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python数据分析实例 - 物联网之2g退网又遇新阻力,现有物联网大都基于2g网络
凌雪 2018-09-29 来源 :网络 阅读 507 评论 0

摘要:今天就分享给大家这份字节大佬开源分享的《python数据分析实例》,从入门到精通成体系的一套教程,非常适合初学者以及想要进阶的同学。

本文将带你了解物联网之2g退网又遇新阻力,现有物联网大都基于2g网络,希望本文对大家学物联网有所帮助。


  当前运营商正积极将2g用户迁入3g/4g网络,希望早日实现2g退网的目标,不过日前有消息透露指这一计划正面临新的阻力,那就是当前的物联网连接大多数都是基于2g网络。
   
        在过去数年,物联网逐渐兴起,而运营商同样积极推动,希望在物联网爆发之前抢占先机,而三大运营商中中国移动最为积极推动物联网的发展,其也占有中国物联网连接数的绝大部分比例。
   
      据中国移动在2017年11月发布的数据,其物联网连接数超过3.2亿;中国联通截止2017年底的物联网连接数为7000万个;中国电信截止2017年上半年的物联网连接数在2798万户,可见中国移动的物联网用户数遥遥领先于另外两家运营商。
   
        从上述数据可以看出,中国的物联网连接数预计截止2017年底已超过四亿,相当于中国三大运营商的移动用户数的三成左右,物联网正呈现快速发展势头。
   
        不过当前的物联网连接主要还是基于2g网络,特别是中国移动,这是与网络覆盖和成本有关。在网络覆盖方面,中国移动的3g网络覆盖较差,4g网络基于1.8ghz和2.3ghz频段建设,而2g网络基于900mhz、1.8ghz频段建设,由于2g网络的频段较低因此覆盖要远较高频段的4g要好,特别是在城市的旮旮旯旯,其2g网络覆盖要远较4g的好太多。
   
        对于物联网来说,恰恰需要在任何地方都要有网络覆盖。中国移动似乎也认识到这个问题,2017年其2g基站数量非但没有减少,在2g用户迅速减少的情况下其2g基站数量反而增加了3万个,这似乎也是为物联网服务提供更好的网络覆盖。
   
      另一个是成本问题,当前的4g物联网芯片成本较高,据了解2g模块的价格只有4g模块的几分之一,而对于物联网服务来说当下一些物联网服务并不需要高速的数据网络,如pos机、共享单车等,这样的情况下为了控制成本这些物联网服务也多数都采用2g网络服务。
   
        当然对于中国电信和中国联通来说,又有所不同,它们运营的4g是lte-fdd技术,此前有测试显示在同频段情况下lte-fdd基站覆盖半径与2g相差不大,中国电信急于将2g的cdma退网以降低运营成本,中国联通的2g网络则覆盖较差,它们分别获得将低频的800mhz、900mhz低频用于建设lte-fdd的许可,当然有动力尽快将2g网络退网以将低频段用于建设lte-fdd或5g。
   
        在这样的情况下,中国的三大运营商在积极推动2g移动用户转网3g/4g之后,它们还将面临着需要尽快将这些物联网服务迁移至3g/4g网络才能尽早将2g网络退网,中国电信、中国联通由于物联网连接数较少以及其他因素的影响这两家运营商预计将是最快实现2g退网的运营商,而中国移动将会较慢。
     
     
     
     
         

以上就介绍了物联网的相关知识,希望对物联网有兴趣的朋友有所帮助。了解更多内容,请关注职坐标人工智能之物联网频道!

延伸阅读

python数据分析实例

今天就分享给大家这份字节大佬开源分享的《python数据分析实例》,从入门到精通成体系的一套教程,非常适合初学者以及想要进阶的同学。

说起数据分析的学习,相信大家对python并不陌生,近几年深受广大数据分析从业人员以及需要学习数据分析的人的青睐。那么除了python课程还有什么课程需要学习呢?

以上就是这份《python数据分析实例》,大家学的时候完全不用担心,其实我们每个人都天生数据敏感,自带分析事物的天赋,只不过在没有分析方法加持之前,我们凭的是经验和直觉。

python简单易学,容易上手。不像其他语言需要掌握大量的数据结构和语法知识才能进行实例操作,并且python可以通过极少的代码实现一些数据分析案例,提升开发人员的学习兴趣,破解新手的心理障碍。

数据分析的第一步,就是利用python爬虫程序来快速高效的采集数据,可爬虫却成为了很多初学者搞定数据分析的一只拦路虎。

举个例子,如果你只想用python来数据分析,那么你只需要学习第一天和第三天的内容,并在项目实战中挑选数据分析的训练即可。

数据分析概念数据分析行业现状数据分析流程数据分析模型数据分析工作方式数据获取(八爪鱼)数据获取(python)

其实我知道,对于数据分析的学习,我也只能说是在进阶阶段,离大神还有很远,但我也希望我的分享可以给那些想要通过学习python走上数据分析之路的朋友们一点帮助。

对每一个知识点提供了实例,通过具体问题向读者展示了基于python的数据分析程序的编写方法,方便读者学习基于python开展数据分析工作的方法和过程,帮助读者快速掌握基于python的数据分析方法并初步具备利用相关知识解决实际数据分析问题的能力。在本书配套资源中,我们也提供了数据分析实例源代码,读者可通过动手实践掌握数据分析方法和基于python的编程实现,为使用python编程语言解决更复杂的数据分析问题打下良好的基础。

所以我建议中低年级的朋友可以先以学会某个数据分析工具为抓手,像python/sql都是比较简单的数据分析工具,比较适合入门来学,同时也能满足数据分析的需求。

本书是我在学习python数据分析过程中遇到的最适合的一本,内容的编排系统全面,涵盖了python数据分析基础部分的各个知识点,讲解通俗易懂,有针对某个知识点的示例程序,也有针对每一章的综合案例。同时,本书还在博学谷平台上配备丰富教学视频,适合数据分析初学者自学使用。

本文由 @凌雪 发布于职坐标。未经许可,禁止转载。
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