I n d on e s ian   Jou r n al   o f   E lec t r ica l   E n gin e e r in a n d   Com p u t e r   S c ience   Vo l .   25 ,   N o .   2 F e b r ua r y   20 22 ,   pp.   1159 ~ 1166   I S S N:  2502 - 4752,   DO I 10 . 11591/i j e e c s . v 25 .i 2 . pp 1159 - 1166             1159       Jou r n al  h o m e page ht tp: // ij e e c s . iaes c or e . c om   D iff e r e n t  an al yt ic al  f r am e w or k s an d   b ig d at m o d e f or     I n t e r n e t  of   T h in gs       Ayus h i   Chah al ,   P r e e t Gu l ia,   Nas ib   S in gh   Gi l l     D e pa r tm e nt   of  C o mput e r  S c i e n c e   a nd   A ppl i c a ti o ns , M a ha r s hi   D a y a na nd U ni ve r s it y , R o ht a k, H a r y a na , I ndi a       Ar t ic l e   I n f o     AB S T RA CT     A r ti c le  h is tor y :   R e c e i ve M a r   26 2021   R e vi s e De c   15 2021   A c c e pt e De c   22 2021       Se n s o r   d e v i c e s   u s e d   i n   i n t e rn e t   o f   t h i n g s   ( I o T )   e n a b l e d   e n v i ro n m e n t   p ro d u c l arg e   am o u n t   o f   d a t a.   T h i s   d a t a   p l ay s   a   m aj o r   ro l e   i n   b i g d a t a   l an d s c a p e .   I n   re c e n t   y e ar s ,   c o rre l a t i o n ,   an d   i m p l e m e n t a t i o n   o b i g d at a   an d   I o T   i s   b e i n g   e x t r a p o l a t e d .   N o w ad ay s ,   p re d i c t i v e   an al y t i c s   i s   g ai n i n g   a t t e n t i o n   o m an y   re s e a rc h e rs   fo r   b i g   I o T   d a t a   an al y t i c s .   T h i s   p a p e s u m m ar i ze s   d i ffe re n t   s o r t   o I o T   an al y t i c al   p l a t fo rm s   w h i c h   c o n s i s t   i n - b u i l t   fe a t u re s   fo r   fu r t h e r   u s e   i n   m ac h i n e   l e a rn i n g ,   MA T L A B ,   an d   d a t a   s e c u ri t y .   I t   e mp h a s i ze s   o n   d i f fe re n t   m ac h i n e   l e a rn i n g   al g o ri t h m s   t h a t   p l ay s   i m p o r t an t   ro l e   i n   b i g   I o T   d a t a   an al y t i c s .   Be s i d e s   d i ffe re n t   an al y t i c al   fr am ew o rk s ,   t h i s   p a p e h i g h l i g h t s   t h e   p ro p o s e d   m o d e l   fo b i g d a t a   i n   I o T   d o m ai n   an d   e l a b o ra t e s   d i ffe re n t   fo rm s   o f   d a t a n al y t i c al   m e t h o d s .   Pro p o s e d   m o d e l   c o m p ri s e s   d i ffe re n t   p h a s e s   i . e . ,   d a t s t o ri n g ,   d a t a   c l e an i n g ,   d a t a   an al y t i c s ,   an d   d a t a   v i s u al i z a t i o n .   T h e s e   p h a s e s   c o v e r   t h e   b a s i c   c h ar ac t e ri s t i c s   o f   b i g d a t a   V s   m o d e l   an d   m o s t   i m p o r t an t   p h a s i s   d a t a   an al y t i c s   o r   b i g   I o T   an al y t i c s .   T h i s   m o d e l   i s   i m p l em e n t e d   u s i n g   an   I o T   d a t a s e t   an d   re s u l t s   are   p re s e n t e d   i n   g ra p h i c al   an d   t a b u l a fo rm   u s i n g   d i f fe re n t   m ac h i n e   l e a rn i n g   t e c h n i q u e s .   T h i s   s t u d y   e n h an c e s   re s e a rc h e rs   k n o w l e d g a b o u t   v a ri o u s   I o T   an al y t i c al   p l a t fo rm s   an d   u s a b i l i t y   o f   t h e s e   p l a t fo rm s   i n   t h e i re s p e c t i v e   p ro b l e m   d o m ai n s .     K e y w o r d s :   B i gda t a   B i I o T   da t a   a n a l y t i c s   F r a m e wo r ks   I oT   M a c hi ne   l e a r ni ng   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l u n d e r   t h CC  B Y - SA   l i cen s e.     C or r e s pon din A u th or :   Ay u s hi   C ha h a l     De pa r t m e n t   o f   C o m put e r   S c i e n c e   a n d   A pp li c a t i o n s ,   M a h a r s hi   D a y a n a n U ni ve r s i t y   R o h t a k,   Ha r y a n a ,   I n d i a   E m a i l a y us hi c ha h a l @g m a il . c o m       1.   I NT RODU C T I ON     I n   t o da y s   e r a i n t e r ne t   o f   t hi n g s   ( I o T )   a n b i gda t a   a r e   p ot e n t i a l   a r e a s   o f   r e s e a r c h H e t e r o ge n e o us   da t a   i s   ge n e r a t e by   t h e   d if f e r e n t   s e ns o r s   de vi c e s   in   t h e   I oT   e n vi r o nm e n t .   B i gda t a   a n a ly t i c s   i s   us e d   to  s e a r c h ,   mi ne ,   a n a n a ly z e   I o T   da t a .   I c a n   a l s o   b e   us e to  h a n d l e   s t r uc t ur e d ,   s e m i - s t r uc t ur e d   a n uns t r uc t ur e da t a   [ 1]   a n h e l p s   t o   c o n v e r t   t hi s   da t a   i n t o   s o m e   u n d e r s t a nda bl e   f o r m   f o r   t h e   a n a ly s i s .   T h e r e   a r e   m u l t i p l e   t e c hni que s   t h a t   c a n   b e   u s e f o r   b i gda t a   a n a ly t i c s   s uc h   a s   c l a s s if i c a t i o n ,   c l u s t e r i n g,   a s s o c i a t i o n   r u l e s ,   a n pr e d i c t i o n .   B i gda t a   i s   c h a r a c t e r i z e d   by   10   V’ s Vo l u m e ,   Ve l o c i t y ,   Va r i e t y ,   Va l u e ,   Ve r a c i t y ,   Va li d i t y ,   V a r i a bil i t y ,   V i s c o s i t y ,   V i r a li t y   a n V i s ua li z a t i o n   [ 2]   s h o wn   i n   F ig ur e   1 .   G a r t n e r   de f i ne s   bi gda t a   c o n c e pt   t h a t   h e l p s   i de c i s i o n   m a k i ng,   o pt i mi z i ng  t h e   pr o c e s s e s ,   d i s c o v e r   pa tt e r n s   i n s i g h t f u ll y .   He   ga v e   a   c h a r a c t e r i s t i c s   mo de l   f o r   b i gda t a   whi c h   de f i ne s   t h r e e   V’ s   t h a t   i s   v o l u m e ,   v e l o c i t y   a n v a r i e t y   o f   da t a .   Ga r t n e r   r e s e a r c h   h a s   m a de   e s t i m a t i o n   t h a t   by   2022  m o s t   o f   t h e   da t a   ge n e r a t i o a n i t s   a n a ly s i s   w il l   be   do n e   by   m a c hi ne s   r a t h e r   t h a n   h u m a n s .   S o ,   i t   i s   ne e o f   a n   h o ur   to   h a v e   a   m o d e l   w hi c c a n   h a n d l e   B i I o T   da t a   e f f i c i e n t l y   f o r   pr e di c t i o n   u s i n M a c hi ne   l e a r ni ng  t e c hni que s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2502 - 4752   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n &   C o m S c i Vo l .   25 ,   N o .   2 F e b r ua r y   20 22 :   1159 - 1166   1160       Fi g u re   1.   T h e   1 0   V ’s   o b i g d at a       L He ur e u x   e al.   [ 3]   i de n t i f i e r e s e a r c h   o ppo r t u ni t i e s   by   c o m bi n i ng  t h e s e   t wo   n e t e c h n o l o g i e s .   S o m e   r e s e a r c h e r s   li ke   Al - J a r r a h   et   al .   [ 4] ,   Na j a f a b a d i   e al .   [ 5] ,   S ukum a r   [ 6] ,   a n d   Q i u e t   e al.   [ 7]   a l s o   e x p l o r e t h e   c h a ll e n ge s   o f   m a c hi ne   l e a r ni ng  t h a t   on e   h a s   to   f a c e   w hil e   de a li ng  w i t h   b i gda t a .   M a r j a ni   e al .   [ 8]   e n a bl e   pe o p l e   t o   h a v e   a   pe r c e pt i o n   a b o ut   l a r ge   da t a   ge n e r a t e by   d i f f e r e n t   s e n s o r   de vi c e s ,   i n   d i f f e r e n t   c o m m e r c i a l   s e c t o r s   a n a l s o   e x p l a i ne h o to  de a l   a n a n a ly s e   t hi s   l a r ge   da t a   us i n d i f f e r e n t   m a c hi n e   l e a r ni ng  t e c hni que s   l i k e   c l a s s i f i c a t i o n ,   c l us t e r i n g,   P r e d i c t i o n   a n a s s o c i a t i o n   r u l e   mi n i ng.   I t   e x p l a in e h o w   I oT   i s   r e l a t e to  bi gd a t a   a n a l y t i c s .   Ha bi bz a de h   e al .   [ 9]   h e l ps   u s   u n de r s t a n d i ng  t h e   s m a r t   c i t i e s   s e n s i ng  n e t wo r ks .   T h e y   ha v e   a ls de s c r i be h o m a c hi ne   i n t e ll i ge n c e   a n da t a   a n a lyt i c s   a l go r i t hm s   a r e   us e i s uc h   a   s c e n a r i o .   T h e y   d e s c r i be d   v a r i o us   s m a r t   c i t y   a pp li c a t i o n s   i t h e i r   pa p e r .   I n t e l li ge n t   t r a n s po r t a t i o n   s y s t e m ,   he a l t m o ni t o r i n g,   s m a r t   pa r k i n g,   i n t e l li ge n t   li g h t i n g,   s m a r t   gr i d,   s m a r t   u t i li t i e s   e t c   a r e   e x p l a i ne d   i t h e   s t ud y .   T r a n s po r t a t i o n   is   s a i d   t b e   s m a r t ,   wh e n   s m a r t   r o a ds   a u to m a t i c a l ly   n o t i f y   t h e   dr i ve r   a b o ut  t h e   b a t r a f f i c   c o n d i t i o ns .   P a r ki n i s   s a i t b e   s m a r t ,   i f   pa r k i ng  s pa c e   c o m m u ni c a t e s   w i t h   t h e   dr i ve r s   a b o ut   t h e   l o c a t i o n   o f   u n o c c up i e p a r k i n g   s pa c e s .   An  e nvi r o nm e n t   i s   a s s u m e t o   b e   s m a r t   w h e n   i t   e m po we r s   s m a r t   h o m e s   a n s m a r t   wo r kpl a c e s   t ba l a n c e   t h e i r   t e m p e r a t ur e   to   c o n s e r v e   e ne r g y .   T h e   pa pe r   t r i e s   t o   e x p l a i c o r r e s po n d i n m a c hi ne   l e a r ni n a s   we l l   a s   da t a   a n a l y t i c s   a l go r i t hm s ,   f o r   e v e r y   a pp l i c a t i o n .     K a ur   a n K u s h wa h a   [ 10]   h a ve   a l s o   e x p l a i ne d   nice l y   t h e   r o l e   o f   bi gda t a   i I o T   a n a l y t i c s   a n a l s o   h a v e   f o c u s e o n   i n t e gr a t i o n   o f   t h e s e   t wo   v a s t   t e c hn o l o g i e s .   He   e x p l a i ne d i f f e r e n t   p l a t f o r m s   f o r   bi gda t a   a n a ly t i c s   l i k e   A pa c h e   Ha do o p ,   s pa r k ,   m a p - r e duc e ,   1010  da t a ,   h p - hi ve   e t c .   T h e s e   p l a t f o r m s   t h a t   c a n   b e   us e d   f o r   I o T   da t a   s e t s   too.   T h e y   a l s o   d i s c u s s e b i gda t a   tax o n o m y   w i t h   I o T   a n a l y t i c a l   s o l ut i o n s .   S a gu   e al .   [ 11]   e x p l a i ne I o T   i s   b e i ng  us e wo r l dw i de   a n he n c e   n e e d e to   b e   s e c ur e d.   F o r   t hi s   s e c ur i t y   pur po s e ,   a ut h o r s   h a v e   e l a b o r a t e di f f e r e nt   wa y s   o f   a r t i f i c i a l   n e ur a l   n e t wo r ks   to   b e   us e d.   R a t r a   a n Gu l i a   [ 12]   h a ve   de s c r i be d i f f e r e n t   da t a   m i n i ng  t e c hni que s   t h a t   c a n   b e   us e f o r   s e c ur i t y   pur po s e .   Al - S h o r m a e al .   [ 13]   de s c r i b e h e a l t h c a r e   do m a i n   a n us e   o f   I o T   da t a   a n a ly t i c s   i n   i t .   F o r   t hi s   de s c r i pt i o n   a ut ho r s   h a v e   us e r e a l   t i m e   da t a   pr o c e s s i n f o r   d i a b e t i c   p a t i e n t s   c a s e   s t ud y .   R a hm a n   e al .   [ 14]   d i s c u s s e d   d i f f e r e n t   s e c ur i t y   i s s ue s   o f   us i ng  I o T   wi t h   m o bi l e s   w i t h   t h e   h e l o f   e dge   c o m put i n g.   I n   t h e   e r a   o f   hi g hly   c o nn e c t e d   n e t wo r k ,   t h e r e   i s   a n   e x p l o s i o n   o f   i n f o r m a t i o n   f l o w i t h   t h e   h e l o f   I oT .   S i n c e   p a s t   f e w   y e a r s ,   t hi s   f l o w   o f   i nf o r m a t i o n   h a s   ga i ne s u c h   a   m o m e n t u m   w hi c h   e ns ur e s   t h a t ,   i f ut ur e ,   c o n n e c t i vi t y   b e t we e n   d i f f e r e n t   ga dge t s   a n de vi c e s   w il l   b e   h a n d l e by   i n t e r n e t   o f   e v e r y t hin ( I o E ) .   S uc h   a b u n d a n t   h e t e r o ge n e o us   da t a   g i v e   r i s e   t o   a   n e w   c o n c e pt   c a ll e d   b i I o T   da t a .   T hi s   b i g   I o T   [ 15]   da t a   n e e d s   t o   b e   a na l y s e d   w hi c h   h e l p s   i im pr o vi ng  un de r s t a n d a bi li t y   o f   r a da t a ,   s o   t h a t   e f f i c i e n t   a n we ll - i n f o r m e d   de c i s i o ns   c a n   b e   m a de   [ 16] ,   [ 17 ] .     B i I o T   da t a   c a n   b e   a va i l a bl e   i d i f f e r e n t   f o r m s   f r o m   d if f e r e n t   s m a r t   de vi c e s ,   s uc h   a s u n s t r uc t ur e d   da t a   f o r m a t ,   f a s t   m o vi ng  da t a   ( i n   s t r e a m i ng  f o r m ) ,   n o i s y   a n po o r - qua l i t y   da t a ,   hi g hly   d im e n s i o n a l   da t a ,   im ba l a n c e d i s t r i b ut e da t a ,   unl a b e ll e da t a ,   l i mi t e l a b e ll e da t a .   T h e s e   a r e   t h e   o bs t a c l e s   w hi c h   a r e   n e e de d   to  o v e r c o m e   b e f o r e   a pp l yi ng  a ny   k i nd  o f   da t a   a n a ly t i c s   a l go r i t hm   [ 18] .   Ni c o l a l de   e al.   [ 19 ]   d i s c us s   i n t e gr a t i o n   o f   b i gda t a   a n a ly t i c s   a n I o T   wi t h   t h e i r   c h a ll e n ge s   l i ke   k n o w l e dge   d i s c o v e r y   a n c o m put a t i o n a c o m p l e xi t i e s ,   da t a   s tor a ge ,   a n i nf o r m a t i o n   s e c ur i t y .   T he y   h a ve   a l s o   r e f e r r e d i f f e r e n t   too l s   to   o v e r c o m e   t h e s e   c ha l l e nge s .   D i f f e r e n t   b i I o T   da t a   a n a l y t i c a l   t e c h ni que s   a r e   s h o wn   i n   F i gur e   2.   -   De s c r i pt i v e   a n a ly t i c s   f o c u s e s   o n   w h a t .   T hi s   a na l y t i cs   is   do n e   w h e n   da t a   i s   a c c u m u l a t e d   i . e . ,   a t   f i r s s t e p B a s i c   n a t ur e   a n c e r t a i n   p a tt e r n s   c a n   b e   e a s il y   f o u n o u t   w i t h   t h e   h e l o f   de s c r i pt i ve   a n a ly t i c s .   I us e s   m o s t   c o m m o n   da t a   m i n i ng  t e c hni que s   l i ke   c l a s s i f i c a t i o n ,   c l us t e r i n a n s e g m e n t a t i o n   o f   da t a .   -   D i a g n o s t i c   a n a ly t i c s   f o c u s e s   o n   w hy .   I t   m a i n ly  de pe n d s   o n   t h e   i nc i de n t s   t h a t   h a v e   a ppe a r e d   i p a s t.   B ot h   de s c r i pt i v e   a n d i a g n o s t i c   a n a ly s i s   c a n’ t   p r e d i c t   t h e   f ut ur i s t i c   b e ha vi o r .   I r e l a y s   o n   m a c hi ne   l e a r ni ng  a l go r i t hm s   t a n s we r   w hy   que s t i o n s   to   th e   da t a .   -   P r e d i c t i v e   a n a ly t i c s   i s   u s e f o r   pr e d i c t i o n   b a s e f o r e c a s t .   P r e di c t i v e   a na l y t i c s   h e l ps   t o   f i nd  f u t ur e   pa tt e r n s   t h a t   w i ll   o c c ur   w i t h   t h e   h e l o f   pr e s e n t   da t a .   I t   ge n e r a l ly   us e s   m a c hi ne   l e a r ni ng  a n d   s t a t i s ti c a a l go r i t hm s   f o r   f ut ur e   pr e di c t i o n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n &   C o m S c i     I S S N:   2502 - 4752         Di ff e r e nt  analytical  f r ame w or k s   and  big  data  mod e f or   I nter ne o f   T hings   ( A y us hi  C hahal)   116 1   -   P e r s pe c t i v e   a n a ly t i c s   i s   r e l a t i v e   t o   b ot h   de s c r i pt i ve   a s   w e l l   a s   d i a g n o s t i c   a n a ly t i c s .   I t   c a n   a n s we r   a ll   t h e   que s t i o ns   s uc h   a s   w h a t ,   wh e n” ,   w hy ,   h o w”   s h o u l b e   do n e .   P e r s pe c t i v e   a n a ly t i c s   us e s   A r t i f ic i a I n t e l l i g e n c e   a l go r i t hm s   t pr o c e s s .   B i gda t a   a na l y t i c s   us e s   m a c hi ne   l e a r ni ng  f o r   i mp l e m e n t i n g   va r i o us   da t a   m i n i ng  t e c hni que s   [ 19 ] .   T h e s e   t e c hni que s   he l t t a ke   o u t   v a l ua bl e   i nf o r m a t i o n   f r o m   r a b i I oT   da t a .   T hi s   i nf o r m a t i o h e l ps   i pr e d i c t i n r e s u l t s ,   i de c i s i o n   m a k i ng,   i de n t i f yi n pa tt e r n s   a n d   t r e n ds ,   a n d i s c o v e r i ng  hi dde i nf o r m a t i o [ 2 0 ] .   L a r ge   a m o un t   o f   I oT   da t a   i s   pr o c e s s e d,   t r a n s f o r m e d,   a n a n a ly z e a t   hi g h   f r e que n c y   [ 21 ].   Va r i o us   s o l ut i o ns   a r e   pr e s e n t   i n   t h e   m a r ke t   f o r   b i gd a t a   a n a ly t i c s .   -   M a c hi ne   l e a r ni ng  i s   a s s u m e t o   b e   t h e   m o s t   f u n da m e n t a l   c o m po n e n t   f o r   b i I o T   da t a   a n a ly t i c s   [ 22] .   On   b a s i s   o f   t h e i r   l e a r ni ng  t a s ks ,   t h e   da t a   l e a r ni ng  pr o c e s s   i s   c a t e gor i z e a s s upe r vi s e a n u ns upe r vis e d   l e a r ni ng.     -   S upe r vi s e d   l e a r ni ng   i s   l e a r ni ng,   i w hi c b o t h   i nput s   a n c o r r e s po n d i n g   o ut pu t s   a r e   a l r e a d y   k n o wn   t o   t h e   s y s t e m .   W i t h   t h i s   k n o w l e dge   t h e   s y s t e m   l e a r n s   t o   m a i n put s   da t a   to   o u t pu t   da t a   f o r   a   pa r t i c u l a r   s y s t e m .   C l a s s i f i c a t i o a n r e gr e s s i o n   a r e   s upe r vis e l e a r ni ng  t e c hni que s .   I n   c l a s s if i c a t i o n   s upe r vis e d   l e a r ni ng  m e t h o d,   di s c r e t e   v a l u e s   a r e   t a ke n   by   o ut pu t s .   E x a m p l e s   o f   c l a s s if i c a t i o n   a l go r i t hm   a r e :   k - n e a r e s t   n e i g hb o r ,   Na ï v e ,   l o g i s t i c   r e gr e s s i o n   a n s u ppo r v e c to r   m a c hi ne   ( S VM ) .   -   Uns upe r vi s e l e a r ni ng  i s   m a c hi ne   l e a r ni ng   t e c hni q ue ,   i n   w hi c h   d e s i r e o ut pu t s   f o r   t h e   da t a   a r e   un k n o wn  to   t h e   s y s t e m .   I n   u n s up e r vi s e l e a r ni ng,   s y s t e m   it s e l f   t r i e s   t o   f i nd  o u t   t h e   pa tt e r n s   w i t hi n   t h e   d a t a   .   I i nc l ude s   c l us t e r i n m e t h o d.   I n   c l us t e r i n m e t h o d,   gr o up i n o f   da t a   po i n t s   o r   o bj e c t s   i s   do n e     o n   t h e   ba s i s   o f   s o n e   s o r t   o f   s i mi l a r i t y   c r i t e r i a .   On e   o f   t h e   e x a m p l e s   o f   c l u s t e r i n m e t h o i s   k - m e a ns   a l go r i t hm .   -   Ha doo a n S pa r a r e   too l s   f o r   b i gda t a   a n a ly t i c s   t h a t   c a n   be   us e i t h e   he a l t h c a r e   a n t r a n s po r t a t i o n   do m a i ns   [ 23] - [ 25 ]   v e r y   e f f i c i e n t l y .   M a pR e du c e   is   us e f o r   pa r a l l e l   c o m put i n a n d   d i s t r i b ut e s to r a ge   Io T   e n vi r o nm e n t   [ 26]   -   D e e l e a r ni ng  [ 2 7 ],   f uz z y   l o g i c   [ 2 8 ] da t a   e n v e l o p m e n t   a n a ly s i s   [ 2 9 ]   a r e   s o m e   o f   t h e   v a r i a n t s   o f   m a c hi ne   l e a r ni ng  whi c h   c a m e   o ut  b e   a n   e f f e c t i ve   v a r i a n t   o f   m a c hi ne   l e a r ni ng.     R e s e a r c h e r s   n e e t o   f o c us   o n   s y nc h r o ni z a t i o n   b e t we e bi gd a t a   a n d if f e r e n t   a na l y t i c a l   t e c hni que s   s t h a t   t h e y   c a n   m a ke   e a s i e r   a n b e t t e r - i nf o r m e d   c h o i c e s   i n   t a k i n de c i s i o ns .   T hi s   s t ud y   f o c us e s   o n   t h e   r e l a t i o n s hi o f   bi gd a t a   w i t h   I o T   a n d   t hi s   r e l a t i o n s hi i s   u s e t o   pr o p o s e   a   m o de l   f o r   b i I o T   da t a   a na l y s i s .   f u l l   a r t i c l e   u s ua ll y   f o ll o ws   a   s t a n da r s t r uc t u r e i)   I n t r o duc t i o n ,   ii)   I o T   a n a l y t i c s   F r a m e wo r ks ,   iii)   P r o p o s e d   m o de l   o f   I o T   bi gda t a ,   i v )   R e s u l t s   a n D i s c us s i o n ,   a n v)   C o n c l us i o n .   D i f f e r e n t   I oT   a n a l y t i c s   f r a m e w o r ks   a r e   d i s c us s e i n   s e c t i o n   2,   whi c h   w il l   he l r e s e a r c h e r s   to   f i na l i z e   w h a t   ki n o f   f r a m e wo r t h e y   s h o u l o p t   wi t h   r e s pe c t   to   t h e i r   da t a s e t .   S e c t i o n   e l a b o r a t e s   de t a i l s   o f   t h e   pr o p o s e m o de l   w i t h   d i f f e r e n t   ph a s e s .   T hi s   pr o p o s e m o de l   i s   a pp li e o n   a   da t a s e t   n a m e d   B i o c h e mi c a l   f e a t ur e s   o f   o r t h o p e di c   p a t i e n t   a s   d i s c us s e in   s e c t i o n   a n f o un pr o m i s i ng  r e s u l t s .              F i gur e   2.   Di f f e r e n t   b i I oT   da t a   a n a l y t i c a l   t e c hni q ue s       2.   I O T   AN AL YT I CS  F RA M E WORK S   An   I o T   da t a   a n a l y t i c s   p l a t f o r m   m u s t   h a v e   a bi li t y   t o   m a n a ge   g i ga by t e s   o f   da t a   ge n e r a t e by   d i f f e r e n t   I oT   de vi c e s   c o nn e c t e o v e r   t h e   n e t wo r k .   I o T   da t a   a n a ly t i c s   p l a t f o r m   m us t   be   a bl e   t o   i n ge s t   s t r uc t ur e d,   s e m i - s t r uc t ur e d ,   un s t r uc t u r e d,   r e a l   t i m e   o r   t i m e   s e r i e s ,   s e que n t i a l   da t a   s o   t h a t   i n t e l li ge n t   de c i s i o n s   c a n   be   t a ke n .   S o m e   o f   t h e s e   f r a m e wo r ks   a r e   e x p l a i ne be l o a nd  r e m a i n i ng  i s   de s c r i be b r i e f ly   i T a bl e   1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2502 - 4752   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n &   C o m S c i Vo l .   25 ,   N o .   2 F e b r ua r y   20 22 :   1159 - 1166   1162   T a bl e   1.   Di f f e r e n t   I oT   a n a l y t i c a l   f r a m e wo r a n t h e i r   de s c r i pt i o n   N o .   I oT  F r a m e w o r ks   F r a me w o r S y mb o l   F r a me w o r k D e s c r ip ti o n   1.   G oo gl e  C l o ud I oT   C o r e     P r ov id e s  s e c ur e   c o nn e c ti o ns  be tw e e I oT  d e v i c e s   D e pl oy  ma c hi n e  l e a r ni ng m o d e ls   I nt e g r a te s   G oo gl e   B ig da ta  a na l y ti c s  a nd M L   s e r vi c e s     2.   T h in g S p e a     H e lp s  i n r e a ti me  s e ns or  da ta  c o ll e c ti o n   P r ov id e s  da ta  a na l y ti c s  a nd  v is ua li z a ti o n w it h t h e  h e lp   of  bui lt - i M A T L A B  da ta  a na l y ti c s  t oo ls     W o r ks  w it h A r dui n o  a nd R a s pbe r r y  P i.   3.   A W S  I oT   A na l y ti c s       C a n pe r f o r m a na l y ti c s  o ma s s iv e   vo lu me s   of  I oT  da ta   O ne  c a n buil d t h e i r   o w n I oT  a na l y ti c s  pl a t f o r m wit h o ut  w or r y in g a bo ut   c o s t   bui lt  i n t oo ls  s uc h a s  M A T L A B  a nd O c ta ve .   4.   A T & T  I oT   pl a tf or     I pr ov id e s  c l o ud s e r v i c e s   f or  s to r in g I oT  da ta  a nd  c o nne c ti v it y   be tw e e I oT  d e v ic e s   P r ov id e  da ta  V is ua li z a ti o n,  G l o ba C o nn e c ti v it y  & M a na ge m e n t,  D a ta   O r c h e s tr a ti o n   5.   O r a c l e  I nt e r n e of   T h in gs  C lo ud      P r ov id e s   e nd t o   e nd s e c ur it y   U s e s  I oT  S a a S  a ppl ic a ti o ns     H a v e   in bui ld  M L  c a pa bi li t ie s   6.   A pt c h e  i nc uba t or       A pa c he  i o ta  i s  s po ns o r e b y  t h e  I n c uba t o r . I is  a n e f f or und e r g o in in c uba ti o n a A pa c h e  S of twa r e   F o unda ti o ( A S F ) . B ut  n o w   I o t a  pr o j e c is   r e ti r e d   7.   A W S   I oT S it e W is e       H e lp s  i n c o ll e c ti ng, s t o r in g,  or ga ni z in g, a nd m o ni t or in g t h e  da t a  i n a  v e r y   e a s y  ma nn e r   W it h r e m o t e   m o ni t or in g i id e nt i f ie s  i s s ue s  ve r y  qui c k l y   U s e s  c e nt r a da ta  s o ur c e  t o  i mpr ove   c r o s s - f a c i li t y  pr oc e s s   8.   B o s c h I oT  S ui t e       E na bl e s  us e r s  t o   c o nne c di r e c tl y   or  i ndi r e c tl y  t o  t h e  d e v i c e s   v ia  c l o uds  or   ga te w a y s  r e s pe c ti ve l y   I he lp s  i n s t o r in g a nd upda ti ng t h e  da ta , pr o pe r ti e s , a nd r e la ti ons  of  t h e   us e r , w hi c in  t ur n h e lp s  i n ke e pi ng t h e  r e a a nd digi ta w o r ld s   s y nc h r o ni z e d.   9.   S A S  A na l y ti c s   f o r   I oT     U s e s  S e ns or  ba s e d da ta  mo d e l   H a v e  a d v a n c e d a na l y ti c s  a nd e mb e dd e d A I   A na l y z e  da ta  w it h o ut  w r i ti ng c o d e   I a ppl ie s   v a r i o us  ma c hi n e  l e a r ni ng a lg o r it h ms     10.   S A P   L e o na r d o   I nt e r ne of   T hi ngs       C lo ud d e pl oy m e nt   I upgr a de s  I oT  da ta  t o   r i c h bus in e s s  c o nt e x t   I pr ov id e s  v a r i o us  A na l y ti c a s e r v i c e s  a nd que r y  m o d e f or  i ts   a ppl ic a ti o n   11.   I B M  W a ts o n I oT     S e c ur e l y   c o nne c t,  ma na g e , a nd a na l y z e  I oT  da ta .   I pr ov id e s  da ta  s to r a ge   f or  I oT  a nd i ts  r a pi d vi s ua li z a ti o n.   12.   K n o w i     O ne  c a n P r e pa r e  t h e i r   o w T r a in in g D a ta   E v a lu a t e  a nd  T r a in  M o d e ls   I nt e g r a te  M o de in t o  A n y  A na l y ti c s  W o r k f l o w   T r ig g e r  D a ta - D r i ve A c ti o ns   13.   U bi do ts     I e a s il y  c a pt u r e s  s e ns o r  da ta  a nd t ur n i in t o  us e f ul  i n f or ma ti o n.   I tr a ns f o r ms  r a w  da ta  i nt o  und e r s ta nda bl e   f or ma w it h S y n th e t i c  V a r ia bl e s     I c a c o mput e  c ompl e x   ma th e ma ti c a f or mul a s  a nd s ta ti s ti c a e x pr e s s io ns .   14.   T h in g+     I of f e r s  t h e  t oo ls   f o r  r e p o r ti ng a nd i n v e s ti ga ti ng da ta  c omi ng  out  of   I O T   de v i c e s .   P r ov id e s  da ta  c o mpa r is o ns .   O f f e r s  hi s to r i c a a na l y s is   H e lp s  i f in di ng t r e nds .   15.   M ic r o s of A z u r e     A z ur e  I oT   H ub p r ov id e s  a  c l o ud - h o s te d s o lu ti o n     ma na ge  I oT  d e v i c e s  a s c a le       a.   Am a z o n   W e b   S e r vi c e   I o T   ( A W S   I o T ) I t   a l l o ws   a   s e c ur e   c o m m u ni c a t i o n   a m o n d if f e r e n t   I o T   de v i c e s   whi c h   a r e   c o nn e c t e w i t h   e a c h   ot h e r .   I t   h e l ps   t o   s to r e   da t a   o v e r   t h e   c l o ud  a n h e l p s   to   a n a l y s e   P e t a   B y t e s   o f   da t a   whi c h   h e l ps   i I o T   da t a   a n a ly t i c s .   AW S   I oT   w o r ks   o v e r   f o ur   l a y e r s   n a m e ly :   de vi c e   ga t e wa y ,   r u l e s   e n g i ne ,   de vi c e   s ha do ws   a n r e g i s t r y   [ 30] .   b.   I ot i vi t y I t   i s   a   f r e e ly   a va i l a b l e   I o T   da t a   a n a ly t i c s   f r a m e wo r k .   I t   i s   b a s i c a ll y   u s e i n   S m a r t   H o m e   F ie l d s .   I ot i vi t y   h a s   a   l a y e r e d   a r c hi t e c t ur e   whi c h   c o n s i s t s   o f   t h r e e   l a y e r s t h e   b a s e   l a y e r ,   t h e   s e r vi c e   l a y e r ,   a n d   t h e   c l o ud  i n t e r f a c e .   B a s e   l a y e r   i s   a   v e r y   f i r s t   l a y e r ,   whi c h   h e l p s   i n   d i f f e r e n t   de vi c e   c o nn e c t i vi t y   w i t m a xim u m   s e c ur i t y .   S e r vi c e   l a y e r   pr o vi de s   t h e   s im u l a t o r   whi c h   h e l p s   i n   t e s t i n de vi c e s   b e f o r e   pur c h a s i ng   t h e m .     c.   A z ur e   I o T   S u i t e I t   i s   M i c r o s o f t   r e l e a s e d   I o T   f r a m e wo r a n d   n ot   a n   o pe s o ur c e .   I t   h e l ps   d i f f e r e nt   I oT   de vi c e s   t r e m a i c o nn e c t e w i t h   t h e   h e l o f   c l o u d.     I pr o vi de s   vi r t ua l   e nvi r o nm e n t   f o r   t e s t i n de vice s .   I t   h e l ps   i m a c hi ne   l e a r ni ng  a n r e a l   t i m e   da t a   a na l y t i c s .     I t s   m a i p a r t   i s   A z ur e   I o T   Hub   w hi c h   h e lps   i Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n &   C o m S c i     I S S N:   2502 - 4752         Di ff e r e nt  analytical  f r ame w or k s   and  big  data  mod e f or   I nter ne o f   T hings   ( A y us hi  C hahal)   1163   pr o vi d i n g   s e c ur i t y ,   a ut h e n t i c i t y ,   a n d   c o nn e c t i o n   be t we e n   pe r s o n a l   a r e a   ne t wor ( P A N)   vi a   Ga t e wa ys .   I pr o vi de s   da t a   vi s ua li z a t i o n .     d.   E c l i ps e   K ur a I t   i s   a   J a v a   ba s e f r e e ly   a v a il a bl e   f r a m e wo r k.   I t   s upp o r t s   L i n u x   b a s e de vi c e s   o nly .   I t   do e s   n o t   pr o vi de   da t a   vi s ua li z a t i o n .   I t   do e s   n o t   s uppo r t   m a c hi ne   l e a r ni ng   a l go r i t hm s .   I t   c a n   be   u s e f o r   da t a   c l e a ni ng  b ut   n o t   f o r   da t a   a n a l y t i c s .   I t   p r o vi de s   g oo s to r a ge   a n s e c ur i t y   t o   t h e   da t a   f o r   m a c hi ne - to - m a c hi ne   a pp li c a t i o n s   w i t h   t h e   h e l o f   ga t e wa y s   [ 3 1 ].   e.   S m a r t   T hi n gs I t   i s   a   pa i p l a t f o r m   g i ve by   S a m s u n f o r   I o T .   I t   c a n   b e   u s e f o r   S m a r t   h o m e   a pp l i c a t i o ns   t o   c o n t r o l ,   m o ni t o r   t h e m   vi a   s m a r t   ph o n e s .   I t   pr o vi de s   s to r a ge   a n d   s e c ur i t y   w i t a ut h e n t i c a t i o n   c o n t r o l .   I t   us e s   HT T P   a s   a   m e s s a g i n pr oto c o l   f o r   m a c hi ne   t o   m a c hi ne   da t a   pa s s in g.   Gr oo vy   i s   us e a s   a   pr o g r a m mi ng  e nvi r o nm e n t   f o r   s m a r t   t hi n h u b   [ 3 2 ].       3.   P ROP OS E M ODE L   F OR  I O T   B I GDAT A   B i gda t a   is   v e r y   im po r t a n t   f o r   o b s e r vi n g   hi dde n   pa tt e r n s   a n d   b e h a vi o r   of   t h e   s y s t e m   bi gda t a   c a n   do   s o ,   wi t h   t h e   h e l p   of   da t a   c o l l e c t e d   by   t h e   s y s t e m   o v e r   l o n g   pe r i o d   of   t i m e .   O n e   c a n   r e a c h   to   d if f e r e n t   c o n c l u s i o n s   b a s e d   on   d i f f e r e n t   f u n c t i o n s   t h a t   can   be   a pp li e d   on   bi gda t a .   T h e s e   f u n c t i o n s   a r e a ggr e ga t i o n .   c l e a ni ng,   c o m bi n i ng,   ga t h e r i ng,   m o de l li ng,   s e lec t i o n ,   a nn o t a t i o n ,   c o m pr e s s i o n ,   e x t r a c t i o n ,   i n de xi ng,   mi n i ng,   s t o r a ge ,   a n a ly t i c s ,   c l us t e r i n g,   e v a l ua t i o n ,   i n t e gr a t i o n ,   r e c o r di n g,   t r a n s f o r m a t i o n ,   pr e d i c t i o n ,   t r a n s po r t a t i o n ,   r e pr e s e n t a t i o n ,   r e p l i c a t i o n ,   r e t r i e va l ,   s e a r c hi ng,   s t r e a m   pr o c e s s i ng,   s e l e c t i o n ,   s t or a ge ,   a n d   vi s u a l i z a t i o n   [ 3 3 ] .   B ut   f o r   b ig   I o T   da t a ,   t h e r e   is   no   ne e d   to   pe r f o r m   a ll   t h e s e   f u n c t i o n s   to   r e a c a n y   c o n c l u s i o n .   T h e   pr o p o s e m o de l   c o v e r s   c h a r a c t e r i s t i cs   of   bi gda t a   a s   w e l l   a s   h e l p s   i n   a n a l y s i s   of   I o T   d a t a   t o o .   T h e s e   f o ur   ph a s e s   a r e   de s c r i be d   b e l o i n   F i gur e   3.         F i gur e   3.   P h a s e s   o f   bi gda t a   i n   I o T   d o m a i n       -   P h a s e   1:  D a t a   s tor a ge   I de a l s   w i t h   t wo   c h a r a c t e r i s t i c s   o f   bi gda t a   i . e .   v e lo c i t y   a n v o l u m e .   A s   bi gda t a   i s   a   b u l o f   da t a   m o vi ng   r e a l ly   f a s t .   F o r   s to r i n I o T   da t a   c l o ud  i s   m o s t   f a v o r a bl e   t e c hn o l o g y .   I t   c a n   s to r e   da t a   f o r   NoSQL   a s   we l l   a s   r e l a t i o n a l   da t a b a s e s .   No S QL   i s   us e m o r e   c o m m o nly   b e c a u s e   i t   c a n   h o l u n s t r uc t u r e o r   s e m i - s t r uc t ur e d   da t a   v e r y   e a s il y .   -   P h a s e   2:  D a t a   c l e a ni ng  o r   da t a   c l e a n s i ng   I t   de a l s   w i t h   a n o t h e r   bi gda t a   c a t e gor i e s   i . e .   va r i e t y   a n d   v e r a c i t y .   bi gda t a   i s   pr o duc e by   he t e r o ge n e o us   s o ur c e s   wi t h   m u l t i p l e   t r a i t   l e v e l s .   Da t a   c l e a ni ng  ba s i c a ll y   wo r ks   o n   t wo  a s pe c t s   i . e .   da t a   i n t e gr a t i o n   a n da t a   qua l i t y   m a n a ge m e n t .   Da t a   i n t e gr a t i o i s   a not h e r   f o r m   o f   e x t r a c t,   t r a n s f o r m ,   l o a d   ( ETL ) .   Da t a   qua l i t y   m a na ge m e n t   de a l s   w i t c o r r up t e da t a   de t e c t i o n ,   da t a   r e du n da n c y   r e duc t i o n ,   da t a   i n t e gr a t i o n   c h e c k.   I n   n e x t   ph a s e   i . e   da t a   a n a ly t i c s ,   qua l i t y   de p e n d s   o n   t h e   t y pe   o f   da t a   s e n t i t   a f t e r   c l e a ni ng.   -   P h a s e   3:  D a t a   a n a ly t i c s   o r   da t a   a n a l y s i s   I t   h e l ps   t o   c a m e   o ut   wi t h   v a l ue   dr i v e o ut pu t s   w i t h   i ns i g h t f u l   a n d   v a l ua bl e   i n t e r pr e t a t i o n s .   bi g da t a   a n a ly t i c s   o r   a n a ly s i s   t e c hni que s   c a n   w i d e l y   be   us e i I o T   do m a i n .   C l us t e r i n i s   o n e   o f   t he   m o s t   c o m m o n   a l go r i t hm   t h a t   i s   u s e i n   e v e r y   s e c t o r   f o r   I oT   da t a   a n a l y t i c s   e i t h e r   i t   i s   h e a l t h c a r e ,   t r a n s po r t,   a n d   a gr i c u l t ur e   o r   e n e r g y .   -   P h a s e   4:  Da t a   vi s ua li z a t i o n   I t   c r e a t e s   t h e   vi e f o r   t h e   o u t c o m e s   o f   d a t a   a na l y t i c s /a n a ly s i s   p h a s e .   I n   i t   da t a   i s   r e pr e s e n t e a n d   i n t e r pr e t e i n   d if f e r e n t   wa y s   by   d i f f e r e n t   m e t h o ds .   S o m e - t i m e s   i t   i s   a l s o   c a ll e a s   da t a   i n t e r pr e t a t i o n   o r   pr e s e n t a t i o n .   M a c hi ne   l e a r ni ng  c a n   h e l i im pr ovi ng  da t a   vi s u a l i z a t i o n   i . e .   f u nc t i o ni ng,   r e l i a bil i t y   a n d   s c a l a bil i t y .   Da t a   v i s ua li z a t i o n   he l p s   i n   im pr o vi n a n a ly t i c s   by   vi s ua l s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2502 - 4752   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n &   C o m S c i Vo l .   25 ,   N o .   2 F e b r ua r y   20 22 :   1159 - 1166   1164   4.   RE S UL T   AN DI S CU S S I ON   P r a c ti c a l   i m pl e m e n ta ti on   o f   th e   p r op os e d   m od e l   i s   e x pl a i n e d   on   a   d a ta s e n a m e B i oc h e m i c a l   f e a tu r e s   of   or th op e d i c   p a t i e n t”   [ 3 4 ]   f r o m   k a g gl e .   T h i s   da ta s e c on ta i n s   3 1 r e c or d s   wi th   s i x   b i o m e c h a n i c a l   a tt r i b u te s .   T h e s e   a tt r i b u te s   a r e   ta k e n   a c c or d i n g   to  th e   o r i e n ta ti on   of   p e l v i s   a n d   l um b a r   s pi n e .   F or   i m pl e m e n ta ti on   of   th i s   m od e l   th e   c h os e n   d a ta s e i s   a l r e a dy   i n   th e   c l e a n e d   f o r m .   F or   th e   a n a l y s i s   o f   B i o c h e m i c a l   f e a tu r e s   of   or th op e d i c   p a ti e n t”   d a ta s e t,   d i f f e r e n s u p e r v i s e d   m a c h i n e   l e a r n i n g   a l g or i th m s   [3 5 l i ke   k - n e a r e s n e i gh b or s   ( K N N ) l ogi c a l   r e g r e s s i on   ( L R ) d e c i s i o n   tr e e   ( D T ) s u p p or t   v e c to r   m a c h i n e   ( S V M ) ,   N a ï v e   B a y e s   ( N B ) ,   a n d   R a n d o m   f or e s ( R F )   [3 6 a r e   u s e d .   T h e   d a ta s e i s   u s e d   t a n a l y z e   a n d   p r e di c t,   i f   th e   p a t i e n b e l on gs   t n o r m a l   or   a b n or m a l   c a te g or y .     A c c ur a c y   a n d   c o nf u s i o n   m a t r i x   a r e   us e a s   a   mea s ur e   to   e v a l u a t e   a b o v e   s a i m a c hi ne   l e a r ni ng   a l go r i t hm s .   T hi s   a na l y s i s   i s   do ne   u s i n g   a n a c o nda   J up y t e r   n o t e b oo k.   Di f f e r e n t   l i b r a r i e s   o f   p y t ho n   l i k e   n u m p y ,   pa n da s ,   a n d   s k l e a r n   a r e   us e f o r   t h e   im p l e m e n t a t i o n   o f   t h e s e   m a c hi ne   l e a r ni ng  a l go r i t hm s .   Af t e r   a n a ly s i s   o f   d if f e r e n t   m a c hi ne   l e a r ni ng  a l go r i t hm s   r e s u l t s   a r e   d i s p l a y e i T a bl e   2.   Af t e r   a na l y s i s   o f   da t a s e a n i t s   vi s ua li z a t i o n   i s   do n e   by   im po r t i n l i br a r ies   o f   P y t h o n   li ke   m a t p l o t l i b   a n d   s e a b o r n   a r e   s ho wn   i F i gur e   a n F i gur e   5.   Gr a phi c   vi e o f   t h e   a c c ur a c y   p l o t e us i n K NN   a n S VM   m a c hi ne   lea r ni ng   a l go r i t hm s   a r e   s h o w n   i F i gur e   a n F i gur e   r e s pe c t i v e ly .   A   c o m pa r a t i v e   a n a ly s i s   o f   v a r i a bl e   in   K NN   a l go r i t hm   a n a c ur a c c y   i s   pr e s e n t e i F i gur e   8.   Ov e r a ll   p e r f o r m a n c e   a n a ly s i s   o f   m a c hi ne   l e a r ni ng   a l go r i t hm   i s   de p i c t e t h r o ugh   c o nf us i o n   m a t r i x   i n   F i gur e   9.             F i gur e   4.   J o i n t   p l o o f   da t a s e t     F i gur e   5.   C o un t - pl o o f   c a t e gor y             F i gur e   6.   A c c ur a c y   p l o t   f o r   K NN     F i gur e   7.   A c c ur a c y   p l o t   f o r   S VM             F i gur e   8.   Va l ue   o f   V/S   a c c ur a c y     F i gur e   9.   C o nf u s i o n   m a t r i x   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n &   C o m S c i     I S S N:   2502 - 4752         Di ff e r e nt  analytical  f r ame w or k s   and  big  data  mod e f or   I nter ne o f   T hings   ( A y us hi  C hahal)   1165   T a bl e   2.   S c o r e   v a l ue s   o f   d i f f e r e n t   M L   a l go r i t hm s   D if f r e r e nt  a lg o r it hms   K N N   L o g ic a r e g r e s s i o n   D e c is io T r e e   S V M   N a ïv e  B a y e s   R a ndo f o r e s t   S c o r e   v a lu e   0.8306   0.7258   0.8709   0.8145   0.7580   0.9032       5.   CONC L USI ON   I i s   b e l i e v e t h a i n   tod a y s   w or l d,   e a c h ,   a n e v e r y   i n di vi dua l   i s   c a r r y i n a   s e n s or   c o n ta i ni n de vi c e   wh i c h   ge n e r a tes   a n d   r e c e i v e s   a b un da n a m oun o f   d a ta .   T hi s   da ta   i s   us e l e s s   i f ,   i i s   n ot  us e d   f or   a n a l ys i s .   T hi s   s tu d y   h a s   p r e s e n t e d   t h e   r e l a t i o n s hi b e twe e n   I oT   a n d   th e   da ta   a n a l y t i c s .   S o m e   o f   t h e s e   r e a l - w or l d   e x a m pl e s   a r e   hi ghl i g h t e i n   t hi s   p a pe r .   Di f f e r e n f or m s   o f   da ta   a n a l y t i c s   ( i . e . ,   de s c r i p t i v e ,   di a gn o s t i c ,   p r e d i c t i v e ,   a n p e r s p e c t i v e )   a n d   di f f e r e n k i n o f   m e t h o ds   th a c a n   b e   us e d   to  e x e c u te   t h e s e   a n a l y t i c a l   m e t h o ds   a r e   e x pl a i n e d .   I m a y   b e   c o n c l ude th a c r e a t i o n   o f   s tr a tegy   f or   c l u s t e r i n g   o n   b i g   I oT   d a t a   i s   a   s i gni f i c a n c h a l l e n g e   f or   t h e   a n a l y s t   i n   b i I oT   d a ta  a n a l y t i c s .   D i f f e r e n t   I oT   a n a l y t i c a l   f r a m e w or ks   wi t h   t h e i r   f e a tu r e s   a r e   p r e s e n t e i n   t h i s   p a p e r .   D e e p   s tudy   o n   th e s e   f r a m e w or ks   m a y   h e l p   r e s e a r c h e r s   to  f i n d   s ui tabl e   pl a t f or m   a c c or d i n g   to  th e i r   n e e ds .   T h e   p r op o s e d   m ode l   o f   b i gda ta   f or   I oT   d o m a i n   is   e x pl a i n e d   i n   t hi s   s tu d y   whi c h   c o v e r s   t h e   b a s i c   f e a tur e s   o f   I oT   a n d   b i gd a ta .   I m p l e m e n ta t i o n   o f   t h i s   m o de l   i s   s h o wn  wi t h   t h e   h e l o f   a n   I oT   da tas e i n   whi c h   p r e di c t i v e   a n a l y t i c s   a n d   da ta   v i s ua l i z a t i o n   i s   v e r y   we l l   e l a b o r a ted .   I n   f u tu r e ,   thi s   p r op o s e d   m o de l   w i l l   b e   i m p l e m e n ted   f or   a   b i I oT   d a ta   s e to  g e th e   b e s r e s u l t s   a n d   c o m pa r i s o n   o f   thi s   m ode l   wi l l   b e   d o n e   w i t h   ot h e r   m ode l s   too.       RE F E R E NC E S   [ 1]   L .   K o s a n T o I oT   D a ta   A na l y ti c s   P la t f or ms ,”   ( 2019) .   A c c e s s e d:   D e c 14,  2021.   [ O nl in e ] .   A v a il a bl e :   ht tp s :/ /ww w .i o tw o r ld t o da y . c o m/ 2019/07/ 10 /t o p - i o t - da ta - a na l y t ic s - pl a t f o r ms   [ 2]   A I la pa kur ti J S V uppa la pa ti S K e da r i,   S K e da r i,   C C ha uha a nd  C V uppa la pa ti " iDi s pe ns e r - B ig da ta   E na bl e I nt e ll ig e nt   D is pe ns e r , "   2017  I E E E   T hi r I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  B ig dat a   C om put in Se r v i c e   and  A ppl ic at io ns   ( B ig D at aSe r v ic e ) 2017,   pp. 124 - 130, do i 10.1109/B ig D a ta S e r v i c e .2017.53.     [ 3]   A L H e ur e u x K G r ol in ge r H F .   E l y a ma n y   a nd  M A M C a pr e tz ,   " M a c hi n e   L e a r n in W it B ig da ta C ha ll e ng e s   a nd  A ppr o a c he s , "  i n   I E E E   A c c e s s , v o l.  5, pp. 7776 - 7797, 2017, d o i :  10.1109/AC C E S S .2017.2696365.     [ 4]   O Y A l - J a r r a h,  P D Y oo S M uha id a t,   G K K a r a gi a nni di s a nd  K T a ha E f f i c ie n M a c hi n e   L e a r ni ng  f or   B ig da ta :   A   R e vi e w ,”   B ig da ta   R e s e ar c h , v ol . 2, n o . 3, pp. 87 - 93, S e p. 2015,  do i:  10.1016/j .bd r .2015.04.001.   [ 5]   M . M . N a ja f a ba di , F . V il la nus tr e T . M K h o s hgof ta a r , N S e l i ya , R . W a ld , a nd E . M uha r e ma gi c , “ D e e p l e a r ni ng a ppl i c a ti o ns  a nd   c ha ll e ng e s  i bi gda ta   a na l y t ic s ,”   J our nal  of   B ig dat a , vo l.  2, n o 1, p. 1, F e b. 2015, d o i:  10.1186/s 40537 - 014 - 0007 - 7.   [ 6]   S R S ukuma r M a c hi ne   L e a r ni ng  in   th e   B ig da ta   E r a A r e   W e   T h e r e   Y e t ? ,”   C onf e r e nc e :   A C M   K now le dge   D i s c ov e r y   and   D at M in in g :   W or k s hop on Data Sc ie nc e   f or  Soc ia G ood , A ug. 201 4.   [ 7]   J Q iu Q W u,   G D in g,  Y X u,  a nd  S F e ng,  A   s ur v e y   of   ma c hi ne   l e a r ni ng  f or   bi gda ta   pr oc e s s in g,”   E U R A SI P   J our nal   on   A dv anc e s  i n Si gnal  P r oc e s s in g , v o l.  2016, n o . 1, p. 67, M a y  20 16, do i:  10.1186/s 13634 - 016 - 0355 - x.   [ 8]   M M a r ja ni   e al .,  " B ig   I oT   D a ta   A na l y t ic s A r c hi t e c tu r e O pp or tu ni ti e s a nd  O pe R e s e a r c C ha ll e ng e s , "   in   I E E E   A c c e s s vo l.   5,   pp. 5247 - 5261, 2017, do i 10.1109/AC C E S S .2017.2689040.     [ 9]   H H a bi b z a d e h,  A B o gg i o - D a ndr y Z Q in T S oy a ta B K a n ta r c a nd  H T M o u f ta h,  " S of S e ns in in   S ma r C it ie s H a ndl in 3V s   U s in R e c o mm e nd e r   S y s te ms M a c hi n e   I nt e ll ig e n c e a nd  D a ta   A na ly ti c s , "   in   I E E E   C om m uni c at io ns   M agaz in e vo l.   56,  no .   2, pp. 78 - 86, F e b. 2018, d o i 10.1109/M C O M .2018.1700304.     [ 10]   H K a ur   a nd  A S K us hw a ha " A   R e v i e w   o I nt e gr a ti o of   B i gda ta   a nd  I oT , "   2018  4t I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  C om put in Sc ie nc e s  ( I C C S) , 2018, pp. 200 - 203 , do i:  10.1109/I C C S .2018.0 0040.     [ 11]   A S a gu,   N.   S G il l,   a nd  P.   G ul ia ,   A r ti f i c ia N e u r a N e tw o r k   f o r   th e   I nt e r n e of   T hi ngs   S e c u r it y   in   I nt e r nat io nal   J our nal   of   E ngi ne e r in g T r e nds  and T e c hnol og y v ol 68.  pp.  129 - 136 , 202 0 ,   do i:   10.14445/22315381 / I J E T T - V 68I 11P 218.   [ 12]   R R a tr a   a nd   P .   G ul ia P r iv a c y   P r e s e r v in D a ta   M in in g:   T e c hni que s   a nd  A lg o r it hms   in   I nt e r nat io nal   J ou r nal   o E ngi ne e r in T r e nds  and T e c hnol ogy vol 68 , pp.   56 - 62 , 2020 ,   d o i:  10.1444 5/ 22315381/I J E T T - V 68I 11P 207.   [ 13]   O A l - S hor ma n,  B A l - S h o r ma n,  M A l - kha s s a w e ne h,  a nd  F A l - K a ht a ni A   r e v i e w   of   in t e r n e of   m e di c a th in gs   ( I o M T )   -   ba s e r e m o t e   he a lt h   m o ni t o r in th r o ugh   w e a r a bl e   s e ns o r s a   c a s e   s tu d y   f o r   di a be ti c   pa ti e nt s ,”   I ndone s ia J our nal   of   E le c tr ic al   E ngi ne e r in g and C om put e r  S c ie nc e , v o l.  20, n o . 1, n o . 1, O c t.  2 020, do i:  10.11591/i je e c s .v 20. i1 .pp414 - 422.   [ 14]   A R a hma n,  G W u,   a nd  A M L it o n,  M o bi l e   e dg e   c o mp ut in f o r   in t e r n e of   th in gs   ( I oT ) s e c u r it y   a nd   pr i v a c y   is s ue s ,”   I ndone s ia J our nal   o E le c tr ic al   E ngi ne e r in and  C om p ut e r   Sc ie nc e v o l.   18,  n o 3,  A r t.   no 3,  J un.  2020,  d o i:   10.11591/i je e c s .v 18.i 3.pp1486 - 1493.   [ 15]   T .   S ut ik n o H S P u r na ma A P a mungka s A F a dl il I M A l s of y a ni a nd  M H J o p r i ,   I nt e r n e of   th in gs - ba s e ph ot ovo lt a ic s   pa r a me t e r   m o ni t o r in s y s t e us in g   N o de M C U   E S P 8266 ,”   I nd one s ia J ou r nal   o f   E le c t r ic al   E ngi ne e r in g   and  C o m put e r   Sc ie n c e vo l.  11, n o . 6, pp.  5578 - 5587 D e c . 2021, d o i:   10.11591/i j e c e . v11i 6.pp5578 - 5587 .   [ 16]   A .   C ha ha l,   P .   G ul ia M a c hi ne   L e a r n in a nd  D e e L e a r ni ng”   in   I nt e r nat io nal   J our nal   of   I nn ov at iv e   T e c hnol ogy   and  E x pl or in E ngi ne e r in g ( I J I T E E ) vo l.  8,  n o 12, pp. 4910 - 4914,   2018,   d o i :   10.35940/i ji te e . L 3550.1081219.   [ 17]   P G ul ia   a nd   A C ha ha l,   B ig da ta   a na ly t ic s   f o r   I oT     in   I n te r nat io nal   J our nal   o f   A dv anc e R e s e ar c h   in   E ngi ne e r in a nd  T e c hnol ogy , vo l.  11,  n o 6, pp. 593 - 603,   2020,   d o i:  10.14445/2 2315381/I J E T T - V 68I 7P 205S .   [ 18]   A C ha ha l   a nd   P G ul ia D e e L e a r ni ng:   A   P r e di c ti ve   I oT   D a ta   A na l y ti c s   M e th o d   in   SSR G   I nt e r nat io nal   J our nal   of   E ngi ne e r in g T r e nds  and T e c hnol og y   ( I J E T T ) ,   vo l.  68,  n o 7, pp.  25 - 33,   2020,   do i 10.14445/22315381 /I J E T T - V 68I 7 P 205S .   [ 19]   F .   C o n s t a n te   N ic o la ld e ,   F .   S i lv a ,   B .   H e r r e r a ,   a nd   A .   P e r e ir a ,   B i gd a t a   A n a l y ti c s   i n   I O T :   C h a ll e nge s ,   O pe n   R e s e a r c h   I s s ue s   a n T oo ls ,   in   T r e nd s  a nd  A d v an c e s   in  I n fo r m a ti o S y s t e m s  a nd  T e c hn ol og i e s pp 77 5 78 8,   2 01 8,   do i 10 .1 00 7/ 97 8 - 3 - 31 9 - 77 71 2 - 2 _73 .   [ 20]   D P a l,   T T r i y a s o n,  a nd  P P a dungwe a ng,  B ig da ta   in   S ma r t - C it ie s C ur r e nt   R e s e a r c a nd  C ha ll e ng e s ,”   in   I ndone s ia J our nal   of   E le c tr ic al   E ngi ne e r in g and I nf o r m at ic s  ( I J E E I ) vo l.  6, n o . 4, D e c . 2018, d o i:  10.52549/i j e e i. v 6i 4.543.   [ 21]   B K a r a k o s ta s E v e n P r e d ic t i o in   a I oT   E n v ir o nm e nt   U s in N a ïv e   B a y e s ia M o d e ls ,”   in   P r oc e di C om put e r   S c ie nc e ,   v o l.   83 ,   pp. 11 17, 2016, do i:  10.1016/j .p r oc s .2 016.04.093.   [ 22]   J B e tt y   J a ne   a nd  E N G a n e s h,  B ig da ta   a nd  I nt e r n e of   T hi ng s   f o r   S ma r D a ta   A na l y ti c s   U s in M a c hi ne   L e a r ni ng  T e c hni qu e s ,”   in   P r oc e e di ng of  t h e  I nt e r nat io nal  C on f e r e nc e  on C om put e r  N e tw or k s B ig dat a   and I oT  ( I C C B I   -   2019) , 2020, pp. 213 - 223.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2502 - 4752   I n do n e s i a n   J   E l e c   E n &   C o m S c i Vo l .   25 ,   N o .   2 F e b r ua r y   20 22 :   1159 - 1166   1166   [ 23]   Y W a ng,  L K ung,  a nd   T A .   B y r d,  B ig da ta   a na l y ti c s :   U nde r s ta ndi ng  it s   c a pa bi li ti e s   a nd  p o t e nt ia b e n e f it s   f or   he a lt h c a r e   o r ga ni z a ti o ns ,”   T e c hnol ogi c al   F or e c as ti ng and Soc ia C hange vo l.  126, pp. 3 13, 2018, d o i:  10.1016/ j. te c h f or e .2015.12.019.   [ 24]   M K H a s s a n,  A I .   E l D e s o uk y S M E lg ha mr a w y a nd  A M S a r ha n,  B ig da ta   C ha ll e nge s   a nd  O ppo r tu ni ti e s   in   H e a lt hc a r e   I n f o r ma ti c s   a nd  S ma r H o s pi ta ls ,”   Se c ur it y   in   Sm ar C it ie s :   M ode ls A ppl ic at io ns and  C hal le nge s 2019,  pp.  3 26.  d o i:   10.1007/978 - 3 - 030 - 01560 - 2_1 .   [ 25]   Y B e e ha r r y T P F o w dur V H ur bungs V B a s s oo a nd  V R a mna r a in - S e e t o hul A na l y s in T r a ns p o r ta ti o D a ta   w it O pe n   S o u r c e   B ig da ta   A na l y ti c   T oo ls ,”   I ndone s ia J our nal   of   E le c tr ic al   E ngi ne e r in and  I nf or m at ic s   ( I J E E I ) ,   vo l.   5,  n o 2,  n o 2,   J un.  2017,  do i:  10.52549/i je e i. v 5i 2.297.   [ 26]   D D z ia k,  B .   J a c hi m c z y k,   a nd  W J K ul e s z a ,   I oT - B a s e d   I n f or ma ti o n   S y s t e f or   H e a lt h c a r e   A ppl i c a ti o n:   D e s ig M e th o d o l o g A ppr o a c h,”   A ppl ie d Sc ie nc e s , vo l.  7, n o . 6, n o . 6, J un. 2017, doi:  10.3390/app706059 6.   [ 27]   Q Z ha ng,  L T Y a ng,  Z C he n,  a nd  P L i,   A   s ur ve y   o de e p   le a r ni ng  f or   bi gda ta ,”   I nf or m at io F us io n vo l.   42,  pp.  146 1 57,  J ul . 2018, do i:  10.1016/j .i n f f us .2017.10.006.   [ 28]   D Z ha ng,  H ig h - s pe e t r a in   c o nt r o s y s te bi gda ta   a na l y s is   b a s e o n   th e   f u z z y   R D F   m o d e a nd   unc e r ta in   r e a s o ni ng ,”   I nt J .   of   C om p. C om m uni c at io ns  &  C ont r ol , v o l.  12, n o . 4, n o . 4, J un. 2 017 , do i:  10.15837/i jc c c .2017.4.2914.   [ 29]   D . K h e z r im o tl a gh, J Z hu, W . D . C oo k, a nd  M T o l oo , “ D a ta   e nve l o pm e nt  a na l y s is  a nd  b ig da ta ,”   E ur ope an J our nal  of  O pe r at io nal   R e s e ar c h ,   v o l.  274, n o . 3, pp. 1047 1054, M a y  2019, d o i:  10.1 016/ j. e j o r .2018.10.044.   [ 30]   A A tm a ni I K a ndr o u c h,  N H mi na a nd  H C ha o ui ,   B ig da ta   f o r   I nt e r n e of   T hi ngs A   S ur ve y   o I oT   F r a m e w o r ks   a nd  P la t f o r ms ,”   A dv anc e I nt e ll ig e nt   Sy s te m s   f or   Sus ta in abl e   D e v e lo pm e nt   ( A I 2SD 2019 ) ,   pp.   59 67,  2020,   d oi 10.1007/978 - 3 - 030 - 33103 - 0_7.   [ 31]   C . G ui nd o n, “ T h e  E c li ps e   F o unda ti o n.”   A c c e s s e d:  D e c . 14, 202 1. [ O nl in e ] . A v a il a bl e :   ht tp s :/ /ww w . e c li ps e . o r g/ ku r a   [ 32]   S ma r t T hi ngs G r oovy   w it h   S ma r t T hi ngs - S ma r t T hi ngs   C la s s ic   D e v e l o p e r   D oc um e nt a ti o n.”   ( 2021 ) A c c e s s e d:   D e c .   15,  20 21 .   [ O nl in e ] . A v a il a bl e :   ht tp s :/ /ww w .s ma r tt hi ngs .c o m   [ 33]   C F or r e s t,   T e e x a mpl e s   of   I oT   a nd  b ig da ta   w or ki ng  w e ll   t o g e th e r . ”  A c c e s s e d:   D e c .   15,  2021.  [ O nl in e ] A v a il a bl e :   ht tp s :/ /ww w .z dne t. c o m/ a r ti c le / te n - e x a mpl e s - of - i o t - a nd - bi g - da t a - w o r ki ng - w e l l - t o g e th e r   [ 34]   B i o me c ha ni c a f e a tu r e s   of   o r th o p e di c   pa ti e nt s . ”  A c c e s s e d:   D e c 15,  2021.  [ O nl in e ] A v a il a bl e :   ht tp s :/ /k a ggl e . c o m/ uc im l/ bi o m e c ha ni c a l - f e a tu r e s - of - o r th o p e di c - pa ti e nt s   [ 35]   M . A . I . A r i f S . I .  S a n y F . S ha r m in , M . S .  R a hma n, a nd M T .  H a bi b,  “ P r e di c ti o of  a ddi c ti o t o  dr ugs  a nd  a lc o h o l  us in g ma c hi n e   le a r ni ng:   A   c a s e   s tu d y   o B a ngl a d e s hi   po pul a ti o n,”   I n te r nat io nal   J our nal   o f   E le c tr ic al   and  C om put e r   E ngi ne e r in g v o l.   11,  no 5,   pp. 4471 4480, 2021, do i:  10.11591/i je c e . v 11i 5.pp4471 - 4480.   [ 36]   R R K A L - T a i e B J S a le h,  A Y F S a e di a nd  L A S a lm a n,  A na ly s is   of   W E K A   da ta   mi ni ng  a lg o r it hms   B a y e s   ne t,   r a ndom   f or e s t,   M L P   a nd  S M O   f o r   he a r di s e a s e   pr e di c ti o s y s t e m:   A   c a s e   s tu dy   in   I r a q,”   I nt e r nat io nal   J our nal   o f   E le c tr i c al   and C om put e r   E ngi ne e r in g ( I J E C E ) vo l.  11, n o . 6, n o . 6,   pp 5229 - 5239 D e c .  2021, do i:  10.11591/i je c e . v 11i 6 .       B I OG RA P HI E S   OF   AU T HO RS        A y u s h i   C h a h a l           h a s   p a s s e d   M. T e c h   i n   2 0 1 6   i n   Co m p u t e r   Sc i e n ce   an d   E n g i n e e ri n g   f ro m   D e p ar t m e n t   o f   Co m p u t e r   Sc i e n ce   an d   E n g i n e e ri n g ,   G J U S & T ,   H i s ar ,   I n d i a.   Sh e   i s   c u rre n t l y   p u r s u i n g   Ph . D .   i n   Co m p u t e r   Sc i e n ce   a t   D e p ar t m e n t   o f   Co m p u t e Sc i e n c e   an d   A p p l i c a t i o n ,   M .   D .   U n i v e r s i t y ,   Ro h t ak ,   I n d i a.   H e r   re s e a rc h   i n t e re s t s   i n c l u d e   I o T ,   M ac h i n e   L e a rn i n g ,   Bi g d a t a   A n al y t i c s   an d   N e t w o rk   Se c u ri t y .   Sh e   c an   b e   c o n t ac t e d   a t   e m ai l :   ay u s h i c h ah al @ g m ai l . c o m .         D r.   P reeti   G u l i a           i s   c u rre n t l y   w o rk i n g   a s   A s s i s t an t   P ro fe s s o r   a t   D e p a r t m e n t   o Co m p u t e r   Sc i e n ce   &   A p p l i c a t i o n s ,   M. D .   U n i v e r s i t y ,   R o h t ak ,   I n d i a.   Sh e   i s   s e rv i n g   t h e   D e p a r t m e n t   s i n c e   2 0 0 9 .   Sh e   e a rn e d   h e r   d o c t o ral   d e g re e   i n   2 0 1 3 .   Sh e   h a s   p u b l i s h e d   m o re   t h an   6 5   re s e a rc h   p a p e r s   a n d   a r t i c l e s   i n   j o u rn al   an d   c o n fe re n c e s   o f   N a t i o n al /   I n t e rn a t i o n al   re p u t e   i n c l u d i n g   A C M,   Sc o p u s .   H e a re o re s e arc h   i n c l u d e s   D a t a   Mi n i n g ,   Bi g d a t a ,   Mac h i n e   L e a rn i n g ,   D e e p   L e a rn i n g ,   I o T ,   an d   So f t w are   E n g i n e e ri n g .   Sh e   i s   an   ac t i v e   p ro fe s s i o n al   m em b e r   o f   I A E N G ,   C SI  a n d   A CM.   Sh e   i s   al s o   s e rv i n g   a s   E d i t o ri al   Bo a rd   Me m b e A c t i v e   Re v i e w e o I n t e rn a t i o n al /   N a t i o n al   J o u rn al s .   Sh e   h a s   g u i d e d   o n e   re s e arc h   s c h o l ar   a s   w e l l   a s   g u i d i n g   fo u r   Ph . D .   re s e a rc h   s c h o l a r s   f ro m   v a ri o u s   re s e arc h   are a s .   Sh e   c an   b e   c o n t ac t ed   a t   e m ai l :   p re e t i . g u l i a 8 1 @ g m ai l . c o m .         D r .   N a s i b   S i n g h   G i l l           i s   H e a d   o f   t h e   D e p a r t m e n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   &   A p p l i c a t i o n s ,   M .   D .   U n i v e r s i t y ,   R o h t a k ,   I n d i a .   H e   i s   al s o   w o r k i n g   a s   D i re c t o r ,   D i re c t o r a t e   o D i s t a n c e   E d u c a t i o n   a s   w e l l   a s   D i re c t o r   o f   D i g i t a l   L e a rn i n g   Ce n t r e ,   M.   D .   U n i v e r s i t y ,   R o h t a k ,   H a ry a n a .   H e   e a rn e d   h i s   D o c t o r a t e   i n   C o m p u t e r   Sc i e n c e   i n   t h e   y e a 1 9 9 6   a n d   c a r r i e d   o u t   h i s   p o s t - D o c t o r a l   re s e a rc h   a t   B r u n e l   U n i v e r s i t y ,   W e s t   L o n d o n   d u r i n g   2 0 0 1 - 2 0 0 2 .   H e   i s   a   r e c i p i e n t   o f   C o m m o n w e a l t h   Fe l l o w s h i p   A w a r d   o B r i t i s h   G o v e rn m e n t   fo r   t h e   Y e a 2 0 0 1 .   B e s i d e s ,   h e   a l s o   h a s   e a rn e d   h i s   M B A   d e g re e .   H e   h a s   p u b l i s h e d   m o re   t h an   3 0 4   r e s e a rc h   p a p e r s   a n d   au t h o re d   5   p o p u l a r   b o o k s   H e   h a s   g u i d e d   s o   f a r   1 2   P h . D .   s c h o l a r s   a s   w e l l   a s   g u i d i n g   a b o u t   5   m o re   s c h o l a r s .   H i s   re s e a rc h   i n t e re s t s   p r i m a r i l y   i n c l u d e s - I o T ,   M ac h i n e   an d   D e e p   L e a rn i n g ,   I n fo rm a t i o n   a n d   N e t w o r k   Se c u ri t y ,   D a t a   m i n i n g   &   D a t a   w a re h o u s i n g ,   N L P ,   an d   Me a s u re m e n t   o f   Co m p o n e n t - b a s e d   Sy s t e m s .   H e   c a n   b e   c o n t ac t e d   a t   e m a i l :   n a s i b s g i l l @ g m ai l . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.