三方应用实时呈现数据分析结果 查看。打卡要求：>>>使用体验账号登录进行免费体验登录体验账号后，在“资产建模-资产”中打开“SMTFactoryDemo”，在产品中添加子资产，并在新建资产选项框中任意位置输入你的华为云账号，截图当前页面，在本帖回复“已完成体验+截图”即为打卡成功，可获得200码豆。2.  基于华为云IoT快速构建数字化工厂实践+500码豆在第一部分的免费实践中，相信大家都已经在IoT数据分析的预制账号中查看了数字工厂孪生体的模型配置。接下来，你可以尝试自己动手了。在本帖底部下载实验手册，根据手册指导，完成你的数字工厂孪生体构建。打卡要求：下载附件实验手册，按照手册指导完成 SMT数字工厂孪生体的构建；按手册中1.3.3步骤9中标黄的要求，回复“已完成实践+截图”到本帖，即为打卡成功，可获得500码豆。3. 华为云IoT数据分析服务功能体验优化建议征集+50000码豆大家在完成1、2部分的实践过程中，可以在>>>IoT论坛交流吐槽版块 发表主题帖子，记录你在操作过程中遇到的问题或者对IoT数据分析服务的功能、体验优化建议，并将你的帖子链接回复到本帖评论。奖励如下：发布帖子表述清晰符合社区规范，即可获得1000码豆；如 你的帖子中涉及优化建议，请标明“优化建议”，活动结束后将根据建议的可行性以及采纳情况给予奖励10000-50000码豆。你可能还想看：>>>【必读】华为云IoT开发者社区新手指南——资源、版块、内容汇总！肯定有你想要的！ >>>【华为云IoT云享专家招募】IoT行业开发者、技术专家进来集合！每月10万码豆！ >>>【活动合集】IoT社区活动实时更新，参与0门槛，回帖就有奖，来赢万元大奖！>>>【日常互动】华为云IoT开发者基础激励~参与互动就有奖励哦>>>【加入社群】技术交流、内容分享、学习成长、最新活动，专家达人交流~就等你啦！注意事项1.   请务必使用个人账号参与活动（IAM、企业账号等账号参与无效）；2.   本次活动一个实名认证账号只能对应一个收件人，如同一账号填写多个不同收件人，不予发放奖励；3.   本次活动，奖品将于获奖公示后10个工作日内完成发放，发放时间根据实际情况动态调整，如有延期敬请见谅；4.    码豆可在>>会员中心入口 >>>兑换实物礼品，具体规则请到会员中心阅读“码豆规则”；5.   为保证码豆成功发放，如果修改过账号名还请向工作人员提供修改前后的账号名。6.   本活动最终解释权归华为云所有。