大数据常见术语解释续编
关于大数据你应该知道的50个专业术语
关于大数据你应该知道的50个专业术语1. 数据挖掘：利用统计学和机器学习的技术，从大量的数据中发现模式和规律。
2. 机器学习：一种人工智能的分支，通过训练模型，使机器具备自我学习和优化的能力。
3. 人工智能：模拟人类的智能行为，使机器能够感知、学习、思考和自主决策。
4. 数据仓库：用于存储和管理大量结构化、半结构化和非结构化数据的集成系统。
5. 数据湖：一种存储结构，可以容纳多种数据类型和格式，供数据分析和挖掘使用。
6. SQL：结构化查询语言，用于在关系型数据库中操作和管理数据的标准语言。
7. 数据科学家：专门从事数据挖掘、分析和解释的专业人员。
8. 人工智能工程师：开发和实现人工智能算法和技术的专业人员。
9. 大数据工程师：负责大数据处理和分析平台的设计、搭建和维护。
10. 数据可视化：使用图表、图形和仪表板等可视化手段，将数据转化为直观的视觉展示。
11. 数据清洗：处理数据中的噪声、错误和不完整性，使其适合于分析和挖掘。
12. 数据集成：将来自不同来源的数据整合为一个统一的数据集合。
13. 数据安全性：保护数据免受未经授权的访问、篡改和泄露的技术和策略。
14. Hadoop：分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。
15. Spark：快速通用的大数据处理引擎，支持批处理、实时流处理和机器学习等应用。
16. MapReduce：一种用于分布式并行计算的编程模型，用于处理和分析大规模数据集。
17. NoSQL：非关系型数据库，适用于处理大规模非结构化和半结构化数据。
18. 数据挖掘算法：用于从数据中发现模式和关联的数学和统计技术。
19. 特征工程：将原始数据转换为可供机器学习算法使用的特征集合。
20. 预测分析：利用历史数据和统计模型，进行未来事件和趋势的预测。
21. 异常检测：通过比较数据的实际值和预期值，识别和处理异常情况。
22. 实时数据处理：对流式数据进行及时处理和分析的技术和方法。
25个大数据专业术语入门大数据必备知识
25个大数据专业术语入门大数据必备知识大数据是指跨越传统数据处理能力范围，无法使用常规数据库工具进行处理和管理的大量、高速度、多样性的结构化和非结构化数据的集合。
随着信息技术的高速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题之一。
掌握大数据的相关专业术语对于大数据领域的从业者和对大数据感兴趣的人来说至关重要。
本文将介绍25个常见的大数据专业术语，帮助读者快速入门大数据领域。
1. 数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是指通过分析大量数据来发现隐藏在其中的模式和关联性的过程。
通过数据挖掘技术，可以从海量数据中提取有价值的知识和信息，支持决策和业务发展。
2. 机器学习（Machine Learning）机器学习是一种人工智能的技术，通过让计算机系统从数据中学习和改进，实现自主学习和自主决策的能力。
机器学习在大数据处理中起到了重要作用，可以从大量数据中挖掘出模式和规律。
3. 云计算（Cloud Computing）云计算是一种基于互联网的计算方式，可以通过网络提供各种计算资源和服务。
云计算通过将计算任务分配给大量的计算机集群来处理大数据，提高计算效率和资源利用率。
4. 流式处理（Stream Processing）流式处理是指对实时产生的数据流进行实时分析和处理的技术。
在大数据领域，流式处理可以对海量的实时数据进行连续的计算和分析，实现实时决策和实时应用。
5. 数据湖（Data Lake）数据湖是指一个存储了各种结构化和非结构化数据的集合，可以容纳大量的原始数据。
数据湖不要求进行数据的预处理或格式转换，使得数据的获取和利用更加灵活和高效。
6. 数据仓库（Data Warehouse）数据仓库是指一个用于存储和管理各种企业数据的集中化数据存储系统。
数据仓库通过将来自不同数据源的数据进行整合和清洗，为企业决策提供可靠的数据支持。
7. 数据可视化（Data Visualization）数据可视化是指使用图表、图像和其他可视化方式将数据表达出来的过程。
大数据it行业术语
大数据it行业术语在大数据和IT行业中，有许多术语被广泛使用。
以下是一些常见的术语及其解释：1. 大数据（Big Data），指的是规模庞大、复杂多样的数据集合，无法使用传统的数据处理工具进行管理和处理。
2. 数据挖掘（Data Mining），是通过使用算法和技术从大数据集中发现模式、关联和趋势的过程。
3. 机器学习（Machine Learning），是一种人工智能的应用，通过让计算机自动学习和改进模型，从数据中提取规律和知识。
4. 人工智能（Artificial Intelligence），是使机器能够模拟和执行人类智能任务的科学和工程领域。
5. 云计算（Cloud Computing），是一种基于互联网的计算模式，通过网络提供计算资源和服务，包括存储、处理和分析大数据。
6. 数据仓库（Data Warehouse），是一个集成的、面向主题的、相对稳定的数据集合，用于支持企业的决策和分析。
7. 数据湖（Data Lake），是一个存储各种类型和格式数据的存储库，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
8. 数据可视化（Data Visualization），是通过图表、图形和其他可视元素将数据转化为易于理解和分析的形式。
9. 数据治理（Data Governance），是一套规则、流程和标准，用于确保数据的质量、安全性和合规性。
10. 数据安全（Data Security），是保护数据免受未经授权访问、使用、泄露或破坏的措施和技术。
11. 数据分析（Data Analytics），是使用统计和分析技术从数据中提取有用信息和洞察，以支持决策和业务发展。
12. 数据科学（Data Science），是一门综合学科，涉及统计学、机器学习、数据挖掘等技术，用于从数据中发现模式和知识。
13. 数据工程（Data Engineering），是处理和管理大数据的过程，包括数据清洗、转换、存储和传输等操作。
常用大数据术语一览表
常用大数据术语一览表★大数据有许多新术语，有时不好理解。
因此，我们列出了一份大数据术语表，以便大家深入了解。
A聚合-搜索、收集和显示数据的过程。
算法-可以对数据执行某种分析的数学公式。
分析―发现数据蕴含的洞察力。
异常检测-搜索数据集中与预测模式或预期行为不匹配的数据项。
异常又叫outlier、exception、surprise或contaminant，它们常常提供了关键的、可付诸行动的信息。
匿名化-使数据匿名，即移除可能表明个人身份的所有数据点。
应用程序-让计算机能够执行某项任务的计算机软件。
人工智能-研发智能机器和软件，它们能够感知周围环境，并且在需要时采取相应的动作，甚至从那些动作中学习。
B行为分析-这种分析可以表明如何、为何和什么，而不是仅仅表明是谁和何时。
它可分析数据中的人性化模式。
大数据科学家-能够开发解读大数据的算法的人。
大数据初创公司―开发新颖大数据技术的新兴公司。
生物特征识别-根据人的生物特征来识别人的身份。
波字节(BB)-约等于1000尧字节，相当于未来数字化宇宙的大小。
1波字节有27个0!商业智能-让数据易于理解的一套理论、方法和过程。
C分类分析-从数据获取重要相关信息的系统化过程，又叫元数据，即描述数据的数据。
云计算-网络上用于异地存储数据的分布式计算系统。
聚类分析-识别彼此相似的对象并聚集成类的过程，以便了解数据里面的相似之处和不同之处。
冷数据存储-将很少使用的旧数据存储在低功耗服务器上。
检索数据耗时较长。
对比分析-它确保采用逐步的比较和计算过程，以便发现非常大的数据集里面的模式。
复杂的结构化数据-由两个或多个复杂的关联部分组成的数据，它们不容易被结构化查询语言和工具来解析。
计算机生成的数据-计算机生成的数据，比如日志文件。
并发-同时运行或执行多个任务或进程。
关联分析-分析数据，以便确定变量之间的关系，确定这种关系是负关系(-1.00)还是正关系(+1.00)。
客户关系管理(CRM)-管理销售和业务流程，大数据会影响CRM 策略。
大数据中的名词解释
大数据中的名词解释大数据是当今数字时代的热门话题，随着科技的迅猛发展和互联网的普及，数据量爆炸式地增长，这促使人们开始关注如何利用这些海量数据来发现规律、做出决策。
然而，对于大数据的定义和相关术语的解释，并不是每个人都能轻松理解。
在本文中，将对一些常见的大数据名词进行解释，以便读者更好地理解大数据的含义和应用。
1. 数据挖掘数据挖掘是指通过分析大量数据，从中提取出隐藏在其中的有价值的信息和模式。
这个过程可以帮助人们发现数据中的关联关系、趋势以及未来可能发生的事件。
数据挖掘通过应用统计学和机器学习算法，帮助人们预测未来的趋势，并为企业决策提供有力支持。
2. 数据可视化数据可视化是将大数据以图表、图像或其他视觉化方式展示出来，以便人们更容易理解和分析。
通过数据可视化，人们可以将抽象的数据转化为可感知的信息，从而更好地发现数据中的规律和趋势。
数据可视化不仅可以帮助人们对大数据进行直观的理解，还能够帮助决策者做出更明智的决策。
3. 人工智能人工智能（AI）是指计算机系统通过学习和仿效人类智能，能够自动完成复杂的任务和决策。
大数据为人工智能提供了充足的输入数据，使得人工智能系统能够更好地理解和模仿人类行为。
在大数据的支持下，人工智能技术可应用于自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域，为人们提供更高效、智能的服务。
4. 云计算云计算是一种将计算、储存和处理等资源通过互联网进行共享和交付的方式。
大数据分析通常需要大量的计算和存储资源，而云计算提供了高效、灵活的基础设施，使得大数据处理更加便捷和经济。
通过云计算，用户可以根据实际需求按需获取所需的计算资源，而不需要自行购买和维护昂贵的硬件设备。
5. 数据隐私数据隐私是指个人或组织拥有的关于自身个人信息的保护权。
随着大数据的广泛应用和数据泄露事件的频发，数据隐私问题日益受到关注。
合理地处理数据隐私问题既能保护个人权益，又能实现大数据应用的可持续发展。
为此，政府和企业需要制定相关的隐私规范和技术手段，确保数据的合法获取和使用，以及个人隐私的保护。
关于大数据你应该知道的50个专业术语
关于大数据你应该知道的50个专业术语1. 大数据（Big Data）- 指的是规模庞大、复杂多变的数据集合。
它在各个领域中不断积累和产生，涵盖了结构化、半结构化和非结构化的数据。
2. 数据挖掘（Data Mining）- 是从大数据中自动发现和提取有用信息的过程。
它使用统计学、模式识别和机器学习等技术，帮助解读数据并发现隐藏的模式和规律。
3. 云计算（Cloud Computing）- 是通过互联网提供各种计算资源和服务的模式。
大数据通常需要庞大的计算和存储能力，云计算提供了弹性和可靠的资源解决方案。
4. 数据仓库（Data Warehouse）- 是用于存储和管理结构化数据的集中式系统。
它经过数据清洗和整合，方便用户进行复杂的分析和查询。
5. 数据湖（Data Lake）- 是指将各种类型和格式的数据存储在一个集中式的存储系统中。
与数据仓库不同，数据湖不需要事先定义数据模式和结构，可以更灵活地处理复杂的数据分析需求。
6. Hadoop- 是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。
它基于MapReduce算法，能够有效地分布和处理数据。
7. MapReduce- 是一种并行计算编程模型，用于处理大规模数据集。
它将数据分成多个小块，分发给多个计算节点进行并行计算，最终将结果合并返回。
8. Spark- 是一个快速、通用、高级的大数据处理引擎。
它支持内存计算，能够在大数据集上进行复杂的数据处理和分析。
9. 数据可视化（Data Visualization）- 是将数据以图表、图形和其他可视化形式展示的过程。
它能够帮助用户更好地理解和分析数据，发现潜在的信息和见解。
10. 数据清洗（Data Cleaning）- 是处理和修正数据中的错误、缺失和不一致之前的过程。
清洗后的数据更加准确可靠，有助于后续的分析和应用。
11. 数据集成（Data Integration）- 是将来自不同数据源的数据合并成一个统一的数据集的过程。
大数据技术术语
以下是一些常见的大数据技术术语： 1. 数据仓库：用于存储和管理大量结构化数据的系统。
2. 数据湖：一种存储大量原始数据的系统，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
3. 数据挖掘：从大量数据中提取有用信息和知识的过程。
4. 机器学习：使用算法从数据中学习并做出预测或决策的方法。
5. 数据分析：对数据进行检查、转换、清理和建模，以提取有用信息和支持决策制定的过程。
6. 数据治理：确保数据质量、安全性和合规性的一套策略、流程和技术。
7. 数据隐私：保护个人数据不被未经授权的第三方访问或使用的做法。
8. 云计算：通过互联网提供计算资源（如服务器、存储和应用程序）的模型。
9. 大数据处理：处理和分析大量数据的过程，通常涉及分布式计算和存储技术。
10. 数据科学：结合统计学、计算机科学和领域专业知识来理解和分析数据的跨学科领域。
这些只是大数据领域中的一些常见术语，随着技术的发展，新的术语和概念还在不断涌现。
如果你对特定的大数据技术术语有更多疑问，我可以为你提供更详细的信息。
大数据管理与应用的专业术语
大数据管理与应用的专业术语大数据管理与应用是当今信息技术领域的重要研究方向，涉及到许多专业术语和概念。
本文将从数据收集、数据存储、数据处理和数据应用四个方面介绍相关的专业术语。
一、数据收集:1. 传感器：传感器是一种能够感知和测量环境中各种物理量的设备。
在大数据管理与应用中，传感器常用于数据采集和监测，如温度传感器、湿度传感器等。
2. 数据采集：数据采集是指通过传感器、仪器等设备收集和记录实时或历史数据的过程。
在大数据管理与应用中，数据采集是获取原始数据的第一步，采集到的数据可以用于后续的分析和应用。
3. 数据清洗：数据清洗是指对原始数据进行筛选、过滤和处理，去除重复、不完整或错误的数据，提高数据的质量和准确性。
数据清洗是数据预处理的重要环节，可以避免在后续的数据分析和应用过程中产生误差。
二、数据存储:1. 数据库：数据库是用于存储和管理大量结构化数据的软件系统。
在大数据管理与应用中，常用的数据库包括关系型数据库、NoSQL 数据库等，用于存储和查询数据。
2. 数据仓库：数据仓库是指将来自不同数据源的数据进行整合、清洗和转换，存储在一个统一的数据存储系统中，方便后续的数据分析和决策支持。
数据仓库可以提供快速、灵活的数据查询和分析功能。
3. 分布式文件系统：分布式文件系统是一种将文件分布存储在多个节点上的文件系统，可以提供高可靠性和高性能的数据存储和访问能力。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是大数据领域中常用的分布式文件系统之一。
三、数据处理:1. 并行计算：并行计算是指将计算任务分解为多个子任务，并通过多个处理单元同时执行这些子任务，以提高计算速度和效率。
在大数据处理中，使用并行计算可以加速数据处理和分析的过程。
2. 数据挖掘：数据挖掘是指从大规模数据集中发现有价值的模式、规律和知识的过程。
数据挖掘技术可以帮助人们挖掘出数据中隐藏的信息，用于决策支持和业务优化。
3. 机器学习：机器学习是一种通过让计算机从数据中学习和改进性能的方法。
大数据常见术语解释(3)
大数据常见术语解释（3）胡经国49、游戏化（Gamification）游戏化是指在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制。
这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。
50、图形数据库（Graph Databases）图形数据库是指运用图形结构（例如，一组有限的有序对，或者某种实体）来存储数据。
这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。
它提供了相邻节点间的自由索引功能。
也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。
51、网格计算（Grid Computing）网格计算是指将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题；通常是通过云将计算机相连在一起的。
52、HadoopHadoop是一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。
53、Hadoop数据库（HBase）Hadoop数据库（HBase）是一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用。
54、HDFSHDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）；是一个被设计成适合运行在通用硬件（C ommodity Hardware）上的分布式文件系统。
55、高性能计算（HPC，High-Performance-Computing）高性能计算是指使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题。
56、内存数据库（IMDB，In-Memory Data Base）内存数据库是指一种数据库管理系统；与普通数据库管理系统不同之处在于，它使用主存（内存）来存储数据，而不是使用硬盘来存储数据。
其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
57、物联网（Internet of Things）物联网是指在普通的设备中安装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
物联网（Internet of Things，IoT）是新一代信息技术的重要组成部分，也是信息化时代的重要发展阶段。
25个大数据专业术语入门大数据必备知识
25个大数据专业术语入门大数据必备知识大数据正在快速发展，成为了当今世界的一个热门话题。
随着互联网的普及和技术的进步，各行各业都在积极应用大数据技术来进行数据分析和决策支持。
然而，对于大多数人来说，大数据专业术语可能会显得晦涩和难以理解。
在本文中，我将介绍25个大数据专业术语，帮助读者快速入门，掌握大数据必备知识。
1. 数据仓库（Data Warehouse）：指的是存储大量结构化和非结构化数据的集中式存储系统。
2. 数据湖（Data Lake）：与数据仓库相反，数据湖是一个集中存储各种数据形式的系统，没有任何结构限制。
3. ETL（Extract, Transform, Load）：是指将数据从不同的源抽取出来，进行转换和加载到目标系统的过程。
4. Hadoop：是一个开源的大数据处理框架，用于存储和处理大规模数据集。
5. MapReduce：是一种用于并行化计算的编程模型，用于处理Hadoop中的大规模数据。
6. 数据挖掘（Data Mining）：通过使用算法和模型，从大量数据中发现隐藏的模式、关联和趋势。
7. 机器学习（Machine Learning）：是一种人工智能的分支，通过训练模型来使计算机具备自主学习和决策的能力。
8. 大数据分析（Big Data Analytics）：利用各种技术和工具对大数据进行探索、分析和可视化，以获取有价值的洞察。
9. 数据可视化（Data Visualization）：使用图表、图形和其他视觉元素将数据以可视化的方式呈现，以便更好地理解数据。
10. 人工智能（Artificial Intelligence）：模拟人类智能的机器系统，可以执行复杂的任务和决策。
11. 特征工程（Feature Engineering）：对原始数据进行处理和转换，以便更好地适应机器学习算法的要求。
12. NLP（Natural Language Processing）：自然语言处理，用于使计算机能够理解和处理人类语言。
大数据常见术语解释(2)
大数据常见术语解释（2）胡经国24、仪表板（Dashboard）仪表板是指使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中。
25、数据聚合工具（Data Aggregation Tools）数据聚合工具是指将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程。
26、数据分析师（Data Analyst）数据分析师是指从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员。
27、数据库（Database）数据库是指一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库。
28、数据库即服务（Database-as-a-Service）数据库即服务是指部署在云端的即用即付数据库服务，例如亚马逊云服务（AWS，Amazon Web Services，直译：亚马逊网络服务）。
29、数据库管理系统（Database Management System）数据库管理系统（DBMS）是指收集、存储数据，并提供数据访问的数据库系统。
30、数据中心（Data Centre）通常，数据中心是指全球协作的特定设备网络，用来在internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。
维基百科给出的数据中心定义是：“数据中心是一整套复杂的设施。
它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备（例如数据中心通信和存储系统），而且还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置”。
31、数据清洗（Data Cleansing）数据清洗是指对数据进行重新审查和校验的过程，其目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。
32、数据管理员（Data Custodian）数据管理员是指负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员。
33、数据道德准则（Data Ethical Guidelines）数据道德准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私。
34、数据订阅（Data Feed）数据订阅是指一种数据流，例如Twitter订阅和RSS。
大数据常见术语解释(全文)
大数据常见术语解释（全文）胡经国大数据（B ig Data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的出现产生了许多新术语，这些术语往往比较难以理解。
为此，我们根据有关大数据文献编写了本文，供大家认识大数据参考。
1、聚合（Aggregation）聚合是指搜索、合并、显示数据的过程。
2、算法（Algorithms）算法是指可以完成某种数据分析的数学公式。
3、分析法（Analytics）分析法用于发现数据的内在涵义。
4、异常检测（Anomaly Detection）异常检测用于在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。
除了“Anomalies”以外，用来表示“异常”的英文单词还有以下几个：outliers，exceptions，surprises，contaminants。
它们通常可提供关键的可执行信息。
5、匿名化（Anonymization）匿名化使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据。
6、应用（Application）在这里，应用是指实现某种特定功能的计算机软件。
7、人工智能（Artificial Intelligence）人工智能是指研发智能机器和智能软件；这些智能设备能够感知周围的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习。
8、行为分析法（Behavioural Analytics）行为分析法是指根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科。
它着眼于数据中的人性化模式。
9、大数据科学家（Big Data Scientist）大数据科学家是指能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人。
10、大数据创业公司（Big Data Startup）大数据创业公司是指研发最新大数据技术的新兴公司。
常用大数据术语中英对照精简版个人整理
常用大数据术语（中英对照精简版--个人整理）一、大数据英文：big data，mega data大数据，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
二、大数据的4V：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）三、当前用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈开源大数据生态圈：1、Hadoop HDFS、HadoopMapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。
2、. Hypertable是另类。
它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户。
3、NoSQL，membase、MongoDb商用大数据生态圈：1、一体机数据库/数据仓库：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。
2、数据仓库：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。
3、数据集市：QlikView、Tableau 、以及国内的Yonghong Data Mart 。
四、HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。
充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
大数据常见术语解释(全文)
大数据常见术语解释(全文)大数据常见术语解释在当今数字化时代，大数据已经成为了人们生活和工作的重要组成部分。
然而，对于大数据领域的新手来说，理解其中的常见术语可能并不容易。
因此，本文将详细解释和介绍一些大数据常见术语，帮助读者更好地理解和运用大数据。
1. 数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是指通过使用各种统计和机器学习技术来发现和提取隐藏在大量数据中的有用信息和模式。
它是大数据分析中的重要工具，可以帮助企业发现数据背后的规律，辅助决策和预测未来趋势。
2. 云计算（Cloud Computing）云计算是利用互联网来共享计算资源和存储空间的一种计算模式。
通过将数据存储在云端服务器上，用户可以方便地随时随地访问和处理大数据。
云计算提供了高效的计算和存储解决方案，为大数据分析提供了有力支持。
3. 数据仓库（Data Warehouse）数据仓库是一个用于存储、管理和分析大规模数据的集中式数据库。
它将来自不同数据源的数据进行整合和清洗，以便进行更深入的数据分析和决策支持。
数据仓库可以提供快速的数据查询和报表生成功能，帮助企业更好地理解和利用数据。
4. 数据集成（Data Integration）数据集成是将来自不同数据源的数据整合为一个统一的数据集合。
由于大数据往往来源于不同的系统和平台，数据集成变得十分必要。
通过数据集成，企业可以将分散的数据整合在一起，为后续的数据分析和决策提供便利。
5. 数据清洗（Data Cleansing）数据清洗是指在进行数据分析之前，对数据进行检查、去除重复项、填充缺失值等操作。
数据清洗一般涉及到数据去重、异常值处理、缺失值填充等步骤，以确保数据的质量和准确性。
6. 预测分析（Predictive Analytics）预测分析是利用统计学和机器学习方法对历史和现有数据进行分析，以预测未来趋势和结果。
预测分析在销售预测、市场趋势预测、风险评估等方面有着广泛的应用，帮助企业做出相应的决策和规划。
208个最新最全大数据人工智能专有名词术语中英对照（下）
208个最新最全⼤数据⼈⼯智能专有名词术语中英对照（下）接上篇208个最新最全⼤数据/⼈⼯智能专有名词术语中英对照(上)K键值数据库(KeyValue Databases) ：数据的存储⽅式是使⽤⼀个特定的键，指向⼀个特定的数据记录，这种⽅式使得数据的查找更加⽅便快捷。
键值数据库中所存的数据通常为编程语⾔中基本数据类型的数据。
L负载均衡(Load balancing)：为了实现最佳的结果和对系统的利⽤，将负载分发给多个计算机或者服务器。
延迟(Latency) ：表⽰系统时间的延迟⽇志分析（ Log Analytics ）：的详细信息,它是⼀种⾯向 IT 管理员的强⼤可视化和分析⼯具,可帮助他们轻松管理数据中⼼环境。
遗留系统(Legacy system) ：是⼀种旧的应⽤程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再⽀持了。
位置信息(Location data) ：GPS信息，即地理位置信息。
⽇志⽂件(Log file) ：由计算机系统⾃动⽣成的⽂件，记录系统的运⾏过程。
M元数据(Metadata)：元数据就是能够描述其他数据的数据。
元数据总结了数据的基本信息，这使得查找和使⽤特定的数据实例变得更加容易。
例如，作者、数据的创建⽇期、修改⽇期以及⼤⼩，这⼏项是基本的⽂档元数据。
除了⽂档⽂件之外，元数据还被⽤于图像、视频、电⼦表格和⽹页。
MongoDB：是⼀个⾯向⽂本数据模型的跨平台开源数据库，⽽不是传统的基于表格的关系数据库。
这种数据库结构的主要设计⽬的是让结构化数据和⾮结构化数据在特定类型应⽤的整合更快、更容易。
Mashup：这个术语和我们在⽇常⽣活中使⽤的「mashup」⼀词有着相近的含义，就是混搭的意思。
实质上，mashup 是⼀个将不同的数据集合并到⼀个单独应⽤中的⽅法(例如：将房地产数据与地理位置数据、⼈⼝数据结合起来)。
这确实能够让可视化变得很酷。
多维数据库(Multi-Dimensional Databases)：这是⼀个为了数据在线分析处理(OLAP)和数据仓库优化⽽来的数据库。
最全的大数据术语合集
最全的大数据术语合集大数据（Big Data）是指规模庞大、复杂度高且难以处理的各类数据集合。
随着互联网的迅猛发展和全球化信息的快速流通，大数据已经成为数码时代最重要的资源之一。
为了更好地理解和应用大数据，人们逐渐形成了各种各样的术语，本文将为您整理最全的大数据术语合集。
一、数据采集与存储1. 数据采集（Data Collection）：收集各种来源的数据，包括传感器、设备、社交媒体等，以便进行进一步的分析和处理。
2. 数据仓库（Data Warehouse）：用于集中存储和管理大量结构化和半结构化数据的系统，方便后续数据分析和挖掘。
3. 数据湖（Data Lake）：一种存储各种类型和格式数据的集中地，不需要预定义模式，可以用于快速分析和探索。
4. 数据清洗（Data Cleansing）：对原始数据进行处理和过滤，去除噪声和错误，提高数据的质量和可用性。
5. 数据脱敏（Data Anonymization）：对敏感数据进行匿名化处理，保护用户隐私和数据安全。
6. 数据备份（Data Backup）：将数据进行多次备份，防止数据丢失或损坏，确保数据的可靠性和持久性。
二、数据处理与分析1. 数据挖掘（Data Mining）：通过自动或半自动的方式，从大量数据中发现模式、规律和关联性。
2. 数据预处理（Data Preprocessing）：对原始数据进行清理、转换和归约，为后续分析建模做准备。
3. 数据可视化（Data Visualization）：使用图表、图形和图像等可视化方式，将数据呈现出来，帮助理解和分析数据。
4. 数据模型（Data Model）：对数据进行抽象和概括，以便进行数据分析和预测。
5. 基于规则的系统（Rule-based Systems）：利用一系列事先定义好的规则，对数据进行分类、过滤和推理。
6. 机器学习（Machine Learning）：通过训练机器，使其能够从数据中学习和主动发现模式、规律和知识。
关于大数据你应该知道的50个专业术语
关于大数据你应该知道的50个专业术语在当今数字化时代，大数据已经成为了企业和组织的重要资产。
掌握相关的专业术语对于了解大数据的概念、应用和影响至关重要。
本文将为您介绍50个关于大数据的专业术语，帮助您更好地理解和应对这一领域的挑战和机遇。
1. 数据科学(Data Science): 数据科学是指利用统计学、计算机科学和领域知识等多个学科的方法和技术，从大量数据中提取知识和洞见的学科。
2. 大数据(Volume): 大数据是指数据量庞大、速度快、种类多样的数据集合，无法使用传统技术进行有效处理和分析。
3. 数据挖掘(Data Mining): 数据挖掘是一种从大数据中发现模式、关系和趋势的技术和方法。
4. 数据仓库(Data Warehouse): 数据仓库是一个用于集中存储和管理企业数据的综合性数据库。
5. 数据湖(Data Lake): 数据湖是指以原始、未加工的形式存储大数据的存储系统。
6. 云计算(Cloud Computing): 云计算是一种通过互联网提供计算资源和服务的模式。
7. 机器学习(Machine Learning): 机器学习是一种通过给计算机提供数据和算法，使其能够自动学习和改进性能的技术。
8. 人工智能(Artificial Intelligence): 人工智能是指让计算机具备像人类一样思考、学习和决策的能力。
9. 可视化(Visualization): 可视化是一种通过图表、图形和地图等形式来展示数据的技术。
10. 数据清洗(Data Cleansing): 数据清洗是指对数据进行预处理，以确保其质量和一致性。
11. 数据采集(Data Collection): 数据采集是指从不同来源获取数据并将其整合到一个统一的平台或系统中。
12. 数据加密(Data Encryption): 数据加密是一种通过应用密码技术对数据进行保护的方法。
13. 非结构化数据(Unstructured Data): 非结构化数据是指没有明确结构和格式的数据，如文本、音频和视频等。
大数据专业术语名词
大数据专业术语名词大数据专业术语名词导语：在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为企业和个人不可或缺的资源和工具。
随着大数据技术的不断发展和应用，涌现出了许多专业术语名词。
本文将为你介绍一些重要的大数据专业术语名词，并探讨其含义和应用。
通过本文的阅读，你将能够全面了解大数据领域的重要概念和术语。
一、大数据1. 定义：大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，无法通过传统方法进行获取、管理和处理。
2. 特点：- 量大：大数据的数据量通常以TB、PB、甚至EB为单位。
- 多样：大数据涵盖了结构化、半结构化和非结构化数据。
- 时效性：大数据需要及时获取和处理，以便支持实时决策和反应。
- 价值潜力：大数据蕴含了丰富的信息和洞察，可以对业务和策略做出更准确的判断。
二、云计算1. 定义：云计算是一种基于网络的计算模式，通过共享的计算资源提供各种服务，包括存储、处理和分析大数据。
2. 类型：- IaaS（基础设施即服务）：提供虚拟化的计算、存储和网络资源，使用户可以按需使用，如亚马逊EC2、谷歌云平台等。
- PaaS（平台即服务）：提供开发和部署应用程序的平台，如谷歌App Engine、微软Azure等。
- SaaS（软件即服务）：提供经过云平台封装的应用程序，用户通过网页浏览器访问和使用，如Salesforce、谷歌Docs等。
三、数据挖掘1. 定义：数据挖掘是从大数据集合中提取出有价值的信息和模式的过程，涉及各种统计学和机器学习技术。
2. 主要技术：- 聚类分析：将数据分组为具有相似特征的集群。
- 分类分析：根据已有数据进行分类，为新数据进行标记。
- 关联规则挖掘：发现数据中的关联关系和模式。
- 预测建模：根据历史数据预测未来趋势和结果。
四、机器学习1. 定义：机器学习是一种人工智能技术，通过让机器从数据中学习并改进性能，而不是明确编程来实现任务。
2. 主要方法：- 监督学习：通过已有的标记数据来训练模型，并用于预测新数据。
208个最新最全大数据人工智能专有名词术语中英对照（上）
208个最新最全大数据人工智能专有名词术语中英对照（上）一个产业的蓬勃发展离不开基础知识点的整理与沉淀。
我们相信这一份「208个关于大数据和人工智能的专用名词术语」中英文对照版;会成为大家以后日常工作中常用的工具，无论是你在翻译、写产品文档、写论文、又或者尝试国外新技术的时候都会用得上。
所以，我们很高兴可以把它整合并且分享出来，并且按照字母进行了排序。
由于文字太多，今天先放出从A-I部分，明天会放出J-Z部分。
感谢大家长期以来的关注和支持。
AApache Kafka：命名于捷克作家卡夫卡，用于构建实时数据管道和流媒体应用。
它如此流行的原因在于能够以容错的方式存储、管理和处理数据流，据说还非常「快速」。
鉴于社交网络环境大量涉及数据流的处理，卡夫卡目前非常受欢迎。
Apache Mahout：Mahout 提供了一个用于机器学习和数据挖掘的预制算法库，也可用作创建更多算法的环境。
换句话说，机器学习极客的最佳环境。
Apache Oozie：在任何编程环境中，你都需要一些工作流系统通过预定义的方式和定义的依赖关系，安排和运行工作。
Oozie 为pig、MapReduce 以及 Hive 等语言编写的大数据工作所提供正是这个。
应用程序开发（APP DEV）：应用程序开发是根据用户要求建造出软件系统或者系统中的软件部分的过程，包括需求捕捉、需求分析、设计、实现和测试的系统工程。
一般是用某种程序设计语言来实现的。
通常采用应用程序开发工具可以进行开发。
Apache Drill, Apache Impala, Apache Spark SQL：这三个开源项目都提供快速和交互式的 SQL，如与 Apache Hadoop 数据的交互。
如果你已经知道SQL 并处理以大数据格式存储的数据(即HBase 或HDFS)，这些功能将非常有用。
抱歉，这里说的有点奇怪。
Apache Hive：知道 SQL 吗?如果知道那你就很好上手 Hive 了。
大数据常见术语解释（全文）
大数据常见术语解释（全文）大数据常见术语解释（全文）胡经国大数据（B ig Data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的出现产生了许多新术语，这些术语往往比较难以理解。
为此，我们根据有关大数据文献编写了本文，供大家认识大数据参考。
1、聚合（Aggregation）聚合是指搜索、合并、显示数据的过程。
2、算法（Algorithms）算法是指可以完成某种数据分析的数学公式。
3、分析法（Analytics）分析法用于发现数据的内在涵义。
4、异常检测（Anomaly Detection）异常检测用于在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。
除了“Anomalies”以外，用来表示“异常”的英文单词还有以下几个：outliers，exceptions，surprises，contaminants。
它们通常可提供关键的可执行信息。
5、匿名化（Anonymization）匿名化使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据。
6、应用（Application）在这里，应用是指实现某种特定功能的计算机软件。
7、人工智能（Artificial Intelligence）人工智能是指研发智能机器和智能软件；这些智能设备能够感知周围的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习。
8、行为分析法（Behavioural Analytics）行为分析法是指根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科。
它着眼于数据中的人性化模式。
9、大数据科学家（Big Data Scientist）大数据科学家是指能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人。
10、大数据创业公司（Big Data Startup）大数据创业公司是指研发最新大数据技术的新兴公司。
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大数据常见术语解释续编胡经国大数据是如今IT行业最热门的话题和发展趋势之一。
它催生出了处理大数据的一批全新技术。
这些新技术带来了许多新的热门词汇，包括首字母缩略词、专业术语和产品名称等。
连“大数据”这个术语本身也都让人难以理解。
许多人一听到大数据，觉得是指大量数据，而大数据的涵义绝不仅仅涉及数据量的多少。
下面是作者编写的《大数据常见术语解释》一文的续编，供读者参考。
125、ACIDACID（Atomic，Consistency，Isolation，Durability）的全称是原子性、一致性、隔离性和持久性。
数据库事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元，事务具有原子性、一致性、隔离性和持久性4个属性，通常简称为事务的ACID属性。
如果这4个方面的属性都能得到遵守，就能在数据处理过程中确保数据库事务的数据完整性。
虽然ACID问世已有一段时日，但是随着事务数据量的急剧增长，已把更多的注意力投向在处理大数据时需要满足ACID的规定。
126、大数据三要素如今的IT系统正在生成数量、速度和种类都很庞大的数据。
大数据三要素就是指其数量、速度和种类。
数量：IDC公司估计，2013年全球信息总量将达到2.7泽字节（这相当于27亿太字节），而且每两年就翻一番。
泽字节（ZettaByte，ZB），1ZB=1024EB。
太字节（TeraByte，TB），1TB=1024GB。
速度：让IT管理人员们头痛的不仅仅是数据的数量，还有数据从金融系统、零售系统、网站、传感器、无线射频识别（RFID）芯片以及Facebook（脸书）和推特等社交网络源源而来的速度越来越快。
种类：如果回到5年前或可能10年前，IT人员处理的主要是字母数字数据。
它们很容易存储在关系数据库里整齐排列的行和列中。
现在，不再是这样了。
如今，推特和Facebook（脸书）上的帖子、各种文档及网页内容等非结构化数据都是大数据组合的一部分。
127、列式（或列型）数据库一些新一代数据库（如开源Cassandra和惠普的Vertica数据库）被设计成为按列存储数据；而不像传统的SQL数据库那样按行存储数据。
这种设计提供了更快的磁盘访问速度，提高了处理大数据时的性能。
对于数据密集型业务分析应用系统而言，列式数据库尤其受到欢迎。
128、数据仓库数据仓库这个概念存在至今已有大约25年了，具体是指将数据从多个操作IT系统复制到面向业务分析应用系统的辅助离线数据库。
但是，随着数据量急剧增长，数据仓库系统正在迅速改变。
由于它们需要存储更多的数据以及更多种类的数据，因而数据仓库管理成为一大难题。
在10年或20年前，数据可以每周或每月复制到数据仓库系统中；而如今，数据仓库的更新要频繁得多，有的甚至需要实时更新。
129、ETLETL（Extract，Transform，Load）用来描述将数据从来源端经过提取（E xtract）、转换（Transform）、加载（L oad）至目的端的过程。
ETL一词较常用于数据仓库，但是其对象并不限于数据仓库。
在将数据从一个数据库（比如支持银行应用事务处理系统的数据库）转移到另一个数据库（比如用于业务分析的数据仓库系统）时，就要用到提取、转换和加载（ETL）软件。
在数据从一个数据库传送到另一个数据库时，常常需要对数据进行重新格式化和清理操作。
由于数据量急剧增长，数据处理速度大大加快，因而对ETL工具的性能要求也大大提高了。
130、FlumeFlume是Cloudera提供的一个高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。
Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
Flume是属于Apache Hadoop大家族的一项技术。
这种框架用于为Hadoop 填充数据。
该技术使用散布于应用服务器、Web服务器、移动设备及其他系统上的软件代理，收集数据，并将数据传送到Hadoop系统。
比如说，公司可以使用在Web服务器上运行的Apache Flume，收集来自推特帖子的数据，以便分析。
131、地理空间分析由IT系统生成和收集的地理空间数据越来越多，这是推动大数据潮流的一个趋势。
据说，一幅图片的信息量抵得上1000个单词。
所以，难怪越来越多的地图、图表、照片及其他基于地理位置的内容，是导致如今大数据呈爆炸式增长的主要动因。
地理空间分析是指一种特殊形式的数据可视化（请参阅下面的“可视化”条目）。
在地理地图上覆盖数据，以帮助用户更清楚地理解大数据分析的结果。
132、Hadoop及其相关术语Hadoop是一种分布式系统基础架构，一种开源平台，用于开发分布式、数据密集型的应用程序。
它由Apache软件基金会控制。
Hadoop的发明者是雅虎公司的开发者道格·卡廷（Doug Cutting）。
他在谷歌实验室的MapReduce概念这个基础上，开发出了Hadoop，以他儿子的玩具象命名（Hadoop的发音：[hædu:p]）。
另外，HBase是一种非关系型数据库。
它是作为Hadoop项目的一部分开发而成的。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的一个关键组成部分。
而Hive则是建立在Hadoop基础上的数据仓库系统。
133、内存中数据库计算机在处理事务或执行查询时，一般从磁盘驱动器获取数据。
但是当IT 系统处理大数据时，这个从磁盘驱动器获取数据的过程可能实在太慢。
内存中数据库是指利用计算机的主内存来存储经常使用的数据的数据库。
它可以大大地缩短处理数据的时间。
内存中数据库产品，包括：SAP HANA和甲骨文Times Ten内存中数据库。
134、JavaJava是指一种编程语言。
它由现在隶属于甲骨文公司的Sun开发，于1995年发布。
Hadoop和其他许多大数据技术都是使用Java开发而成的。
现在，它仍然是大数据领域的一种主要的开发技术。
135、Kafka及其相关数据Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。
Kafka是一种高吞吐量的分布式消息传送系统。
最初是在LinkedIn 开发而成，用于管理该服务网站的活动流（关于网站使用情况的数据）和操作数据处理流水线（关于服务器组件的性能）。
Kafka在处理大量流式数据时很有效。
流式数据是许多大数据计算环境的一个关键问题。
由推特开发的Storm是另一种大行其道的流处理技术。
流式数据是指一组顺序、大量、快速、连续到达的数据序列；一般情况下,数据流可被视为一个随时间延续而无限增长的动态数据集合。
它应用于网络监控、传感器网络、航空航天、气象测控和金融服务等领域。
大数据处理系统可分为批式（Batch）大数据和流式（Streaming）大数据两类。
其中，批式大数据又被称为历史大数据，流式大数据又被称为实时大数据。
Apache软件基金会已将Kafka列为一个开源项目。
所以，别以为这是有缺陷的软件。
136、延迟时间延迟时间是指数据从一个点传送到另一个点的过程中的延迟时间，或者是某个系统（如应用程序）响应另一个系统的延迟时间。
虽然延迟时间不是什么新术语，但是随着数据量不断增长，IT系统竭力跟上步伐，如今更常听说这个术语。
简单地说，“低延迟”是好事，“高延迟”是坏事。
137、映射/化简映射/化简（Map/Reduce）这种方法，是指把一个复杂的问题分解成多个较小的部分；然后将它们分发到多台计算机上；最后把它们重新组装成一个答案。
谷歌的搜索系统用到了映射/化简概念。
这家公司有一个品牌名为MapReduce的框架。
谷歌在2004年发布的一份白皮书中描述了它使用映射/化简的情况。
Hadoop之父道格·卡廷充分认识到了它潜力，开发出了同样借用映射/化简概念的第一个版本的Hadoop。
138、NoSQL数据库大多数主流的数据库（如甲骨文数据库和微软SQL Server）基于关系型体系结构，使用结构化查询语言（SQL），用于开发和数据管理。
但是，名为“NoSQL”（有些人现在称NoSQL表示“不是只有SQL”）的新一代数据库系统，基于支持者们认为更适合处理大数据的体系结构。
一些NoSQL数据库是为了提高可扩展性和灵活性而设计的；而另一些NoSQL数据库则在处理文档及其他非结构化数据方面比较有效。
典型的NoSQL数据库包括：Hadoop/HBase，Cassandra，MongoDB和CouchDB。
甲骨文等一些知名开发商已推出了各自的NoSQL产品。
139、OozieApache 的Oozie是一种开源工作流引擎，用于帮助管理面向Hadoop的处理工作。
使用Oozie，一系列工作可以用多种语言（如Pig和MapReduce）来加以定义；然后彼此关联起来。
比如说，一旦从操作应用程序收集数据的作业已完成，程序员就可以启动数据分析查询任务。
140、PigPig是Apache软件基金会的另一个项目。
Pig这个平台用于分析庞大的数据集。
就其本质而言，Pig是一种编程语言，可用于开发在Hadoop上运行的并行计算查询。
141、定量数据分析定量数据分析是指使用复杂的数学或统计模型，解释金融和商业行为，或者甚至预测未来的行为。
由于如今收集的数据量急剧增加，因而定量数据分析已变得更加复杂。
但是，如果公司知道如何利用海量数据，获得更好的可视性，深入了解公司业务，并且洞察市场发展趋势，那么更多的数据也有望在数据分析方面带来更多的机会。
一个问题是，拥有这种分析技能的人才严重匮乏。
知名咨询公司麦肯锡表示，仅仅美国就需要150万名拥有大数据分析技能的分析员和管理员。
142、关系型数据库关系型数据库（Relational DataBase，RDB）是建立在数据关系模型基础上的数据库。
它是如今使用最广泛的一种数据库，包括：IBM的DB2、微软的SQL Server和甲骨文数据库。
从银行应用系统、零售店的销售点系统到库存管理应用软件，大多数的企业事务处理系统都在关系型数据库管理系统（RDBMS）上运行。
关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，RDBMS）是指包括相互联系的逻辑组织和存取这些数据的一套程序(数据库管理系统软件)。
关系型数据库管理系统就是管理关系数据库并将数据进行逻辑组织的系统。
但是，据认为，关系型数据库已经跟不上如今数据量和数据种类都呈爆炸式增长的形势。
比如说，RDBMS当初在设计时着眼于处理字母数字数据（结构化数据），而在处理非结构化数据时不是同样有效。
143、分片随着数据库变得越来越庞大，因而处理起来也就变得越来越困难。
分片（Sharding）是指一种数据库分区技术，把数据库分成更小、更容易管理的部分。