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COVID-19对智能家居市场的影响

COVID-19大流行严重影响了全球智能家居行业的增长。根据病毒传播的进程，本财政年度的全球销售额预计将下降5-10%。 COVID-19对美国和中国等主要市场的影响是不利的，因为中国的供应链中断导致中国对智能家居系统的需求下降。新建项目数量的减少和生产设施的暂时关闭是阻碍中国市场增长的一些因素。

与美洲其他国家相比，美国市场有望实现更高的增长。然而，短期内智能家居系统的采用有限以及与中国的持续贸易战预计将影响北美地区智能家居市场的增长。

市场动态

推动因素：越来越多的互联网用户和越来越多的智能设备采用

物联网(IoT)由于将家用产品连接到互联网而获得了好处，因此在居民消费者中越来越受欢迎。物联网将产品、软件算法、服务和最终用户连接在一起，从而实现平稳的数据流并做出实时决策。

智能家居已经证明了其效率，并提高了自动化系统的质量和一致性。全球多家大型、中型和小型企业正在物联网行业进行大量投资。随着大多数企业将传统做法转向物联网，预计将进入照明、HVAC、安全、医疗保健和娱乐等众多应用领域。

消费者对视频门铃、语音辅助技术(例如Alexa和Google Home)和监视系统的偏好不断提高，预计将大大推动智能家居市场的增长。

消费物联网采用率的增长归因于互联网的日益普及、智能手机的使用不断增长以及社交网络平台的扩展。由于射频识别(RFID)、条形码扫描仪和移动计算机等具有互联网功能的智能设备的采用日益普及，预计全球互联网用户数量的持续增长将推动整个物联网市场的增长。

限制因素：现有智能设备消费者的切换成本很高

智能家居产品的出货量取决于房主的利用率和要求。消费者通常更喜欢提供便利和能源效率的产品。家庭自动化的概念在北美和欧洲的经济发达的国家中并不陌生。北美国家/地区的大多数住所已经配备了智能设备。许多居民长期以来一直在使用智能恒温器、智能电表、HVAC控制和照明控制。

由于这些产品的转换成本很高，因此消费者在安装后不会立即更换它们。即使是欧洲国家，例如英国和德国，也有相当数量的智能家居。因此，在过去的三年中，家用自动化产品的市场渗透率很高，预计在预测期内增长速度会放慢。

市场机会：将照明控制器与内置数据连接技术相结合

在过去的几年中，照明控制市场出现了可观的增长。该市场包括大量产品，例如调光器、计时器、占用传感器、日光传感器和继电器。这些产品可以单独使用或以集成形式使用。它们可以通过有线和无线技术与家庭自动化系统集成。为了实现其自动化操作，照明控制器必须在外部与通信协议集成。

但是，照明控制制造商现在正在制造具有内置数据连接功能的产品。这些控制器可以直接运行，而无需外部通信协议和连接。预期这将对此类产品产生大量需求，从而为在智能家居市场中运营的参与者创造机会。


 

2. R

R是用于数据科学的另一种很常用的开源编程语言，有一些有趣的功能其他编程语言中没有的，这些功能对于与数据科学相关的任务很有用。

R还具有用于统计计算和图形的软件环境，它可以提供许多统计模型。借助R编程，你可以绘制图形并轻松执行其他与可视化相关的任务。

3.Julia

Julia是用于高级动态编程语言的高级动态编程语言，这是较新的语言，其受欢迎程度的原因在于其速度和性能。

Julia具有类似于C语言的快速性能，Julia还用于执行与数据科学相关的任务。

4. Java

Java是最古老和流行的编程语言之一，用Java编写了各种流行的大数据工具，例如Spark，Flink，Hive，Spark和Hadoop。许多组织使用Java执行任务，Java具有大量的库和工具来执行数据科学和机器学习任务。

Weka，Java-ML，MLlib和Deeplearning4j用于解决各种数据科学问题。

5. SQL

SQL代表结构化查询语言，作为数据科学家或数据分析师，必须处理数据，因此，SQL知识对你至关重要，借助SQL，你可以执行查询和编辑存储在关系数据库中的信息，SQL用于管理大量数据库。

6. MATLAB

MATLAB是一种用于分析和可视化数据并执行数值计算的语言，你可以在MATLAB中导入数据，并通过内置的数学函数进行探索和分析。在MATLAB中，你可以绘图和可视化。

MATLAB语言支持向量和矩阵运算，你可以借助MATLAB进行统计分析。

这些是数据科学中最流行的语言，你可能会想：“ 我需要学习所有这些语言吗?“

答案是，学习所有语言不是强制性的，但是，如果你具备所有这些语言的知识，那就更好了。

现在，你可能遇到的下一个问题是：“ 我应该为数据科学学习哪种语言?”

我本人比较倾向这三种最常用的数据科学编程语言：Python ，R和Julia。

如前所述，Julia具有很高的速度和性能。因此，如果你拥有庞大的数据集，并且想要更快的结果，那么你应该使用Julia。

如果你是初学者，那么答案是Python。为什么?，因为Python是易于理解的语言。

​如果你是一个有经验的人，我建议选择R，如上面说R用于数据分析，统计分析和数据可视化。

（编辑：烟台站长网）

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