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常用大数据术语表合集，供大家参考了解！

2015-10-13 06:57| 发布者: admin| 查看: 2088| 评论: 0

摘要: 大数据的出现带来了许多新的术语，且这些术语往往比较难以理解。小编整理了常用的大数据术语表，供大家参考了解。·A·　　聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程。　　算法(Algorithms) – 可以完成某种 ...

大数据的出现带来了许多新的术语，且这些术语往往比较难以理解。小编整理了常用的大数据术语表，供大家参考了解。

· A ·

　　聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程。

　　算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式。

　　分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义。

　　异常检测(Anomaly detection) – 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”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions, surprises, contaminants.他们通常可提供关键的可执行信息。

　　匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据。

　　应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件。

　　人工智能(Artificial Intelligence) – 研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习。

· B ·

　　行为分析法(Behavioural Analytics) – 这种分析法是根据用户的行为如“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。

　　大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人.

　　大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司.

　　生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别.

　　B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1 B字节包含了27个0!

　　商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解.

· C ·

　　分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta data),是描述数据的数据.

　　云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端).

　　聚类分析(Clustering analysis) – 它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性.

　　冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时.

　　对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果.

　　复杂结构的数据(Complex structured data) – 由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析.

　　计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据

　　并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程.

　　相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关.

　　客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) – 用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略.

· D ·

　　仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中.

　　数据聚合工具(Data aggregation tools) – 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.

　　数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员.

　　数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库.

　　数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web Services).

　　数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问.

　　数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器.

　　数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，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.

　　数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员.

　　数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些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.

　　数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS.

　　数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所.

　　数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程.

　　数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义.

　　数据集(Data set) – 大量数据的集合.

　　数据虚拟化(Data virtualization) – 数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等.

　　去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别.

　　判别分析(Discriminant analysis) – 将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。

　　分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统.

　　文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database), 为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据.

· E ·

　　探索性分析(Exploratory analysis) – 在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法.

　　E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1 EB.

　　提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) – 是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库.

· F ·