關(guān)于作者：胡典鋼，***工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)**，順豐物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)負(fù)責(zé)人，兼任順豐集團(tuán)職業(yè)發(fā)展評(píng)審委員和ZETA聯(lián)盟工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)高級(jí)顧問(wèn)，負(fù)責(zé)順豐物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)及產(chǎn)品化工作。在物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算、工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域從業(yè)10余年，有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。歷任NI公司應(yīng)用工程師、高級(jí)應(yīng)用工程師、大區(qū)銷售經(jīng)理，兼任GSDZone社區(qū)專欄作者和海南大學(xué)校外**，NI（中國(guó)）**認(rèn)證雙架構(gòu)師——LabVIEW架構(gòu)師和TestStand架構(gòu)師，主導(dǎo)大型工業(yè)自動(dòng)化測(cè)試控制和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)工作。2016年受邀撰寫(xiě)專著《TestStand工業(yè)自動(dòng)化測(cè)試管理》，廣受業(yè)界好評(píng)，多次重印。本文摘編自《工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)：平臺(tái)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用實(shí)踐》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。（ISBN：978-7-111-70227-6）延伸閱讀《工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)》點(diǎn)擊上圖了解及購(gòu)買轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系微信：DoctorData推薦語(yǔ)：這是一本從平臺(tái)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用實(shí)踐3個(gè)維度***講解工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)如何在生產(chǎn)實(shí)踐中落地的著作。它是順豐物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)負(fù)責(zé)人10余年經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，得到了行業(yè)里近10位**的一致推薦。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方法包括人工記錄和儀器測(cè)量。衢州數(shù)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)

    所以數(shù)據(jù)分析法在工業(yè)設(shè)計(jì)中運(yùn)用非常***，而且是極為重要的。[3]數(shù)據(jù)分析分析工具編輯使用Excel自帶的數(shù)據(jù)分析功能可以完成很多專業(yè)軟件才有的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析，其中包括：直方圖、相關(guān)系數(shù)、協(xié)方差、各種概率分布、抽樣與動(dòng)態(tài)模擬、總體均值判斷，均值推斷、線性、非線性回歸、多元回歸分析、移動(dòng)平均等內(nèi)容。在商業(yè)智能領(lǐng)域Cognos、StyleIntelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及國(guó)內(nèi)產(chǎn)品如YonghongZ-SuiteBI套件等。[5]數(shù)據(jù)分析步驟編輯數(shù)據(jù)分析有極***的應(yīng)用范圍。典型的數(shù)據(jù)分析可能包含以下三個(gè)步：[6]1、探索性數(shù)據(jù)分析：當(dāng)數(shù)據(jù)剛?cè)〉脮r(shí)，可能雜亂無(wú)章，看不出規(guī)律，通過(guò)作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計(jì)算某些特征量等手段探索規(guī)律性的可能形式，即往什么方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數(shù)據(jù)中的規(guī)律性。[6]2、模型選定分析，在探索性分析的基礎(chǔ)上提出一類或幾類可能的模型，然后通過(guò)進(jìn)一步的分析從中挑選一定的模型。[6]3、推斷分析：通常使用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)所定模型或估計(jì)的可靠程度和精確程度作出推斷。[6]數(shù)據(jù)分析過(guò)程的主要活動(dòng)由識(shí)別信息需求、收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、評(píng)價(jià)并改進(jìn)數(shù)據(jù)分析的有效性組成?；窗捕ㄖ茢?shù)據(jù)采集供應(yīng)商在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，需要注意數(shù)據(jù)的來(lái)源、采集方法和采集頻率等因素，以確保數(shù)據(jù)的可靠性和有效性。

    什么是風(fēng)控系統(tǒng)？系統(tǒng)是由多個(gè)相互聯(lián)系的元素組成、能完成特定功能的整體。風(fēng)控系統(tǒng)是系統(tǒng)的一種，除了具備系統(tǒng)的三個(gè)特征之外，還具有兩個(gè)特征：一是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，包含軟件、硬件、數(shù)據(jù)。二是服務(wù)于風(fēng)控業(yè)務(wù)，在風(fēng)控領(lǐng)域使用。風(fēng)控系統(tǒng)的分類風(fēng)控系統(tǒng)分為在線系統(tǒng)和離線系統(tǒng)。在線系統(tǒng)：即產(chǎn)生真實(shí)業(yè)務(wù)結(jié)果，如審批系統(tǒng)；離線系統(tǒng)：不產(chǎn)生真實(shí)業(yè)務(wù)結(jié)果，主要作用是展示和分析，如BI系統(tǒng)，建模平臺(tái)。典型五大風(fēng)控系統(tǒng)在線系統(tǒng)是做風(fēng)控業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)平臺(tái)，所以重點(diǎn)給大家介紹在線系統(tǒng)：典型五大風(fēng)控系統(tǒng)。審批系統(tǒng)、反**系統(tǒng)、催收系統(tǒng)、征信平臺(tái)、決策引擎。那么，這些系統(tǒng)****的功能是什么呢？以及跟其他系統(tǒng)之間是如何交互的？一、審批系統(tǒng)從客戶填寫(xiě)資料、提交申請(qǐng)到得到申請(qǐng)的**終結(jié)果，中間資料所走的后臺(tái)就是審批系統(tǒng)。審批系統(tǒng)針對(duì)客戶風(fēng)險(xiǎn)做出一系列的評(píng)估，**終得出結(jié)果。**功能模塊：收集數(shù)據(jù)、加工變量、執(zhí)行策略①收集數(shù)據(jù)：申請(qǐng)表信息、歷史數(shù)據(jù)、征信數(shù)據(jù)、埋點(diǎn)數(shù)據(jù)等；②加工變量：對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行變量加工；③執(zhí)行策略：策略的本質(zhì)是數(shù)據(jù)的應(yīng)用，加工好的變量會(huì)傳給策略引擎包，引擎包中的策略開(kāi)始運(yùn)行，**后輸出申請(qǐng)結(jié)果或風(fēng)險(xiǎn)決策。

    ▲圖2***代離線計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)第二代架構(gòu)從2012～2014年，在承載離線計(jì)算的基礎(chǔ)上，擴(kuò)展了平臺(tái)能力，支持實(shí)時(shí)計(jì)算的需求，如圖3所示?！鴪D3第二代實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)在***代離線計(jì)算平臺(tái)基礎(chǔ)之上，我們?nèi)诤蟂torm和Spark構(gòu)建了第二代實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)。主要的演進(jìn)如下。1）集成Spark，離線計(jì)算比Hadoop性能更高。2）引入Storm，支持秒級(jí)/毫秒級(jí)的流式計(jì)算任務(wù)。3）建設(shè)了實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)TDBank，數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)從天級(jí)（T+1）到秒級(jí)的飛躍。4）支持資源和任務(wù)調(diào)度方面，平臺(tái)支持離線與在線混合部署，任務(wù)容器化，資源管理的維度支持CPU、內(nèi)存，以及網(wǎng)絡(luò)與I/O，進(jìn)一步提升了平臺(tái)輕量化、敏捷性與靈活性，極大提升了平臺(tái)利用率，降低了成本。第三代架構(gòu)從2015～2019年，在通用大數(shù)據(jù)計(jì)算外，開(kāi)始支持機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等AI場(chǎng)景，BigData與AI在平臺(tái)層面逐步融合，如圖4所示。▲圖4第三代機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算平臺(tái)在第二代實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)基礎(chǔ)上，自主研發(fā)了機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)Angel，并以Angel為**構(gòu)建第三代機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算平臺(tái)生態(tài)。主要演進(jìn)如下。1）我們與北京大學(xué)合作，自主研發(fā)了高性能分布式機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。該平臺(tái)支持十億至百億維度模型，支持?jǐn)?shù)據(jù)并行及模型并行，支持在線訓(xùn)練。同時(shí)。數(shù)據(jù)采集可以幫助企業(yè)進(jìn)行預(yù)測(cè)和預(yù)測(cè)，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求和趨勢(shì)，以便做出更明智的決策。

    Roblox龐大的用戶基礎(chǔ)不*可能產(chǎn)生眾多的VR游戲，也使Roblox有可能成為虛擬現(xiàn)實(shí)社交平臺(tái)。當(dāng)前，在這兩個(gè)重要的新商業(yè)模式基礎(chǔ)上，游戲的會(huì)員體系、榮譽(yù)體系、群組體系都在游戲中得到了重新建設(shè)。這些方面與傳統(tǒng)游戲的競(jìng)爭(zhēng)格斗屬性完全不同，甚至和之前的《第二人生》游戲純粹的構(gòu)建也不同，趣味性更強(qiáng)一些。所以，回到我們從元宇宙角度對(duì)Roblox的審視來(lái)看，它確實(shí)是一個(gè)向3D社交網(wǎng)絡(luò)升級(jí)的游戲形態(tài)，同時(shí)伴隨著游戲引擎和編輯器的同時(shí)升級(jí)，并且內(nèi)部生態(tài)系統(tǒng)在“虛擬+現(xiàn)實(shí)”的推動(dòng)下比之前的3D社區(qū)更加立體和豐富。這一切帶來(lái)了超越游戲本身的元宇宙體驗(yàn)。這也解釋了元宇宙是一個(gè)起源于游戲，但是完全超越游戲的全新產(chǎn)業(yè)形態(tài)。02EpicGames與元宇宙EpicGames作為元宇宙游戲**性公司，比Roblox具有更強(qiáng)的游戲?qū)傩?。元宇宙游戲?qū)嶋H上是超越既定游戲認(rèn)知的娛樂(lè)性的。我們?cè)侔袳picGames和Roblox做一個(gè)對(duì)比。1.傳統(tǒng)游戲基因和騰訊加持EpicGames公司的成長(zhǎng)經(jīng)歷比Roblox的順利很多。EpicGames的**作品有《***風(fēng)暴》《堡壘之夜》等，****的產(chǎn)品是《***機(jī)器》系列。該公司的盈利能力一直很強(qiáng)，其研發(fā)團(tuán)隊(duì)是近十年來(lái)**負(fù)盛名的游戲制作團(tuán)隊(duì)。傳感器網(wǎng)絡(luò)是一種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)采集方法，利用多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和傳輸。湖州哪里有數(shù)據(jù)采集單價(jià)

數(shù)據(jù)采集可以幫助企業(yè)建立完善的數(shù)據(jù)分析體系，為企業(yè)發(fā)展提供有力的支持。衢州數(shù)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)

    [1]數(shù)據(jù)分析目的編輯數(shù)據(jù)分析的目的是把隱藏在一大批看來(lái)雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)中的信息集中和提煉出來(lái)，從而找出所研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們做出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。數(shù)據(jù)分析是有組織有目的地收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，使之成為信息的過(guò)程。這一過(guò)程是質(zhì)量管理體系的支持過(guò)程。在產(chǎn)品的整個(gè)壽命周期，包括從市場(chǎng)調(diào)研到售后服務(wù)和到終處置的各個(gè)過(guò)程都需要適當(dāng)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析過(guò)程，以提升有效性。例如設(shè)計(jì)人員在開(kāi)始一個(gè)新的設(shè)計(jì)以前，要通過(guò)***的設(shè)計(jì)調(diào)查，分析所得數(shù)據(jù)以判定設(shè)計(jì)方向，因此數(shù)據(jù)分析在工業(yè)設(shè)計(jì)中具有極其重要的地位。[3]數(shù)據(jù)分析類型編輯在統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域，有些人將數(shù)據(jù)分析劃分為描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性數(shù)據(jù)分析以及驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析；其中，探索性數(shù)據(jù)分析側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征，而驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析則側(cè)重于已有假設(shè)的證實(shí)或證偽。[1]數(shù)據(jù)分析探索性數(shù)據(jù)分析探索性數(shù)據(jù)分析是指為了形成值得假設(shè)的檢驗(yàn)而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的一種方法，是對(duì)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)假設(shè)檢驗(yàn)手段的補(bǔ)充。該方法由美國(guó)***統(tǒng)計(jì)學(xué)家約翰·圖基(JohnTukey)命名。[1]數(shù)據(jù)分析定性數(shù)據(jù)分析定性數(shù)據(jù)分析又稱為“定性資料分析”、“定性研究”或者“質(zhì)性研究資料分析”。衢州數(shù)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)