随着大数据(BIGDATA)和人工智能(AI)的发展，物联网(IOT)呈现AIOT的发展趋势，物联基础设施将成为新一代的信息基础设施，未来也必将形成“物联”、“数联、“智联”三位一体的体系结构。
其中非常重要的一环是对物联基础设施形成的数据进行采集、存储、分析、挖掘以及智能化应用等，因此，有必要对物联数据进行体系化建模，形成完整、标准的物联数据建模体系，为物联数据的分析、挖掘及应用提供基础保障
物模型旨在为物联网提供一个标准化的、语义化的物体描述、识别和管理的方法，从而促进物联网的智能化和高效化发展。
物联本体建模：
- 目的：解决“物体是什么”的问题，即对物联网中的物体进行定义和描述。
- 方法：对物联网基础设施及数据进行的标准化归纳、整理。形成一套完整的数据目录（元数据），为物体提供基础和框架。
- 成果：构建一个适用于物联网基础设施服务场景的本体模型。这个模型可以描述物体的基本属性、功能和与其他物体之间的关系。
物联解析体系：
- 目的：解决物体接入、发现的问题，即如何识别新接入的物体。
- 方法：通过解析物体的核心要素，如物名、能力和位置，来实现物体的识别。这包括物名标识解析、能力标识解析和位置标识解析等。
- 成果：提供一个物体解析体系，能够快速地识别和发现新接入的物体，并为其提供相应的服务和管理。
物体使能体系：
- 目的：解决“物体怎么用”的问题，即如何管理和集成物体，使其能够为外部提供服务。
- 方法：负责物体的接入管理、能力管理和能力集成管理等，确保物体能够正确、有效地被使用。
- 成果：提供一个统一的接口和能力服务，使得外部系统或应用能够方便地使用和管理物联网中的物体。
数据分析建模需要掌握的数学和统计学的原理和方法包括但不限于：
- 微积分：微积分是研究函数的变化规律的学科，在数据分析中，微积分的应用主要涉及到导数和微分，可以用来研究数据点的变化趋势。
- 线性代数：线性代数是研究向量、矩阵及其运算的学科，在数据分析中，线性代数的应用主要涉及到向量、矩阵和线性回归等。
- 概率论：概率论是研究随机事件的概率及其统计规律，在数据分析中，概率论的应用主要涉及到概率分布和假设检验等。
- 统计学：统计学是研究数据的收集、整理、描述、分析和解释的学科，在数据分析中，统计学的应用主要涉及到描述统计、推断统计和数据挖掘等。
- 机器学习：机器学习是利用算法让机器从数据中学习到知识，在数据分析中，机器学习的应用主要涉及到分类、回归、聚类等。
- 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，主要是通过构建深度神经网络来进行学习，在数据分析中，深度学习的应用主要涉及到图像识别、语音识别、自然语言处理等。
- 数据可视化：数据可视化是通过图表、图形等方式将数据呈现出来，以便更好地理解数据和分析数据。
基于物联网的数据分析建模实践，在基于人工智能方面，可以采用以下方法和技术：
- 数据收集与处理：利用人工智能技术，实时收集物联网设备产生的数据，并进行处理和分析。这包括数据过滤、清洗、预处理等步骤，以提取出有价值的信息。
- 特征提取与选择：利用人工智能算法，从原始数据中自动提取出有意义的特征。这可以通过特征工程和机器学习等技术实现，以便更好地利用数据。
- 模型训练与优化：利用人工智能技术，对模型进行训练和优化。这可以采用各种机器学习算法和深度学习技术，如决策树、支持向量机、神经网络等。通过训练和优化，可以提高模型的预测准确性和稳定性。
- 实时预测与决策：利用人工智能技术，对实时数据进行实时分析和预测。这可以通过流式计算、实时机器学习等技术实现，以便及时发现异常情况并采取相应措施。
- 可视化与交互：利用人工智能技术，将分析结果进行可视化展示，并为用户提供友好的交互界面。这可以通过数据可视化技术、自然语言处理等技术实现，使用户能够更好地理解数据和设备状态。
