物联网安全数据分析方法有哪些

物联网安全数据分析方法有以下这些：

• 描述性分析方法：描述性数据分析告诉我们现在或过去正在发生什么。例如，卡车发动机中的温度计每秒报告一个温度值。从描述性分析的角度来看，可以随时提取这些数据，以了解卡车发动机的当前运行状况。如果温度值过高，则可能出现冷却问题或发动机承受了太多的负荷。

• 诊断性分析方法：当我们对“为什么”感兴趣时，诊断性数据分析可以提供答案。继续以卡车发动机中的温度传感器为例，我们可能想知道为什么卡车发动机会出现故障。诊断性分析可能表明发动机温度过高，发动机过热。对由大量智能对象生成的数据应用诊断性分析，可以清楚地了解问题或事件发生的原因。

• 预测性分析方法：预测性分析的目的是在问题发生之前对其进行预测。例如，通过使用卡车发动机的历史温度值，预测性分析可以对发动机中某些部件的剩余寿命进行估计，从而在故障发生之前主动更换这些组件。或者，如果卡车发动机的温度值随着时间的推移开始缓慢上升，这可能表明需要更换机油或进行其他类型的发动机冷却维护。

• 处方性分析方法：处方性分析超越了预测性分析，为即将出现的问题提出了解决方案。对卡车发动机的温度数据进行处方性分析，可能会计算出各种替代方案，从而经济有效地维护卡车。这些计算可能包括更频繁地更换机油和冷却维护所需的成本，以及在发动机上安装新的冷却设备或升级到租用一台功率更大的发动机。处方性分析着眼于各种因素，并提出适当的建议。