物联网（IoT）是一种将物理世界与数字世界相连接的技术，通过各种感知设备收集数据，并利用网络进行传输，最终实现智能化决策和控制。而物联网数据分析的工具与技术，就是用来处理这些从物联网设备中收集到的海量数据的。

一、物联网数据分析工具

1. 数据存储和管理工具：这些工具主要用于存储和管理从物联网设备收集到的数据。例如，数据库和数据仓库可以存储大量的数据，同时提供高效的数据检索和分析功能。

2. 数据预处理工具：由于从物联网设备收集到的数据通常包含大量的噪声和无关信息，因此需要进行数据清洗、数据筛选和数据转换等预处理操作。数据预处理工具可以帮助我们快速、准确地完成这些操作。

3. 数据分析工具：这些工具可以帮助我们深入理解数据，发现数据中的模式和趋势。例如，统计分析工具可以用来发现数据中的规律和关联，机器学习算法可以用来预测未来的趋势，深度学习算法可以用来识别复杂的模式。

4. 数据可视化工具：数据可视化是将数据以图形或图表的形式呈现出来，帮助我们更好地理解和解释数据。例如，折线图、柱状图、热力图等都可以用来表示数据。

二、物联网数据分析技术

1. 大数据处理技术：由于物联网设备产生的数据量通常很大，因此需要使用大数据处理技术来处理这些数据。例如，分布式计算技术可以将大量的数据分布到多台计算机上进行处理，提高数据处理效率。

2. 云计算技术：云计算技术可以为物联网数据分析提供强大的计算能力和存储能力。通过使用云计算平台，我们可以将大量的数据存储在云端，同时进行高效的数据分析和处理。

3. 人工智能技术：人工智能技术可以帮助我们自动化地进行数据分析和处理。例如，机器学习算法可以用来自动识别数据中的模式和趋势，深度学习算法可以用来自动识别复杂的模式。

4. 数据挖掘技术：数据挖掘技术可以帮助我们从大量数据中挖掘出有用的信息。例如，关联规则挖掘、序列挖掘等技术可以用来发现数据中的关联和规律。

总结起来，物联网数据分析的工具与技术是用来处理和分析从物联网设备中收集到的海量数据的。这些工具和技术可以帮助我们更好地理解和解释数据，发现数据中的模式和趋势，同时提高数据处理效率和质量。随着物联网技术的不断发展，物联网数据分析的工具与技术也将不断创新和发展。