从以上的分析可见，对于RFID的数据流的分析是有必要的。而实际中，确实有对于RFID的数据流分析的研究。Hector Gonzalez等人提出了用于储存RFID信息的模型，能很好的保护数据对象并压缩数据总量。他们建立RFID的立方体模型，即通过3张表来管理信息：（1）信息表，存储物品的相关信息；（2）停留表，存储物体所在的位置信息；（3）地图表，存储用于分析的结构路径信息。他们使用流程图的方法来表示商品的运输过程，并可以捕捉运动轨迹和重要的RFID异常。

在GPS应用上，也有研究者涉足。有研究者提出了新的框架，用于移动物体的异常检测；也有研究人员提出了，基于运动目标的运动轨迹的孤立点的分割检测框架。在某个国度，他们的交通情况并不是那么的良好。他们的城市中，有很多坑坑洼洼的路段的，于是他们想出了通过传感器和大数据分析技术，寻找基于整个路况的布局，并加以导航技术，能很好的避免车子的耗损和交通事故的发生。当然，这也只是个大数据的分析的例子，当政者更应该去修建条件好的公路。但我们应该感受到了，随着车辆的越来越多，每当遇到拥堵情况时候，一旦你打开广播的话，你可能听到广播员会提醒驾车者前方某些路段拥堵，请另行择道。在这个决策的其中，就恐怕有传感器网络或者监控设施扮演的信息的采集者的角色。

当然，这些数据挖掘的技术和物联网有着千丝万缕的剪不断的关系。在本人看来，他们仿佛就是双生子一般，相互依存、相互促进，一如硬件和软件的关系一般，只有好的硬件平台配合优良的程序，才能跑出正确的结果。