數據已成為企業最有價值的資產之一。隨著數據分析技術的進步，分析師們將很快就能從大量數據中提取寶貴見解。您預測未來的能力取決于您對過去的了解程度——公司的預測能力僅取決于其擁有的數據。對新的、更好數據來源的需求，使得技術部門和技術咨詢開創了收集數據的新方法，比如物聯網傳感器和設備。如果使用得當，這些物聯網傳感器可以大大提高任何公司的預測分析能力。下面，我們將介紹如何從物聯網傳感器收集數據并將其用于預測分析，以及公司如何從這些數據中受益。

　　什么是物聯網分析？據羿戓資源所了解，物聯網分析是指，依賴于從連網傳感器（也稱為物聯網設備）收集到的數據進行分析。物聯網分析與傳統分析的不同之處在于它使用的數據。物聯網分析是從一系列物聯網傳感器中提取數據，并且這些傳感器被配置為可以提供多種數據類型。此外，這些傳感器還可以為管理員提供全面且實時的數據集，例如，在某些系統中，物聯網數據池可以每分鐘或每秒鐘更新一次。然后，管理員可以分析這些數據——通常借助大數據分析技術或物聯網平臺——以識別趨勢并做出預測。在預測分析中使用傳感器數據的原因和方式有一些行業特別受益于物聯網傳感器提供的數據，并且他們已經將這些傳感器大量集成到現有工作流程中。以下是在預測分析中如何以及為何使用傳感器數據的一些示例。工廠是物聯網傳感器和數據收集平臺快速發展的最大受益者。在工廠環境中，停機可能會造成巨大的損失，其中機器故障可能代價高昂，甚至可能會對工人造成危險。內置在工廠機器上的物聯網傳感器可以跟蹤變量（例如振動、溫度和機器定時），然后將這些變量數據輸入分析平臺并對其進行分析，以預測特定機器何時需要維護。（來自物聯之家網）這樣，工廠管理人員就可以在設備出現故障之前識別它們，從而降低了停機或更昂貴維修的風險。其中一些平臺甚至嵌入到工廠控制系統中，以便在緊急情況下或即將發生故障時關閉機器。物聯網傳感器也用于智慧城市的預測分析。通過傳感器，城市可以監測從交通流量到停車位使用的一切。然后，城市可以利用這些數據來推動政策決策——比如如何重新規劃交通信號燈設計或增強基礎設施投入。一些主要城市，例如莫斯科和紐約，已經在使用智能傳感器的數據來指導城市政策。

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