2018 Week 7 Data Analysis

1. 感測資料的分析
日期：2018/4/12

2. 物聯網的價值
物 ＋ 網路 ＝ 物聯網
最根本的需求是資料 有價值的資訊
資料分析
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3. 高雄市2018/4/5 天氣觀測資料
觀測時間 溫度(°C) 相對溼度(%) 觀測時間 溫度(°C) 相對溼度(%)
5:50 PM 27.1 64 2:50 PM 29.1 63
5:40 PM 27.1 64 2:40 PM 29.3 62
5:30 PM 27.3 64 2:30 PM 29.4 62
5:20 PM 27.3 64 2:20 PM 29.6 62
5:10 PM 27.6 64 2:10 PM 28.8 64
5:00 PM 27.9 64 2:00 PM 27.8 66
4:50 PM 28 63 1:50 PM 27.7 66
4:40 PM 28.3 63 1:40 PM 28.6 65
4:30 PM 28.3 63 1:30 PM 29 64
4:20 PM 28.1 64 1:20 PM 28.9 64
4:10 PM 28.2 64 1:10 PM 28.6 64
4:00 PM 28.3 63 1:00 PM 29 63
3:50 PM 28 64 12:50 PM 29.2 63
3:40 PM 28.5 63 12:40 PM 28.6 65
3:30 PM 28.4 64 12:30 PM 29.3 62
3:20 PM 28.7 63 12:20 PM 28.8 65
3:10 PM 28.5 62 12:10 PM 28.8 64
3:00 PM 28.9 62 12:00 PM 28.7 64

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PM
5:50
PM
高雄市2018/4/5 天氣觀測資料
溫度 (°C>>°F) 相對溼度 (%) 4

5. 物聯網系統中三個組件的互動
連網的感測器 資料儲存 分析引擎
感測資料
感測器本身或
外部感測資料 分析資料
儲存分析結果
回饋/控制
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6. 資料分析在物聯網應用中扮演的
角色
圖片來源：https://www.stockfeel.com.tw/讓人安心悠遊的智慧交通/
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7. • 智慧醫療
• 在過去的幾年中，醫療行業已經創造了大量的資料。資料分析為大型醫
療資料庫中提取有價值的資訊，這些資訊可以幫助預測流行病和發現各
種疾病的治愈方法，也可以幫助醫療保健專家分析大量患者資料來了解
疾病史（以家庭醫生為例），可能會在早期階段發現嚴重疾病，防止生
命的喪失。
雲端運算平台
電子病歷
醫院
家
手機
手錶
血壓計
血糖儀
圖片來源：https://www.stockfeel.com.tw/以病人為中心‧智慧醫療服務/
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智慧醫療

8. 圖片來源：https://www.gvm.com.tw/article.html?id=34545
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9. 圖片來源：https://www.kapturecrm.com/blog/smart-inventory-management-system-lets-stay-top-business-heres/
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智慧倉儲

10. 資料分析在物聯網中的效益
物聯網的應用 資料分析的效益
智慧交通
• 藉由事故的歷史紀錄來了解事故發生原因，達到減少事故的發生
• 減少交通堵塞
• 最佳化貨運流動
• 確保道路安全
智慧醫療
• 預測流行病
• 幫助保險公司做更好的政策
• 早期階段發現嚴重疾病，防止生命的喪失
智慧電網
• 根據用電情況制定合適的商品定價
• 預測未來的供電需求
• 確保適當的供電平衡
智慧倉儲
• 策略性的放置廣告
• 了解顧客需求
• 識別出潛在的風險
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11. 五種物聯網的大數據資料類型
• 狀態資料（Status Data）
• 定位資料（Location Data）
• 自動化資料（Automation Data）
• 可供行為參考的資料（Actionable Data）
• 用戶回饋資料（Creating A Feedback Loop With IoT Data）
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12. 狀態資料
• 狀態資料是提供關於物聯網裝置的即時動態資料，例如：冷氣中
的壓縮機是否正常運作、溫溼度或加速度等。感測器傳給資料庫
最原始資料。
• 提供物聯網裝置所在位置的資料，例如：使用GPS定位進行貨物
追蹤或者賣場使用Beacon進行商品推播。
定位資料
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13. 自動化資料
• 自動化資料指的是當感測器滿足觸發條件，啟動物聯網裝置運作
的資料，通常需要其他資料類型的配合來產生自動化資料，例
如：PIR感測器在感測到紅外線時自動開啟電燈。
可供行為參考的資料
• 把這種資料看作是有後續計畫的狀態資料。例如：露點溫度對機
師而言會被用作計算引擎結冰以及出現霧的可能性，是一項重要
數據。
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14. 用戶回饋資料
• 現在大部分公司並不太了解他們產品的使用狀況。這些產品從經
銷商處裝運，從零售商處銷售，最後進入了千家萬戶。而使用者
和生產者可能永遠都不會有交集。
• 物聯網創造了一個從消費者到生產者的回饋機制，在這裡產品生
產者可以在保有適度隱私、安全以及抽樣來檢驗產品的實際表現，
並鼓勵持續的產品改進和創新。
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15. 資料分析的目標
• 一種新型態的分析來自於物聯網興起所帶來的資料，稱之為
Analytics of Things，AoT。
• Analytics of Things 根據應用分成五種類型：
• 描述性分析（Descriptive Analytics）
• 診斷分析（Diagnostic Analytics ）
• 預測分析（Predictive ）
• 建議分析（Prescriptive）
• 自動化分析（Automating Analytics）
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16. 描述性分析
• 來自物聯網資料中最常見的分析方法是將描述性分析用資料視覺
化。利用各種各樣的圖表，線性圖、圓餅圖等等統計學常見的呈
現資料的趨勢。
• 這種分析中重要的價值可以用於警報，當數值高於或低於某些門
檻值會發出通知。當地震發生時，震動播高於平常的數值時，發
出通知就是一種例子。
• 描述性分析回答what的問題，發生了什麼事。
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17. 診斷分析
• 基於統計模型發現資料間變數的關係稱為診斷性分析，一般來說，
會基於某種回歸模型（regression model）。
• 在物聯網中，診斷模型會用於描述性分析中的警示是否有效。如
果只是用一個常數做為門檻值去監控資料，容易造成錯誤或誤判。
因此，透過診斷分析的方法對資料進行分類，提升對於門檻值的
有效性。
• 診斷性分析回答why的問題，為什麼發生了這種事？
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18. 預測分析
• 預測一般可以使用在物聯網本身的感測器上，或是收集到的資料
中。例如：能夠預測哪些感測器即將故障，或是根據病人的資料
預測其發作的狀況。
• 預測回答的是what likely的問題：將要發生什麼事？
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19. 建議分析
• 建議分析可以視為是一種推薦模型，根據資料去建議策略。牽涉到模
型的最佳化：什麼價格要進行股市交易、怎麼時間賣商品可以獲得最
大的收益等等。建議分析提供使用者選擇的機會。
• 比預測提供更進一步的行動，在物聯網中更為需要，因為更多更快產
生的資料量。也必然需要更多的技術在背後支撐著，像是資料探勘或
是機器學習等等。
• 回答的也是一個what的問題，但這個問題很直接：我需要做些什麼？
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20. 自動化分析
• 最後一種是自動化分析，這也是工業化 4.0 的最終奧義。根據資
料分析，自動化定義製造流程。無論是在金融市場，或是工業製
造正在往這個方向前進。然而，這一塊的發展正在持續發展中，
值得繼續看下去。
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