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物聯網帶動呼和浩特隨身護衛的發展

發布日期:2018-08-03 作者: 點擊:

  在互聯網和物聯網的快速發展加持之下, Data Mining 被包裝成了Big Data 而擁有了所謂的四大特性或四個V: Volume(大量), Velocity(速度), Variety(多樣性), Veracity(真實性)
 
  Doug Laney, Gartner分析師, 2001年最早提出3V: Volume, Velocity, Variety--數據處理的三大挑戰. 后來Inderpal Bhandar (Express Scripts 的Chief Data Officer, CDO)在波士頓 (Big Data Innovation Summit)的演講中提出應加上”Veracity”分析并過濾數據有偏差、偽造、異常的部分. 就變成了今天Big Data 的四大特性.

  但可見Big Data 的核心還是Data Mining. Big Data 形式, 而Data Mining 則是其內涵.

   

      跨產業數據采礦標準作業程序 (CRISP, CRoss Industry Standard Process for Data Mining) 一套Data Mining的標準作業步驟, 是于1990年起,由SPSS及NCR兩大廠商在合作戴姆克賴斯勒-奔馳(Daimler Benz)的數據倉儲以及數據采礦過程中發展出來的. 整個Data Mining從了解商業的問題及目的, 數據的了解, 數據的準備, 找出模型, 評估模型到布建應用模型的步驟.

 
  本文的目的只是簡單介紹一下物聯網跟大數據的關系, 如果對大數據有興趣, 推薦清大簡禎富教授《數據挖礦與大數據分析》這本書, 但要有點統計跟數學的基礎。

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