數據分析是研究原始數據的科學，旨在發現內在規律并形成結論。一些企業已經根據消費者的購買歷史、網站瀏覽模式、閱讀清單以及電影喜好，采用數據分析，以便更好地了解消費者的需求，使公司更有針對性地為目標而努力。
隨著行業的不斷發展，分析可以而且應該應用于原始傳感器數據，這通常被稱為傳感器數據分析。
創建直觀的用戶界面已經非常普遍，通過傳感器進行導航或出于健康目的的用戶運動追蹤，這些應用的用戶界面都非常直觀。然而，傳感器數據可提供的不僅僅是運動監測，當采用算法來分析數據中的微妙變化時，可以挖掘出不同的信息層。例如，轉動中的電機給出一個振動信號，這個信號可由加速度傳感器記錄。當電機正常工作時，振動隨著給定的齒輪傳動比圍繞一個窄幅頻率做整理，，頻域中的能量模式保持相對恒定。當電機磨損時，有缺陷的滾珠軸承或齒輪中的滑動會導致電機以更寬的振動頻譜劇烈振動。通過檢測頻率組成的變化，分析傳感器數據，根據加速度傳感器歷史數據推導出電機健康狀況。借助這些信息，工廠管理人員能更有效地制訂預防性維護計劃。
傳感器數據分析的應用并不局限于預防性維護和預測。飛思卡爾的工程師正與關鍵客戶攜手合作，利用傳感器數據分析發掘潛藏在傳感器數據中的信息并以此獲利，同時創建新型智能電器。下面列出的只是部分有趣的傳感器數據分析應用：
智能床：利用傳感器數據監測脈搏和呼吸，可用于提高睡眠質量，讓您擁有更富有成效的早晨。
啤酒桶：利用傳感器數據來確定桶中剩余酒量，獲得實時啤酒消耗信息，使酒吧和餐廳只在剛好需要時訂購啤酒，從而減少變質情況的發生。
劑量儀：利用傳感器數據來監測患者如何用藥，特別是對于那些慢性病處方藥，確保患者按時按量用藥。
安全電動工具：利用傳感器數據來識別使用中的潛在危險，避免事故的發生。
智能灶臺：利用傳感器數據告知容器中的東西已經沸騰并調小火力，無需用戶干預，從而減少商用廚房的食物浪費和由此產生的成本。
自動防故障淺池泵：利用傳感器數據自動告知淺池泵故障以尋求幫助，避免問題變得更加嚴重。
淋浴設備：向中央計數系統無線傳送酒店客人的用水數據–旨在“修正客人行為。”
胎壓監測系統：提供預防性維護預測，提高汽車的安全性和效率。
游泳池自動化：傳感器監測并控制自動消毒、pH值平衡、清洗和過濾。
隨著安全物聯網的不斷發展，傳感器數據分析可為消費者和公司帶來新的實惠，成為推動新應用、幫助企業盈利的關鍵組成部分。我們的下一篇文章會更深入地探討如何將傳感器數據分析應用于我們日常生活所使用的產品中。
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