数据闭环计算方法

① 完全自动驾驶来临前，高效数据闭环是自动驾驶系统的核心竞争力

而基于这些关键因素，希捷认为一个完整的自动驾驶数据流动闭环，必须要一套完整的端点－边缘－核心数据解决方案，这不仅仅是满足系统开发需要，也能够持续为用户带来新价值。

那么，在实际测试的过程中，自动驾驶公司如何能够保障数据收集的完整性？

如何在频繁拆卸、长途运输过程中保证数据存储不会丢失？最后，在核心数据层面如何完成数据训练，推理，冷备？

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

② 数据分析的步骤

数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步：
1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 1、列表法
将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。
2、作图法
作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法）或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1/T为横轴画图，则为一条直线。
3、数据分析主要包含：
1. 简单数学运算（Simple Math）
2. 统计（Statistics）
3. 快速傅里叶变换（FFT）
4. 平滑和滤波（Smoothing and Filtering）
5.基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis) 1、搜索引擎蜘蛛抓取数据；
2、网站IP、PV等基本数据；
3、网站的HTTP响应时间数据；
4、网站流量来源数据。