基于物联网技术的统计数据采集措施研究
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作者:杨敬伟
摘要：信息技术的发展带动了物联网技术的改革和创新，使其在各个领域都有了较为广泛的应用，并取得了良好的应用成效。物联网技术包含的广电技术、二 维码技术以及电子代码技术促使信息数据在采集和处理的过程中更加便捷，精 准度更高，从而提升了数据的收集效率，弥补了数据信息遗失的缺陷，在数据统计中具有较高的应用价值。鉴于此，文章主要围绕物联网技术在统计数据采集中的实际应用展开全面的分析和研究，通过对技术的分析，加强对物联网技术的研 究，为其发展提供有效参考。
关键词：物联网技术;统计数据;采集 ;应用
0 引言
物联网（Internet of Things，IoT）是互联网技术和电 信通信技术的结合，通过物联网技术的应用促使普通物体实现了信息交互，即在信息技术的作用下，将物体的信息实现互通、互联。相对于传统的信息处理技术，物联网技术在实际应用的过程中解决了数据收集来源 单一、数据处理运算方法简单等多个问题，在信息时代 背景下，物联网技术的应用价值更显著，值得深入研究和剖析，以此为信息时代下物联网技术的发展提供有效途径。
1 统计数据采集中物联网的技术支持
物联网是在互联网的基础上所形成的网络概念，是借助信息技术将用户端和物品之间进行延伸拓展，从而实现信息交换和通信的一种网络技术。在信息时 代背景下，物联网技术的发展被我国列入信息产业发 展的下一个战略高点。数据采集是物联网较为关键的组成部分，为测试管理和控制提供实时数据，同时在产 品性能分析的过程中也为相关的实验人员提供重要依 据。物联网技术在数据采集的过程中的实践应用如图1所示。
1.1 条码技术分析
从组成部分上进行分析，条码识别技术可以分为3个部分：第一是扫描系统，扫描系统包含光学系统和探 测器;第二是信号整形阶段，即经过放大、整形之后得到矩形方波信号，之后由译码器对其进行译码;第三是在译码后将结果输出到数据采集器。
条码解析在人们的日常生活中较为常见，尤其是在商品扫描中，通过扫描+信号模式转变+译码的过程 完成对商品数据信息的解析，从而采集商品的价值信 息，之后利用信息技术完成对商品价值的计算。例如在目前的商场和超市购物中，多数的商品在称重后会被贴上条形码，之后根据条形码上的价格进行结算。在对商品的价格进行采集的过程中，可以通过条码扫 描器来提高工作的效率。
1.2射频识别技术
射频识别技术在实际应用的过程中放宽了对距离的要求，在距离相对较远的情况下也能够完成数据信 息的识别和处理，从而促使商品的销售和管理更加高 效，进一步增强了制造业和企业之间的联系，实现了产业链的优化。具体的技术原理如图2所示。
物联网技术中的射频识别技术在商场和超市同样适用，例如采价员手持带有射频识别技术阅读器的PDA到规定的地方找到对应的规则品，通过对商品进行扫描就可以录入商品的信息，能够在第一时间将数据信息直接传输给统计部门，不需要采价员进行上报。从这个方面进行分析，PDA在使用的过程中可以分为3个层次：首先是信息的采集层，主要是采价员和使用的PDA 负责完成。其次是信息处理层，即在商品信息扫描的过程中支持信息的输入和魇洌集成平台会通过第三方应用接口的增加与PDA 采集系统形成兼容，从而对数据进行清洗和挖掘等。最后是信息应用层，主要由信息的使用者完成，经过处理层的整理将其传输给信息应用层的管理者，通过对数据开展经济分析对当前的物价变动情况进行了解。
1.3 光学技术
光学字符识别扫描是光学技术的核心，即对文本进行扫描，利用光学输入录入需要扫描的光学字符信息，并将其转化为图像信息，通过文本光学字符识别技术将其转化为常用的文字信息，与信息化数字的特点相比，光学技术在对数据采集的过程中能够执行传输和存储操作，更加便捷。例如在价格采集的过程中，光学技术起到了非常关键的作用。目前光学技术在价格采集中应用得较为广泛，在实际应用中仅需要制作一款 OCR 软件客户端和扫描仪建立相关的数据库就可以完成，成本相对较小，在其应用的过程中能够有效地降低人工的劳动强度，降低人工成本[1]。
1.4语言识别技术
语言识别音频解码是语言识别技术的核心。随着近年来信息技术的快速发展，语言识别中自由说识别能力得到了较大的改进，如小爱同学、天猫精灵等人工智能产品的涌现，通过语言识别模块的加载更好地完成了自由语互动和交流。
2物联网技术在统计数据采集中的应用
物联网是在互联网通信技术的基础上，使监测终端与物品之间实现互通互联。因此用户只需要借助服务器将软件安装在云计算平台上，将物联网技术采集到的数据上传到平台，在云计算平台上进行数据储存和统计分析就能够获取统计数据[2]。物联 网技术的实际应用不仅节省了软硬件的购买费用，也提高了系统的稳定性和创新性。
2.1数据信息采集
数据采集的过程中综合运用了光电技术、二维码技术、射频技术等多项技术，有效地提高了数据的获取 量。和传统的数据采集技术相比，物联网技术在实际 应用的过程中样本量采集的价值更高，同时也有效地 降低了数据丢失和缺损等问题的发生率。2.2数据信息整理 物联网技术背景下，数据采集过程中能够对缺失、 离群和模糊状态下的数据信息进行清晰辨识，在一定 程度上确保了数据信息的真实性。因此相对于传统的数据处理技术而言，在统计数据采集的过程中，物联网技术更具有实时性、动态性，数据收集的准确性更高[3]。
2.3数据信息分类
在数据清洗后，数据信息根据自身的动态性和实时性表现为数据流，并针对数据流在实施、动态和海量 等多方面的表现，利用概念漂移检测数据流的方式对其进行分类和整理，从而实现数据流的划分。
2.4数据信息处理
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