基于物联网技术的统计数据采集影响因素分析

安鹏慧

摘要：随着近些年来我国科技的不断发展，物联网技术得到了极大的提升，逐渐在更多的领域以及行业中得到运用，这让物联网数据共享服务以及物联网数据安全服务等得到了强有力的保障。企业在统计采集的信息时，将物联网技术融入其中，可以改善过去传统收集方法的弊端。文章主要针对基于物联网技术统计数据采集的影响因素进行相应的分析，而且对这些分析进行一定实证，旨在为数据采集统计工作起到一定的借鉴作用。

关键词：物联网技术：统计数据：数据采集：影响因素

中图分类号：TP39

文献标志码：A

0 引言

当前我国已经进入信息化时代，企业信息化转型已经成为亟待提上日程的问题。制造型企业信息化转型，最重要的是对生产现场所有的数据做好信息化采集，并及时存储到数据中心，这样企业管理员才能真正有效地进行管理以及监控加工．并准确掌握生产的产品情况与质量。

1 物联网技术概述

物联网是物体和物体之间进行直接联系的网络。该网络在对数据进行采集时，常用的设备有红外感应器、激光扫描器以及射频识别等，具有广泛性。即只要物体能被感知，则这些物体的数据在被收集统计的时候，都能运用到物联网技术[1]。当物联网将数据全部收集完毕后，数据会统一被传送器收集，这让数据的监控变得更为便利。除此之外，物联网还有其他功能，例如：将所有收集整合起来的数据进行智能化的分析以及计算等。当下，虽然国内已经有研究证实了互联网技术的应用有利于数据的采集[2-3]，但是在我国相应的数据采集以及统计工作中，物联网技术的应用还未成熟。

2 基于物联网技术采集、统计数据的影响因素

2.1 企业自身因素

进行工业统计时，物联网技术应用最主要的影响因素为信息化特性。除此之外，不同的企业领导对数据统计的重视程度不同，物联网技术运用的情况也不同。

2.2 物联网技术应用因素

物联网通常拥有3层架构，而且这3层架构的状态常常都是协同工作以及相互开放的，只有当物联网处于这样状态时，才能保持正常的运转。当下，国内的物联网技术还未制定相应的标准，这对物联网技术未来的发展产生了极大的影响[4]。

2.3 外部环境因素

当运用基于物联网技术的系统进行数据的采集以及统计时，常常受两种外部环境因素影响，一是政策法规保障体系，二是政府相关部门的信息化程度。只有让建立的公共架构拥有更高的信息化标准，才能使基于物联网技术的数据采集以及数据统计更加全面[5]。

3 基于物联网技术采集、统计数据的影响因素实证

3.1 问卷设计和数据准备

本研究参考李克特五级量表法进行了问卷设计。本次调查问卷的调查对象均为工业企业中生产管理或者统计方面的工作人员，调查的企业为河南省内的中型企业，一共有5家。由于疫情的原因，本研究选择线上填写调查问卷的方式，一共发放了150份调查问卷，收回问卷数为136份，回收率是90.7%；有效问卷为124份，有效率是91. 2%。

3.2 模型选择

（1）两步聚类算法：检验异常值。

（2）信效度分析：本研究采用Cronhach' sa系数测量量表总体信度和各分量表的信度。

（3）独立样本工检验：对受调查者所在企业的性质进行独立样本工检验以研究其是否对可行性有显著影响。

（4）回归分析：分析企业自身因素、物联网数据采集技术及外部环境的影响程度。

3.3 实证分析

3.3.1 异常值检验

在做异常值监测时，选用的算法为两步聚类算法，该算法运用Clementine12.0最终实现，当选择阈值时，选择的基础是最小异常指数水平为2．其中的调整系数通常会设置为6.0．噪声比率以及噪声水平都是依据默认值来选择，当数据流被顺利执行之后，最终的结果如表1所示。

對数据做预处理之后，如果让数据集更加完整，就需要再次对数据进行分析和研究，并对异常点进行检验以及分析。

3.3.2 数据处理

（1）问卷信效度分析。

经过分析，问卷调查中的KMO指数是0.822．不仅如此，该调查问卷拥有特别明显的球形检验，能让因素分析顺利有效地进行。在利用了主成分因子分析法后，提取4个公因子，在运用方差最大正交旋转后，就可以顺利获得因子成分矩阵，这和进行预调查时的成分是相同的，由此可以看}H．此次的问卷拥有极好的结构效度。综上所述，该问卷的内部一致性信度较好。

（2）因素分析。

①企业的行业类型不同，相应的管理模式不会完全相同，所以在运用物联网采集数据时会有差异。运用独立样本，检验的方式对均值方程进行检验，检验变量可操作性的差异，分组变量是高新技术企业。之前的假设将是不是高新技术企业作为对可操作性有极大影响的因素，经过独立样本检验计算，这部分Sig．（双侧）值为0.16，大于0.05．所以最终的检验结果证明之前的假设是成立的。除此之外，均值差比较明显，最终的数值是-0. 48，从中可以看出，在物联网技术的可操作性层面，高新技术企业明显高于非高新技术企业。

②企业领导的重视程度对物联网数据采集技术的应用产生一定的影响。运用的检验方式是双向有序列联表卡方检验，纵向代表可操作性，横向代表领导的重视程度。最终的检验中，不管是Pearson卡方还是似然比，其Sig值都大于0.05．所以可以接受原本的假设，因此企业领导的重视程度的确与物联网技术的应用有特别明显的关系。

③Logistic回归模型中有7个变量，而这7个标量与企业自身、政策制度以及物联网数据采集技术应用的价值有紧密的联系。文章运用进入回归的方式，在设置操作性方面，其基准参照类会被设置成“高”，而数据流可以被clementine 12.0建立。回归模型的最终结果如表2所示，依据多项Logistic回归分析结果，得到如下结论：

F1（物联网三层架构的开放性）和该技术之间的影响十分明显，假如F1拥有的开放性越高，那么该技术的可操作性会更高，这两者呈现正比的关系。

F2（政府部门支持力度）和该技术之间的影响十分明显。假如F2支持力度越大，那么该技术的可操作性会更高，这两者呈现正比的关系。

F3（物联网采集网络层关键技术完善程度）和该技术之间有一定的影响，不过该影响并不大，两者还是呈现正比的关系。假如F3的信息化程度越高，则该技术的可操作性更高。

F4（物联网标准化水平）和该技术有一定的联系，但是影响并不明显。

F5（企业领导重视程度）指标、F6（企业统计人员素质）指标和F7（物联网安全）这3样指标与该技术没有特别明显的影响。

文章在构建数据流时，选择的方法是clementine12.0。从以上的分析发现，在这些影响因素中，最大的影响因素是物联网三层架构的开放性，随后则是政策法规的健全，而物联网的安全反而是以上这些影响因素中影响最小的。

4 结语

本文基于数据采集以及统计结果，分析并总结了物联网技术应用的各项影响因素，同时针对这些影响因素提出了相应的优化建议。例如：根据企业领导风格制定技术应用偏好、建立物联网技术统一应用标准、提升公共架构信息化标准和政府信息化程度、丰富数据库内容和数量。从主体角度而言，表现在以下几个方面：首先，企业应将前沿的统计管理思想、技术要领与物联网数据采集系统融合，提升企业统计数据采集的质量。其次，政府相关的部门应尽快谋划，依据不同层次的要求不断完备技术，并根据统计部门统计数据进行采集平台的构建，指引企业构建统一的统计数据采集服务平台，以便于整合、建设和利用政府统计部门的各种业务系统。最后，政府相关部门需要完善相關法律法规，建设物联网数据采集系统的监督制约机制，保障物联网数据收集系统的安全、健康、可持续发展。

参考文献

[1]向岚．基于物联网的统计大数据安全采集系统构建路径[J]．电脑知识与技术，2022（5）：22-23．

[2]辛金国，王渊．基于云计算的统计数据网络直报系统的探索[J]．统计与决策，2014（4）：4-7．

[3]吴琼．物联网在消费价格统计工作中的应用[J]．中国国情国力，2014（1）：76-77．

[4]吴冬方，于琦龙，孙腾，等．浅谈物联网技术在统计数据采集中的应用[J]．时代农机，2020（6）：83-84.

[5]熊书明，王谦，吴继英．基于物联网的统计大数据安全采集系统构建探索[J]．统计与咨询，2016（ 2）：20-22．

（编辑王雪芬）