物联网数据顾名思义是由各种物联网设备、传感器产生的数据。如果只是将一堆庞大的物联网数据聚集在一起而不做分析的话产生不了实际的价值意义更无法基于数据来开发更多的增值服务。而在物联网的实际应用中企业可以基于对传感器或物联网设备上报上来的海量数据进行分析实现物联网设备运营分析、设备运行状态的预测性维护、产品工艺改造等也可以基于物联网数据分析实现传统人工作业的升级改造比如智慧仓储中的智能调度。请查阅文献撰

一、物联网数据分析的流程

物联网数据分析的流程主要包括数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析建模、数据可视化呈现等步骤。

数据采集是物联网数据分析的第一步，通过各种传感器和设备采集物理世界的数据，包括温度、湿度、气压、光照、电流、电压、位置、速度等。数据采集方式包括有线和无线两种方式，有线方式采用传统的通信方式如RS485、CAN、以太网等；无线方式则采用蓝牙、WiFi、ZigBee等无线协议进行通信。

数据采集后需要对数据进行存储，以保证数据的安全和可靠性。数据存储通常采用关系型数据库、非关系型数据库和分布式文件系统等方式，其中关系型数据库包括MySQL、Oracle等，非关系型数据库包括MongoDB、Redis等。

数据清洗是数据分析中非常重要的一个步骤，因为采集的数据可能存在很多噪声和异常值，需要对数据进行清洗和预处理，以提高数据的质量和可靠性。数据清洗的方式包括数据去重、数据填充、数据采样、数据转换等。

数据分析建模是物联网数据分析的核心步骤，主要是通过数学和统计学方法对数据进行分析和建模，以实现对数据的预测和优化。数据分析建模的方法包括回归分析、聚类分析、决策树分析、神经网络分析等。

数据可视化呈现是将分析结果以图形化的方式呈现出来，以便人们更好地理解和使用分析结果。数据可视化呈现的方式包括表格、图表、地图、仪表盘等。

二、数据分析常用的方法

回归分析是一种通过建立数学模型来分析变量之间关系的方法，主要用于探究自变量对因变量的影响。回归分析的常用方法包括线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。

聚类分析是一种将相似的数据样本归为一类的方法，用于数据分类和数据分组。聚类分析的常用方法包括K-means聚类、层次聚类、密度聚类等。

决策树分析是一种基于树形结构来进行决策的方法，主要用于分类和预测。决策树分析的常用方法包括C4.5算法、ID3算法等。

神经网络分析是一种通过模拟人脑神经元的方式来进行数据分析和处理的方法，主要用于分类、预测和优化。神经网络分析的常用方法包括BP神经网络、Hopfield神经网络等。

三、目前在做数据分析的企业

百度作为国内最大的搜索引擎企业，一直在不断探索人工智能和大数据领域，同时也在物联网数据分析领域有所布局，通过百度云和百度AI开放平台，提供大数据分析和人工智能服务，为企业和个人用户提供数据分析和智能化服务。

腾讯作为国内最大的互联网企业之一，也在物联网数据分析领域有所布局，通过腾讯云和腾讯AI开放平台，提供云计算、大数据分析和人工智能服务，为企业和个人用户提供数据分析和智能化服务。

阿里巴巴作为国内最大的电商企业之一，也在物联网数据分析领域有所布局，通过阿里云和阿里巴巴集团的大数据平台，提供云计算、大数据分析和人工智能服务，为企业和个人用户提供数据分析和智能化服务。

四、现行的物联网工程专业相关领域数据分析标准体系、产业政策和法律法规

国家标准：《物联网应用参考架构》、《物联网应用场景及需求分析》、《物联网安全技术要求》等。

行业标准：《智能家居应用场景和技术要求》、《智能照明系统应用规范》、《智能交通系统应用技术规范》等。

国家政策：《物联网产业发展规划》、《中国制造2025》、《国家信息化战略纲要》等。

地方政策：《广东省物联网产业发展规划》、《江苏省物联网产业发展规划》、《杭州市物联网产业发展规划》等。

《物联网安全评估技术规范》、《物联网产品安全管理规定》、《物联网数据安全管理办法》等