تُستخدم الطرق الإحصائية لتحليل بيانات إنترنت الأشياء (IoT) لاستخراج رؤى قيمة من كميات هائلة من البيانات التي يتم جمعها من الأجهزة المتصلة. تتميز بيانات إنترنت الأشياء بخصائص معينة تجعلها صعبة التحليل، مثل:
- الحجم: يمكن أن تصل كميات بيانات إنترنت الأشياء إلى تريليونات أو حتى كوادرليونات البيانات.
- السرعة: يتم جمع بيانات إنترنت الأشياء في الوقت الفعلي أو بمعدلات عالية.
- التباين: يمكن أن تكون بيانات إنترنت الأشياء غير منظمة أو غير متجانسة.
تساعد الطرق الإحصائية على التغلب على هذه التحديات من خلال توفير طرق لمعالجة البيانات بكفاءة ودقة.فيما يلي بعض الطرق الإحصائية الشائعة لتحليل بيانات إنترنت الأشياء:
- تحليل السلاسل الزمنية: يُستخدم تحليل السلاسل الزمنية لتحليل البيانات التي يتم جمعها على فترات زمنية منتظمة. يمكن استخدامه لتحديد الاتجاهات والظواهر الموسمية وحالات الانقطاعات في البيانات.
- التحليل الإحصائي الوصفي: يُستخدم التحليل الإحصائي الوصفي لوصف البيانات باستخدام المقاييس الإحصائية الأساسية، مثل المتوسط والانحراف المعياري. يمكن استخدامه لتحديد الأنماط في البيانات وتحديد القيم الشاذة.
- تحليل الانحدار: يُستخدم تحليل الانحدار لتحديد العلاقة بين متغيرات متعددة. يمكن استخدامه لإنشاء نماذج تنبؤية يمكن استخدامها لتوقع القيم المستقبلية.
- التعلم الآلي: يُستخدم التعلم الآلي لإنشاء نماذج يمكنها تعلم العلاقات المعقدة في البيانات. يمكن استخدامه لاكتشاف الأنماط غير المرئية للعين البشرية.
فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية استخدام الطرق الإحصائية لتحليل بيانات إنترنت الأشياء:
- استخدام تحليل السلاسل الزمنية لمراقبة أداء المعدات الصناعية وتحديد المشكلات المحتملة.
- استخدام التحليل الإحصائي الوصفي لفهم أنماط استخدام العملاء.
- استخدام تحليل الانحدار لإنشاء نماذج تنبؤية للطلب على المنتجات أو الخدمات.
- استخدام التعلم الآلي لاكتشاف حالات الاحتيال أو الجرائم.
تستمر طرق تحليل بيانات إنترنت الأشياء في التطور مع ظهور تقنيات جديدة. ومع ازدياد حجم وسرعة وتنوع بيانات إنترنت الأشياء، ستصبح هذه الطرق أكثر أهمية لمساعدة الشركات والأفراد على اتخاذ قرارات مستنيرة.