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IoTデータの分析について

shakemaru
イメージセンサー

初めまして。

IoTデータの時系列解析において、よく使われる解析パターンをご教示いただけないでしょうか。

具体的には、センサーデータ(Json)をwindow化し、

その後の分析についてご教示いただければ幸いです。

 

2件の返信2
YusukeK
データサイエンティスト
データサイエンティスト

@shakemaru 様、DataRobotの川越と申します。ご質問いただき、ありがとうございます!

まず、IoTにおいてセンサなどの時系列データを扱う場合、大きく分けて2パターンあるかと思います。まず以下のスライドをご覧ください。

YusukeK_0-1607674058167.png

上側のパターンとしては、過去のセンサ指示履歴を元に、将来のセンサ指示値を連続的に予測するものです。これは「時系列モデリング」に該当します。

一方、下側は、センサデータ自体は連続値ではありますが、あくまでもバッチ的に取得されます。例えば、ある工程において「不良品が発生した場合のセンサ指示値履歴」「良品が発生した場合のセンサ指示値履歴」といったイメージです。この場合は個々のセンサ波形から、最大値・最小値・平均値…などの特徴を抽出してから、良品・不良品を分類するための特徴としてテーブル化し、モデリングすることとなります。

センサデータをwindow化するとのことなので、 @shakemaru 様の想定ケースは下側のパターンかなと思っております。その分析例であれば、私が書いたブログや、過去実施したウェビナーのアーカイブをご覧いただけますので、よろしければそちらをご確認ください!

よろしくお願いいたします。

shakemaru
イメージセンサー

懇切丁寧なご回答ありがとうございます。

非常に勉強になります。

ご指摘のどおり、後者の方法で取り組もうと考えております。

また、ご提示いただいたセッションなども拝見させて頂きます。

 

ご教示いただいた内容を吸収し、

One-SVMなどを用いて分析を行って参ろうと思います。

 

今後ともよろしくお願いいたします。