最全的大数据术语合集
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。
工业大数据术语 标准
工业大数据术语标准
工业大数据是一个广泛的概念，涵盖了从产品设计、生产、供应链管理到售后服务的整个生命周期。
以下是关于工业大数据的术语和标准：
1. 术语：
概念数据模型（CDM）：面向数据库用户的现实世界的模型，主要用来描
述世界的概念化结构。
事务数据：围绕主数据实体产生的业务行为和结果型数据。
指标数据：组织在经营分析过程中衡量某一个目标或事物的数据，一般由
指标名称、时间和数值等组成。
数据湖：一种数据存储理念，即在系统或存储库中以自然格式存储数据的
方法。
2. 标准：
目前对于工业大数据的标准制定尚处于不断发展的过程中。
随着技术的进步和应用的普及，各国和各组织正在推动制定相关标准和规范，以确保数据的互操作性和可移植性。
例如，OPC UA（开放式过程控制自动化）和MQTT （消息队列遥测传输）等协议正在被广泛采用，作为工业互联网通信的标准。
总之，工业大数据的标准制定是一个不断发展的过程，需要不断适应新的技术和应用需求。
常见的大数据术语表(中英文对照版)
常见的大数据术语表（中英文对照版）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。
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。
最全数据分析常用术语及其定义
最全数据分析常用术语及其定义最全数据分析常用术语1.数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是一种从大型数据库或数据集中发现隐藏的模式、关联、趋势和洞见的过程。
它常常用到关联规则挖掘、聚类分析、决策树、神经网络等多种技术。
2.数据库查询（Database Query）：数据库查询是指通过特定的指令从数据库中检索所需要的数据。
这通常涉及 SQL、NoSQL 等数据库查询语言。
3.数据分析（Data Analysis）：数据分析是通过收集、处理、组织和挖掘数据，以发现其内在的规律和联系，从而为决策提供支持和洞见的过程。
4.数据预处理（Data Preprocessing）：数据预处理是对原始数据进行清洗、整理、转换等处理，以适应后续分析的需要。
这包括数据清理、数据变换、数据归一化等步骤。
5.特征工程（Feature Engineering）：特征工程是数据分析的关键步骤，它涉及到从原始数据中提取有意义的特征，以输入到模型中进行训练。
这些特征可能包括数值特征、文本特征、图像特征等。
6.可视化报告（Visualization）：可视化报告是将数据分析结果通过图形、图像、图表等形式呈现出来，以帮助理解和解释数据。
它可以帮助发现数据中的模式和趋势，以及更好地理解数据。
7.模型评估（Model Evaluation）：模型评估是在训练模型后，通过使用测试数据集来评估模型的性能和准确性的过程。
这包括计算各种评估指标，比如准确率、召回率、F1 值等。
8.决策树（Decision Tree）：决策树是一种监督学习算法，它通过将数据集拆分成若干个简单的子集，从而生成一个树状结构，以做出分类或回归预测。
9.聚类分析（Cluster Analysis）：聚类分析是一种无监督学习算法，它通过将数据集中的样本按照某种相似性度量划分为不同的类别或簇，以发现数据中的模式和结构。
10.主成分分析（Principal Component Analysis，简称 PCA）：主成分分析是一种降维算法，它通过将数据投影到一组正交的子空间上，使得投影后的数据方差最大，从而降低数据的维度，并保留最重要的特征。
最全的大数据术语合集
最全的大数据术语合集大数据术语合集大数据是当今社会发展的重要领域，随着科技的不断进步和信息的爆炸性增长，大数据的应用越来越广泛。
为了更好地理解和应用大数据，掌握相关的术语是必不可少的。
本文将为您介绍一些最全面的大数据术语，帮助您更好地了解大数据领域。
1. 数据数据是大数据的基础，是指通过观察、测量和实验获得的事实或信息的可度量属性。
数据可以是结构化的，如数据库中的表格数据，也可以是半结构化或非结构化的，如文本、图像、语音等。
2. 数据仓库数据仓库是一个用于集成和存储大量数据的系统。
它通过提供可靠和一致的数据，帮助企业进行数据分析和决策支持。
3. 数据挖掘数据挖掘是从大数据中发现并提取有价值的信息和知识的过程。
它利用统计学、机器学习和人工智能等技术，帮助企业发现隐藏在数据中的模式和规律。
4. 机器学习机器学习是一种人工智能的分支，通过使用算法和模型让计算机自动学习和改进性能。
在大数据领域，机器学习被广泛应用于预测分析、模式识别和数据分类等任务。
5. 人工智能人工智能是研究如何使计算机能够模拟、延伸或增强人的智能。
在大数据时代，人工智能通过分析和处理大量的数据，实现自动化决策和智能服务。
6. 云计算云计算是一种通过互联网提供可扩展的计算资源的模型。
它通过将计算、存储和应用程序提供给用户，满足了大数据处理和存储的需求。
7. 数据可视化数据可视化是使用图表、图形和其他视觉元素将数据呈现给用户的过程。
通过数据可视化，用户可以更直观地理解和分析大数据。
8. 数据治理数据治理是指通过制定规则和流程来管理和保护数据的活动。
它确保数据质量、数据一致性和数据安全，以提高数据的可靠性和可用性。
9. 数据安全数据安全是指保护数据免受未经授权访问、修改或破坏的过程。
在大数据环境下，数据安全是一个重要的问题，需要采取措施确保数据的机密性和完整性。
10. 数据预处理数据预处理是指在进行数据分析之前对原始数据进行清洗、转换和集成的过程。
信息技术工业大数据术语
信息技术工业大数据术语
信息技术工业大数据术语是指与信息技术工业大数据相关的术语，它可以帮助我们更好地理解和使用大数据。
大数据是指海量的、复杂的、高速的数据，它可以帮助企业更好地分析和处理数据。
大数据技术涉及分析、挖掘、可视化、存储等多个方面，并且大数据技术可以帮助企业更好地了解客户、提高运营效率和提升产品质量。
Hadoop是一种分布式计算框架，它可以帮助企业处理海量数据，并利用分布式集群来提
高数据处理性能。
Spark是一种开源的大数据处理框架，它可以帮助企业快速处理大数据，并使用内存计算来提高数据处理性能。
NoSQL是一种非关系型数据库，它可以帮助企业处理海量数据，并使用分布式架构来提
高数据处理性能。
大数据分析是一种技术，它可以帮助企业分析大数据，从而更好地理解客户行为和市场趋势。
信息技术工业大数据术语可以帮助我们更好地理解和使用大数据技术，从而更好地满足企业的业务需求。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
最全的大数据术语合集大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。
因此，一亦在国外的一个网站上扒来了常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解。
其中部分定义参考了相应的博客文章。
当然，这份术语表并没有100%包含所有的术语。
一个常见的大数据术语表大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。
因此，我们通过本文给出一个常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解。
其中部分定义参考了相应的博客文章。
当然，这份术语表并没有100%包含所有的术语，如果你认为有任何遗漏之处，请告之我们。
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(AnalRtics)-用于发现数据的内在涵义异常检测(AnomaIRdetection)-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,eRceptions,surprises,contaminants.他们通常可提供关键的可执行信息匿名化(AnonRmization)-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(ArtificialIntelligenee)-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(BehaviouralAnaIRtics)-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(BigDataScientist)-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(Bigdatastartup)-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:BrontobRtes)-约等于1000RB(RottabRtes)，相当于未来数字化宇宙的大小。
1B 字节包含了27个0!商业智能(Bus in ess In tellige nee)-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(ClassificationanalRsis)-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(metadata),是描述数据的数据云计算(Cloudcomputing)-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(ClusteringanalRsis)-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(Colddatastorage)-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(ComparativeanalRsis)-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(CompleRstructureddata)-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(Computerge nerateddata)-如日志文件这类由计算机生成的数据并发(ConcurrencR)-同时执行多个任务或运行多个进程相关性分析(CorrelationanalRsis)-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:CustomerRelationshipManagement)-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(Dataaggregationtools)-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(DataanalRst)-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:Amazo nWebServices)数据库管理系统(DBMS:DatabaseManagementSRstem)-收集、存储数据，并提供数据的访问数据中心(Datacentre)-—个实体地点，放置了用来存储数据的服务器数据清洗(Datacleansing)-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(Datacustodian)-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(Dataethicalguidelines)-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(Datafeed)-—种数据流，例如Twitter订阅和RSS数据集市(Datamarketplace)-进行数据集买卖的在线交易场所数据挖掘(Datamining)-从数据集中发掘特定模式或信息的过程数据建模(Datamodelling)-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(Dataset)-大量数据的集合数据虚拟化(Datavirtualization)-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(anonRmization)，确保个人不会通过数据被识别判别分析(DiscriminantanalRsis)-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(DistributedFileSRstem)-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(DocumentStoreDatabases)-又称为文档数据库(document-orienteddatabase), 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(ERploratorRanalRsis)-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:ERabRtes)-约等于1000PB(petabRtes),约等于1百万GB。
如今全球每天所制造的新信息量大约为1EB提取-转换-加载(ETL:ERtract,TransformandLoad)-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故障切换(Failover)-当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上容错设计(Fault-tolerantdesign)-—个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行G游戏化(Gamification)-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。
图形数据库(GraphDatabases)-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。
网格计算(Gridcomputing)-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。
Hhadoop - 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。
Hadoop数据库(HBase)- —个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用HDFS - Hadoop分布式文件系统(HadoopDistributedFileSRstem)；是一个被设计成适合运行在通用硬件(commoditRhardware)上的分布式文件系统高性能计算(HPC:High-Performance-Computing)-使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题I内存数据库(IMDB:In-memorR)-—种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。
其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
物联网(InternetofThings)-在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J法律上的数据一致性(Juridicaldatacomplianee)-当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。
你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K键值数据库(KeRValueDatabases)-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延迟(LatencR)-表示系统时间的延迟遗留系统(LegacRsRstem)-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。
负载均衡(Loadbalancing)-将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。
位置信息(Locationdata) - GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Logfile)-由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
MM2M数据(Machine2Machinedata)-两台或多台机器间交流与传输的内容机器数据(Mach in edata)-由传感器或算法在机器上产生的数据机器学习(Machinelearning)-人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce -是处理大规模数据的一种软件框架(Map:映射，Reduce:归纳)。
大规模并行处理(MPP:MassivelRParallelProcessing)-同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata)-被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。