摘要:刚开始工作会用excel做简单的数据处理,随着应用场景和需求的变化,发现有些数据用excel不能很快速的处理。后面在cda系统地学习了统计学知识和一些主流的分析工具:mysql、python等,选择恰当的场景应用这些软件对我的工作效率有了很大的提升。后面因为公司业务发展,对数据分析的需求越来越多,而我刚好掌握了相关技能,就正式成为了一名数据分析师。
本文将带你了解物联网之物联网在灾害预防中的作用,希望本文对大家学物联网有所帮助。
在过去十年中,各国发生了数百起自然灾害,虽然美国是受影响最严重的国家之一,但发展中国家仍然是主要受害者,特别是在人口密集和应急基础设施薄弱地区。灾难性事件常常导致严重的财产损失,并危机人和动物的生命安全,处理各种灾难事件是一项极具挑战性的任务。
物联网是否能够预防自然灾害?
随着全球气候变化越来越引起全世界的关注,专家们不停地探索利用物联网技术解决和优化自然灾害引起的突发事件。
地震、海啸、火灾、火山爆发、洪水、飓风、龙卷风、滑坡、极端天气条件等各种自然灾害,所带来的损失都是难以避免的。然而,幸运的是,在我们所处的时代,技术的巨大进步可以有效降低这些灾害的影响程度。确切地说,物联网技术已经在短时间内变得成熟,并扩展了其实际应用领域。来自世界各地的一些研究人员、科学家和物联网专家一直在努力部署这些智能技术,以最大限度地减少自然灾害带来的影响。
物联网虽然不能防止任何灾难发生,但可以肯定的是,物联网能够帮助进行有效的防灾准备,它有助于预测即将发生的灾害事件,并通过智能系统向社区发送预警通知。
为什么说物联网是灾害预防管理中一项极具潜力的技术?
很显然,物联网的第一项应用是尽量减少发生自然灾难事件的风险。借助gis,智能设备和卫星通信,物联网技术可用于设计预警系统。
在此之后,物联网的应用在于了解即将到来的灾难事件。什么能比社交媒体更快地提高人们的认识并快速指导相关准备工作?当然,传统媒体也扮演着重要角色。
提供紧急响应的实时通信是物联网另一个潜在应用。
在任何灾难性事件发生之后,最具挑战性、最繁琐的工作就是灾后重建和救援。物联网技术可以有效地用于创建搜索失踪人员的在线系统,甚至管理应急资金。
此外,当常规通信基础设施较差、受到影响或不工作时,启用物联网设备和系统可以作为通信的替代方式。尽管物联网的最新创新并不是为灾难预备所设计的,但它们在灾难时的确提供了可选择性,虽然它无助于备灾和抗灾能力,但能够在这种情况下以有限或紧急的通信形式进行通信。
物联网传感器在灾难预防中的作用是什么?
物联网传感器的应用被认为是一项卓越的创新,是一种预防自然灾害的有效方式,对于那些缺乏预见性的场景更是如此,因为缺乏预见性加剧了任何自然灾害和紧急情况发生的破坏性,传感器可通过监测多种气候参数对灾害进行提前预警。物联网传感器可安装在特定区域内,以便在灾难性事件发生时充当应急单元系统。这些传感器不断监测天气参数,例如湿度、湿度、温度、空气质量、压力、水位等,当其中任何一个或多个参数达到危险水平时,传感器网络就会了解这些参数,并根据这些参数的变化发出预警通知。
在发生森林火灾的情况下,树木上的物联网传感器监测温度、湿度、co和co2水平,当地居民提前得到通知,所有细节甚至在消防员到达现场之前就通知到他们。
其他任何通知系统在提醒紧急响应和发布广播时,都很难与传感器的通知速度相匹配。此外,传感器有助于提供关于天气、疏散方式、交通、医疗服务和警察的实时详细信息。简而言之,他们很早就预测到即将到来的危险,以便帮助提前做出重要的决定。
研究人员正在进一步研究特定物联网传感器类型,包括红外和微波,前者在洪水预报管理中有一定的应用价值,后者在地震中有着重要的应用价值。
以上就介绍了物联网的相关知识,希望对物联网有兴趣的朋友有所帮助。了解更多内容,请关注职坐标人工智能之物联网频道!
python处理excel数据
刚开始工作会用excel做简单的数据处理,随着应用场景和需求的变化,发现有些数据用excel不能很快速的处理。后面在cda系统地学习了统计学知识和一些主流的分析工具:mysql、python等,选择恰当的场景应用这些软件对我的工作效率有了很大的提升。后面因为公司业务发展,对数据分析的需求越来越多,而我刚好掌握了相关技能,就正式成为了一名数据分析师。
但如果你的数据条数超过10万行,你试着用excel执行一下删除重复值的操作,几乎会瞬间无响应,然后excel就闪退了,很多人又没有及时保存文件的习惯,闪退会导致之前做的工作白做了。如果你用python的话,首先python处理几十万条数据的时候,速度还是可以的,即使速度慢一点,大多数时候是不会出现软件闪退的,而且即使闪退了,之前的代码是有的,只需要把之前的代码重新运行一遍就好了,不需要重头再做。
数据分析师作为数据分析领域的入门级人才,外行的小伙伴可千万不要把它理解成一个简单的工具学习。就如我们一直强调的那样,数据分析师是一个职业,它不是仅做一些简单的数据处理及报表的工作,会使用excel、python、sql等工具就是数据分析师了。
基金投资经理做策略分析需要每天查看大量的股票行情、公司报表,还要每天在excel上手动更新数据,而用python可以随时随地利用截面数据、时序数据获取,完成动态分析和自动更新数据。
bda初级数据分析师针对的是没有数据分析基础的同学,学习基础分析方法和excel和sql的使用;bda中级数据分析师相对于初级数据分析师更加侧重于利用各种分析方法,从大量业务数据中提取隐含和潜在的、对决策有用的信息和知识,并结合业务所在的行业,帮助企业做出运营决策,以及预测未来的趋势和不同的选择的结果,主要使用python作为分析工具。
我叫张俊红,目前在一家互联网公司从事数据分析相关的工作。在工作之余,我个人会写一些公众号文章,还会写数据分析相关的书籍,比如说我最近新出的这本对《对比excel,轻松学习python报表自动化》,这本从上市到现在一直都在当当新书榜第一的位置。
说起数据分析的学习,相信大家对python并不陌生,近几年深受广大数据分析从业人员以及需要学习数据分析的人的青睐。那么除了python课程还有什么课程需要学习呢?
excel只不过是数据分析师必备技能之一,并不是excel学的出神入化了,就可以当一名合格数据分析师了。excel工具是数据分析的重要工具。基本能实现小量数据的大部分数据分析工作。但是我们现在处于大数据时代,尤其在互联网 的政策激励下。企业日常生产中会产生大量的数据资产,仅仅依靠excel已经无法完成全部的数据分析工作了。因此需要在会使用excel工具的基础上不断的加深数据分析的学习,拓展学习大数据分析相关的工具使用。
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