實時監測數據怎麼分析

㈠ 橋梁監測數據分析

橋梁監測數據分析主要包含數據收集、存儲、檢驗、識別和利用。系統基於網通VPN技術，將包括應變、溫度、撓度、索力和頻率在內的多種數據實時傳送到監控中心，存儲在健康監測原始資料庫中。數據分析流程包括數據檢驗和特徵提取，提供不同類型的健康評估信息，幫助構建橋梁的「健康檔案」，確保橋梁的安全運行和維護。

在橋梁監測系統中，感測器故障或外界干擾可能會導致數據失效，影響系統正常運行和可靠性。數據失效識別演算法主要分為單點失效和連續失效兩種模式。單點失效數據的識別演算法通常基於數據變化率，確定數據變化率的閥值，判斷數據點是否為失效數據。連續失效數據模式識別則是基於感測器間相關性的定性與定量分析，找出異常變化。

針對溫度、應力、撓度等監測參數的模式分析，提供了結構健康狀況的評估方法。溫度模式分析展示了年和日溫度變化對結構應力和撓度的影響，通過識別和去除溫度效應，獲取結構在正常狀態下的應力和撓度值。應力模式分析結合橋梁計算理論，研究溫度、收縮徐變、荷載等因素對結構應力的影響，確定結構安全狀況。撓度模式分析利用回歸模型去除溫度影響，獲取車輛荷載作用下的撓度變化情況。動力特性模式分析則通過人工測試和監測結果對比，研究環境激勵對結構頻率的影響，評估結構整體性能。

特殊事件數據的分析展示了橋梁健康監測系統在應對自然或人為性事故時的能力。如低溫雨雪冰凍數據分析，揭示了極端天氣對橋梁結構溫度的影響；汶川地震數據分析，通過監測數據反映了地震波對橋梁結構響應的實時變化，提供了結構安全評估的依據。結構健康監測系統在第一時間評估災害後的結構安全，為緊急決策提供科學支持，保障公共安全。

㈡ 監測儀怎麼看數據

查看監測儀數據的方法取決於具體的監測儀類型和其設計的用戶界面。一般而言，按照監測儀的使用說明操作，可以直接在設備屏幕上讀取數據，或者通過連接電腦等設備進行數據導出和查看。

對於很多現代的電子監測儀，如心率監測儀、血糖監測儀等，其通常配備有液晶顯示屏，可以實時顯示監測數據。用戶只需開啟設備，將感測器正確放置或佩戴，監測儀即可開始工作並顯示相關數據。這類設備往往還會伴有聲音或光線提示，以確保用戶能夠及時注意到任何異常或重要信息。

對於一些更為專業的環境監測儀，如空氣質量監測儀、水質監測儀等，數據的讀取可能需要連接外部設備。通常，這些監測儀會通過USB介面或藍牙等方式與電腦或手機進行連接。用戶需要安裝相應的軟體或應用，然後通過這些平台來查看和分析數據。這類數據通常以圖表或報告的形式呈現，以便用戶更直觀地了解監測結果。

無論是哪種類型的監測儀，准確理解和解讀數據都至關重要。因此，在使用前仔細閱讀用戶手冊，了解設備的操作方法和數據解讀方式是非常必要的。此外，對於一些需要長期監測的項目，建議用戶定期導出和備份數據，以便進行長期分析和比較。

㈢ 如何進行數據採集以及數據分析

如何進行數據採集以及數據分析?可以從免費輿情監測系統 輿情調查軟體就從輿情監測系統的架構說起是，因為他們的技術手段都是一樣的呢
1、輿情採集系統：
一、只要是互聯網上發生的與「我」相關的輿情信息，都可以第一時間監測到，並且以最直觀的方式顯示出來，「一網打盡，一目瞭然」。監測網站類型包括：新聞、論壇、博客、貼吧、微博、電子報、搜索引擎等。
二、對於重點輿情以及負面信息通過手機簡訊等方式及時預警，不需要有專人值守就可以隨時掌握輿情。
三、自動分析輿情信息的發展變化趨勢、輿情信息的首發網站、作者、轉載情況、熱度變化、評估干預處理之後的效果等。
四、自動生成各種統計分析報表和輿情報告，助力輿情工作。配合相應的工作機制，可以有效提升輿情監管的質量和效率，提升輿情應對水平。
五、除了提供系統級7*24小時的運維服務，還配備專門的輿情分析師協助監測，人工預警。 系統建設目標是整合互聯網信息渠道，形成系統、有效的輿情監測機制。實現系統運行，監控互聯網信息、新浪、騰訊等主要微博微博，對其進行實時數據採集、全網監控、分析、檢索，對敏感信息進行預警，防止負面信息傳播，對重大事件做出最及時的反應和相應處理建議。並對近一段時期的熱點問題、敏感詞句進行搜索，從而掌握網路輿情，輔助領導決策服務。 主要的門戶網站，主要的報紙、主要的大型網路論壇、社區、貼吧、博客、微博。例如新浪新聞、各大報紙的電子報、天涯論壇、新浪微博、網路貼吧等。 各類與我相關的以及區域內有影響力的網站。 網路、谷歌、360搜索等搜索引擎。 論壇搜索，博客搜索、微博搜索等專業搜索引擎。 重點網站提供的站內搜索等。
2、輿情分析系統：

分析引擎是本系統的關鍵組成部分。其主要作用是對採集系統採集的數據，自動進行智能分析。分析引擎的主要功能包括：自定分析輿情級別、自動生成熱點、負面輿情研判、自動分類、自動生成專題、轉載計算、自動抽取輿情要素和關鍵詞、自動摘要、自動預警、自動生成統計圖表等功能。例如：多瑞科輿情數據分析站系統引擎內置了政府輿情模型、企業輿情模型和垂直監控模型，這些分析模型，是在多年輿情行業中按照客戶的實際需求，不斷重構和完善起來的，具有良好的實際應用效果。在實際項目中，不用通過二次開發就可以全面滿足政府、企業單獨應用。或者通過SAAS平台完成從上到下的垂直監測需求。對於特殊的應用需要，分析引擎還支持擴展插件，用於快速完成二次開發，支持各種需求定製。
3、輿情服務平台：
主要是用戶進行日常輿情管理的平台，能夠及時接受輿情信息，進行一些常規的輿情管理工作。

㈣ 如何做好數據分析

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。