2.常见的大数据术语表(中英文对照版).doc
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1、常见的大数据术语表(中英文对照版)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(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
2、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
3、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(
4、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(Comparati
5、ve 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
6、 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(AW
7、S: 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
8、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-identific
9、ation) - 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
10、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故障切换(Fa
11、ilover) - 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-tolerant design) - 一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(Graph Databases) - 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
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- 2. 常见 数据 术语 中英文 对照