使用机器学习分析物联网设备的客户使用数据
什么是物联网?
物联网(IoT)是一个技术流行语，但它到底是什么意思呢?
物联网的定义很简单:物联网的概念是将任何带有开/关开关的设备连接到互联网，并相互连接。智能手机、手表、甚至家庭娱乐系统等具有Wi-Fi功能的设备数量正在迅速增长。而且，使用这种技术更便宜、更容易，有助于它得到更广泛的应用。所有这些因素都为物联网设备在我们的日常生活中变得无处不在创造了完美风暴。
想到这类设备的一些例子可能并不难——手表、手机、像Alexa或谷歌Home这样的设备可能会浮现在脑海中。但这项技术只会扩大，变得更加广泛。在不久的将来，你的汽车可能会访问你的日历，并规划出前往会议的有效路线，或者如果你要迟到了，可以给你要见的人发短信。你的闹钟可能会把你和你的咖啡机都叫醒，所以当你走到厨房的时候，一杯新鲜的咖啡已经在等你了。当你开始思考这些可能性时，高德纳的预测就不足为奇了预测到2020年，65%的企业将采用物联网产品。物联网技术为客户提供了方便，并代表了收集使用数据的巨大潜力。但这种数据的广泛使用和收集引发了更多问题。如何最好地组织和分析来自物联网的数据?
机器学习概论
这就是机器学习的用武之地。机器学习是让计算机像人类一样学习和行动的科学。最终的目标是让计算机通过提供数据来分析和学习，从而自主地提高学习能力。机器学习可以有以下几种形式:
- 引导式学习(已知预期结果)
- 无引导学习(数据事先不知道)
- 强化学习(其中学习是模型和环境之间交互的结果)。你可能听说过谷歌使用机器学习来削减成本在他们的一个数据中心。
那么，这是如何与数据组织、管理和分析联系起来的呢?如果数据没有被利用，它就是无用的。如果有太多的数据，无法组织和分析——这是无用的，或者机器学习可以帮助解决这个问题。通过将物联网设备的各种数据收集与机器学习的强大预测分析相结合，您可以利用数据形成有价值的见解。
机器学习和物联网设备的例子
使用机器学习算法可以帮助物联网数据更适合处理和分析。正确部署这些算法可以帮助组织和标记数据。通过机器学习，公司可以快速评估数据并检查其是否符合某些合规要求，这在高度监管的金融服务中非常有用。
机器学习也可以分析数据。例如，一个算法可以解析从复杂机器返回的数据。使用机器学习技术，可以生成一种算法，可以预测并提醒企业系统何时可能出现故障或需要维护。这种预测能力可以帮助企业节省时间和金钱。
另一种整合预测性机器学习的方式是通过高科技农业。农业设备中的传感器收集有关土壤质量、天气和植物的数据，然后可以用来预测作物产量或下一季的肥料使用情况。
使用机器学习来分析客户使用数据也可以对营销研究和分析产生很好的效果。拥有物联网设备的公司可以跟踪这些设备的使用频率，然后将使用情况与产品销量进行比较。
在这些例子中，物联网设备正在生成大量数据，这些数据可以结合起来，为企业形成新的见解。如果你有一个目标，但没有所有可能帮助你做决定的变量，机器学习是有用的——告诉算法你想要的结果，它可以在数据中分离出相关变量。如果你正试图解决一个问题，并且已经有了大量的相关数据，机器学习可能是一个很好的选择——机器学习模型至少需要一个千数据点是有用的。
结论
物联网和机器学习都处于相对早期的阶段，这些例子只是对合并这些技术的可能性的初步体验。智能算法可用于收集用户体验数据，从而帮助改善用户体验或预测市场行为。使用物联网数据的公司应该很好地了解他们拥有什么样的数据，以及他们希望在物联网分析中最好地利用机器学习来获得什么样的结果。