对车联网大数据的理解和未来规划.docVIP

一·对车联网大数据的理解 生活中，我们并不缺少数据，只是缺少采集数据的设备和技术。比如我们的汽车就是一个不小的数据源，汽车在开动的时候，车速，胎压，车内温度，实时路况等都是不断变化的数据流，当全城甚至全国的车辆联网后，每一辆汽车上传的数据都会带有此车的位置状态信息，关联交通管理部门的数据库后，这些数据也会带有车主的身份信息，违规记录等，千千万万的汽车联网后，很容易产生海量数据。大数据分析的核心价值在于预测，数据越完整，参数越少，预测也就越准确。在车联网领域，数据源庞大，但需要预测的参数并不多(比气象预报什么的少多了)，因此大数据的预测能发挥出十分有效的作用。 车辆上传的每一组数据都带有位置信息和时间，并且很容易形成海量数据。一方面，如果说大数据的特征是完整和混杂，而车联网与车有关的大数据特征是完整加精准。如某些与车辆本身有关的数据，都有明确的一个ID，根据这个ID可以关联到相应的车主信息，并且这些信息还是精准的。另一方面，我们可以看到车联网与驾驶人的消费习惯、兴趣爱好等大数据特征是完整和部分精确。因此，研究车联网的大数据更有意义。 车联网大数据在生活中的应用很广泛，如：路线规划和行车警告，公交系统的资源分配，紧急情况下的快速反映。 二·未来的职业规划 现在我在学一些关于数据分析和数据挖掘的一些知识，也在关注车联网大数据这一块的内容，就是想着以后从事这方面的工作进行车联网大数据的获取，整理和分析。