大数据名词解析
大数据名词解释
大数据名词解释
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
先说结论——大数据技术，其实就是一套完整的“数据+业务+需求”的解决方案。
它其实是一个很宽泛的概念，涉及五个领域：
1.业务分析；
2.数据分析；
3.数据挖掘；
4.机器学习；
5.人工智能。
从1到5，越来越需要技术背景；从5到1，越来越贴近具体业务。
其实，除了像搜索引擎这样依靠数据技术而诞生的产品外，大部分互联网产品在生存期，即一个产品从0到1的阶段，并不是特别需要大数据技术的。
而在产品的发展期，也就是从“1”到“无穷”的阶段，“大数据技术”对产品的作用才会逐渐体现。
主要原因是初期产品的功能和服务较少，也没有“积累的用户数据”用于模型研发。
所以，我们常听说“构建大数据的壁垒”，这里面，“数据技术”是小壁垒，“大数据”本身才是大壁垒。
这里就从“大数据”开始说起。
有关信息技术的新名词及含义大数据
有关信息技术的新名词及含义大数据【今日热词】新名词及含义：大数据1. 导言信息技术的发展如日中天，每天都有新的名词和概念涌现，其中一个备受瞩目的主题便是大数据。
大数据作为一个新兴名词，正在成为信息时代的重要支柱，引发了广泛的讨论和研究。
在本文中，我们将探讨大数据的定义、作用以及对个人以及社会的影响。
2. 大数据的定义大数据是指规模庞大、类型繁多、流速快速的数据集合，对传统数据处理技术构成了巨大挑战。
根据国际数据公司（IDC）的定义，大数据具备“3V”特性，即Volume（规模）、Variety（多样性）和Velocity（速度）。
规模即指数据的量级之大，多样性指数据以多种结构和格式存在，速度指数据的生成和传输速度之快。
近年来还涌现了更多“V”，如Value（价值）和Veracity（真实性）等。
3. 大数据的作用大数据对个人和企业都具有重要作用。
从个人角度看，大数据可以帮助我们更好地了解自己。
通过分析个人日常活动、购物记录、社交媒体信息等数据，我们可以获取有关自己行为和倾向的洞察。
这有助于个人优化生活、预防疾病、提高工作效率等方面。
从企业角度看，大数据可以帮助企业获得竞争优势。
通过分析大数据，企业可以了解市场趋势、顾客需求、产品改进等，从而提供更个性化的商品和服务，并制定更精准的市场营销策略。
大数据还能提高企业的效率，减少成本，并帮助企业预测市场变化和风险。
4. 大数据的影响大数据的出现引起了人们对个人隐私和数据安全的担忧。
随着大数据的广泛应用，个人的隐私信息可能被滥用或泄露。
这给个人和社会带来了一定的风险。
政府和企业应加大对数据的安全保护措施，并加强法律法规的制定。
另大数据的最大价值在于挖掘隐藏在数据中的信息，为科学研究和社会发展提供新的可能性。
在公共卫生领域，通过分析大数据可以更早地预测疾病传播趋势，采取有针对性的防控措施。
在城市规划中，通过分析大数据可以提高交通效率、减少能源消耗等。
这些都将对社会的可持续发展产生深远影响。
大数据技术名词解释
大数据技术名词解释
1. 大数据：指数据量巨大、类型多样、处理速度快等特点的数
据集合。
2. 云计算：一种通过网络提供计算资源和存储服务的技术，大数据处
理常常借助云计算平台。
3. Hadoop：一种开源的分布式计算框架，用于大规模数据处理，包括
数据存储、分布式计算等。
4. Spark：一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，支持多种数
据源和各种处理操作。
5. NoSQL：非关系型数据库，主要用于处理非结构化和半结构化数据，如文本、图像、音频等。
6. 数据挖掘：从大量数据中提取潜在的知识和信息的过程，依赖于机
器学习、统计学等技术。
7. 机器学习：一种人工智能技术，通过训练算法来使计算机能够自动
地从数据中学习和改进。
8. 自然语言处理：一种涉及人工智能和语言学的交叉学科，通过计算
机对自然语言的理解和生成来进行语言处理。
9. 深度学习：一种基于神经网络的机器学习技术，通过多层神经元来
处理大数据，实现识别、分类等功能。
10. 数据可视化：将数据转换成图表、图形等可视化形式，以便于人
们对大数据进行观察和理解。
什么是大数据？
什么是大数据？什么是大数据？大数据（Big Data）是指规模巨大、种类繁多的数据集合，无法用常规的数据处理工具进行管理和处理。
这些数据通常以超过传统数据处理能力的速度，并展现出高度的多样性、复杂性和实时性。
大数据的处理需要借助于先进的数据分析和处理技术，以从中挖掘出有价值的信息和洞察力。
⒈大数据的特点⑴规模巨大：大数据所涉及的数据集合非常庞大，通常以TB、PB甚至EB为单位计算。
⑵多样性：大数据包含不同类型和来源的数据，例如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
⑶实时性：大数据的速度很快，需要实时处理和分析，以快速反应市场变化和数据趋势。
⒉大数据的应用领域⑴企业管理和决策：大数据分析可以帮助企业了解市场需求、消费者行为和竞争对手情况，优化产品设计和营销策略。
⑵社会公共管理：大数据可以用于城市交通管理、环境监测、智慧城市等领域，提高公共服务效率。
⑶医疗卫生：通过对大数据的分析，可以发现疾病的模式和趋势，帮助医生做出准确的诊断和预测治疗效果。
⑷金融行业：大数据分析可以用于风险评估、欺诈检测、个性化产品推荐等，提高金融机构的运营效率和风险管理能力。
⒊大数据的处理技术⑴数据采集与存储：包括数据抓取、数据清洗和数据存储等技术，确保数据的准确性和完整性。
⑵数据分析与挖掘：通过技术工具和算法，对大数据进行分析和挖掘，以发现数据中隐藏的模式和关联关系。
⑶可视化和报告：将分析结果以可视化的方式呈现，提供直观的数据展示和报告。
⑷机器学习和：通过机器学习和技术，对大数据进行预测和决策支持。
附件：本文档未涉及附件。
法律名词及注释：⒈数据隐私：保护个人数据不被未经授权的访问和使用。
⒉数据保护法：规定了个人数据的处理和保护规则。
⒊数据安全：保障数据不受损坏、丢失、泄露等威胁。
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。
大数据名词解释
大数据名词解释大数据是一个广泛使用的术语，用来描述大规模的、复杂的数据集合。
它指的是数据量非常大、传统处理方法无法胜任的数据集合。
大数据的特点包括以下几个方面。
首先，大数据具有体量巨大的特点。
它的数据量通常以TB、PB甚至EB来衡量，这些数据来自于各种各样的来源，包括社交媒体、互联网、传感器等。
这些数据量巨大且不断增长，对存储和管理提出了巨大的挑战。
其次，大数据具有高速增长的特点。
随着技术的发展，数据的生成速度越来越快，包括实时数据、流式数据等。
这些数据要求能够在短时间内进行处理和分析，以及实时进行决策和反馈。
此外，大数据还具备多样化的特点。
大数据集合可以包含结构化数据（如关系数据库的数据）、半结构化数据（如XML、JSON等）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
这些多样化的数据类型需要不同的处理和分析方法。
大数据还有价值精准分析的特点。
通过对大数据进行挖掘和分析，可以揭示隐藏在数据中的信息和模式，帮助企业和机构做出更准确的决策。
例如，通过大数据分析可以预测销售趋势、分析用户行为、优化生产过程等。
此外，大数据还带来了一些挑战和困难。
例如，数据的质量问题，包括数据的完整性、准确性和一致性等；数据隐私和安全问题，包括如何保护个人隐私和防止数据泄露等；数据处理和分析的技术挑战，包括如何有效存储和处理大规模数据以及如何利用并行计算和分布式系统等。
总之，大数据是一个涵盖多个方面的术语，它描述了大规模、复杂、多样化的数据集合。
通过对大数据的处理和分析，可以揭示其中的信息和模式，帮助做出准确的决策。
然而，大数据也带来了一系列挑战和困难，需要通过技术和方法的不断发展来应对。
名词解释大数据
名词解释大数据名词解释：大数据大数据指的是规模巨大且传统数据处理技术难以处理的数据集合。
大数据的特点主要包括四个方面：数据量大、处理速度快、多样性强、价值密度低。
与传统数据相比，大数据的处理和利用需要借助于先进的技术和工具。
1. 大数据的数据量大大数据的数据量通常以亿甚至万亿级别计算，涵盖了各种类型的数据，包括结构化数据（如数据库中的表）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
数据量大的特点使得大数据的存储和处理需要使用分布式计算和存储技术。
2. 大数据的处理速度快大数据的产生速度非常快，需要在短时间内对海量数据进行处理和分析。
为了满足实时性要求，大数据处理需要使用流处理技术，能够实时处理数据并做出响应。
同时，大数据的处理速度快也要求计算能力强大，需要使用高性能计算平台。
3. 大数据的多样性强大数据不仅包含结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据。
半结构化数据是指具有一定结构但不完全符合关系型数据库模式的数据，如XML文件、JSON文件等。
非结构化数据是指没有明确结构的数据，如文本、图像、音频、视频等。
大数据的多样性要求处理技术能够对各种类型的数据进行有效的整合和分析。
4. 大数据的价值密度低大数据中大部分的数据是冗余、无用或低价值的，这就要求在处理大数据时要能够有效地过滤和筛选出有价值的信息。
例如，在电商平台上，可以通过对用户的购买记录和浏览行为进行分析，以预测用户的购买偏好和行为习惯，从而提供个性化的推荐服务。
为了更好地利用大数据，人们研究和开发了一系列的大数据技术和工具，如分布式存储和计算框架（如Hadoop、Spark）、流处理引擎（如Flink、Storm）、数据挖掘和机器学习算法等。
这些技术和工具的出现，为大数据的处理、分析和利用提供了有力支持。
总结：大数据是指规模巨大且传统数据处理技术难以处理的数据集合。
它具有数据量大、处理速度快、多样性强和价值密度低的特点。
大数据名词解释
大数据名词解释在当今信息时代，大数据已经成为了一个热门话题。
随着科技的不断发展，我们进入了一个数据爆炸的时代。
大数据是指数据量庞大且多样化的数据集合，它具有高速度、高频率和高多样性的特点。
大数据背后蕴含着巨大的价值和潜力，对于各行各业都有着重要的影响。
1. 大数据的定义和特点大数据是指规模巨大、类型繁多、来源广泛的数据集合。
它的特点主要体现在以下几个方面：a. 三个“V”：大数据主要由三个“V”来定义，包括Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）和Variety（数据种类多）。
这三个“V”是大数据与传统数据的最大区别。
b. 数据来源广泛：大数据的来源包括传感器、社交媒体、移动设备、互联网等多个渠道，数据量呈指数级增长。
c. 数据多样性：大数据涵盖了结构化数据和非结构化数据，包括文本、图像、音频等多种形式。
d. 数据价值潜力：大数据中隐藏着大量的信息和商业价值，可以从中挖掘出有意义的洞察。
2. 大数据的应用领域大数据的应用无处不在，几乎涉及到所有行业。
以下是一些典型的应用领域：a. 商业与市场营销：通过对大数据的分析，可以更好地了解消费者的需求和行为，制定精准的市场营销策略。
b. 金融服务：大数据技术可以帮助金融机构对客户进行风险评估、欺诈检测和信用评级等，提高金融服务的效率和准确性。
c. 医疗保健：通过对医疗数据的分析，可以改善临床决策、疾病预测和流行病监测等，提升医疗保健的水平。
d. 城市规划：大数据可以用于城市交通管理、能源消耗优化和人口流动预测等，提高城市规划的智能化程度。
e. 航空航天：大数据技术可以应用于飞行数据分析、客户关系管理和智能运维等，提升航空航天业的运营效率。
3. 大数据相关技术为了充分发挥大数据的潜力，需要借助一些特定的技术工具和方法：a. 数据采集和存储：包括传感器技术、关系型数据库、非关系型数据库和分布式存储系统等，用于采集和存储庞大的数据量。
b. 数据处理和分析：包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理和图像识别等技术，用于从大数据中提取有用的信息和知识。
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结构化数据
企业的数据库中的数据，包括条目信息、日期、客户操作信息等。
就是行数据。
非结构化数据
文本、图像、音频、视频、网页，各种形式的文档等，无法对其进行描述，采用行存储进入传统的数据库。
半结构化数据
介于两者之间，有一定的数据结构，但不固定且多变。
Mapreduce
Mapreduce是一套软件框架，包括map和reduce两个阶段，他可进行海量数据的并行处理、任务分解与结果汇总，从而完成海量数据的并行处理。
Mapreduce的工作原理其实就是先分后和的数据处理方式。
Map即“分解”，把海量数据分割成若干部分，分给多台处理器并行处理；reduce即“合并”，对各台处理器处理后的结果进行汇总操作，以得到最终结果。
用户只需要提供自己的map以及reduce函数就可以在集群上进行大规模的分布式数据处理。
其重要的意义就是
廉价的机器群可以匹敌任何高性能的计算机
HDFS:Hadoop Distributed File System,
Hadoop的分布式文件系统.
大文件被分成默认64M一块的数据块分布存储在集群机器中（180m 64 64 52）
Hdfs架构中包含的主要节点：
NameNode中记录了文件是如何被拆分成block以及这些block都存储到了那些DateNode节点.
DataNode中存储的是被拆分的blocks.
Hive
在Hadoop中扮演数据仓库的角色。
建立在Hadoop集群的最顶层，对存储在Hadoop群上的数据提供类SQL的接口进行操作。
并可以将SQL语句转换为Mapreduce任务进行运行，从而快速提取数据。
通常用于离线分析
可以将结构化的数据映射为一张数据表，供分析
数据仓库
由于数据仓库的用户（用户通常是业务领域的专家,而不是计算机专业人员）需要利用所有可能的数据快速而正确的做出决策；数据仓库就是为这个需求而建立的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库，它是一种存储可以直接被使用的数据的容器。
联机分析处理（OLAP）系统是数据仓库系统最主要的应用，专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。
Pig
Yahoo公司为不具备mapreduce开发能力的数据分析人员提供的数据处理编程语言。
它就想MATLAB一样，内置了许多函数和操作命令，通过这些程序语句对数据流进行处理。
数据流：只能以事先规定好的顺序被读取的数据序列
Pig与HIVE异同
他们都是数据分析层的工具，同处数据分析层，它们却也存在不同的地方。
通常数据处理完成过程要经过三个阶段：数据采集、数据准备、数据呈现。
第一个阶段不是它们所关注的，数据准备阶段需要对底层源源不断的数据流进行抽取、转换、加载，就像数据被精细加工的过程，这是pig的用途所在，而接下来数据呈现阶段，需要提供可以直接利用的数据给数据分析师，这就是hive数据仓库的用途所在，可见两种分析工具在不同的方面有各自的侧重，共同完成了数据的分析和呈现。
HBase
传统数据库难以适应多变得数据结构
无法处理高并发的写操作
无法存储多变的数据结构
与传统的关系型数据库不同，基于云计算的大数据处理架构中的数据存储层组件并不要求具有完整的SQL支持能力，也不要求数据采用关系型数据模型严格面向行进行存储。
它更强调在大规模数据量的情况下完成快速的数据读写操作，高并发读写、海量数据存储
索引是对数据库表中一个或多个列（例如，employee 表的姓名(name) 列）的值进行排序的结构。
如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。
HCatalog
HCatalog是Hadoop的元数据和数据表的管理系统，它就像数据目录一样，让程序员无需关心数据怎么存储，在哪里存储，并且可以实现Hive，Pig，HBase之间目录的共享。
数据表是数据库中一个非常重要的对象，是其他对象的基础。
根据信息的分类情况，一个数据库中可能包含若干个数据表。
Zookeeper
在一个大型分布式集群中，各个功能组件需要部署在数目众多的计算机节点上协同工作，因此，各个节点需要一些配置信息才可以协同工作，这样zookeeper对这些配置信息进行管理和维护。
分布式应用程序协调服务器，用于维护Hadoop集群的配置信息、命名信息等，提供分布式同步工作功能。
Ambari
集群部署与监控集成工具，
它为管理员提供了向导化的集群安装功能，安装完成之后提供集中化的管理界面，可以对个
组件进行启动、停止、配置等操作，在集群正常运行中监控个节点的运行状态，发生故障时提出报警。
数据采集方法：
1、系统日志采集
Chukwa日志采集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。
网站每天产生数量庞大的日志文件，要收集，分析这些日志文件可不是件容易的事情，chukwa可以帮助我们在各个节点实时监控日志文件的变化，增量的将文件内容写入HDFS，同时还可以将数据去除重复，排序等。
2、网络数据采集
从网站的公开api（应用程序编程接口）处获取非机构化的数据（图片、音频、视频），抽取出来后以结构化的方式存储于本地数据库中。
3、数据库采集
从数据库中采集出结构化的数据
大数据预处理
从现实世界中采集到的数据大多不完整或者结构不一致，无法直接用于数据分析，预处理就是对这些数据进行清洗、填补、去噪、合并、规格化，为下步数据的存储和分析做好准备。
数据挖掘
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。
根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。
机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。
统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。
神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。
数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。