关于大数据你必须了解的几个关键词

1. 关于大数据你必须了解的几个关键词

关于大数据你必须了解的几个关键词
大数据分析的定义：大数据分析，即对规模巨大的数据进行分析，能够高效存储和处理海量数据、并有效达成多种分析目标的工具及技术的集合。Gartner将大数据分析定义为追求显露模式检测和发散模式检测，以及强化对过去未连接资产的使用的实践和方法，意即一套针对大数据进行知识发现的方法。通俗地讲，大数据分析技术就是大数据的收集、存储、分析和可视化的技术，是一套能够解决大数据的4V【海量(Volume)、高速(Velocity)、多变(Variety)、真实(Veracity)】问题，分析出高价值(Value)的信息的工具集合。  
大数据的特点：数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。数据量:这个参数表示数据的数量，随着科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。数据类型:传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括CRMsystems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。机器和传感器数据(Machine-generated/sensordata)：包括呼叫记录(CallDetailRecords)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digitalexhaust)，交易数据等。社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。处理速度: 1秒定律，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同，物联网，云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。大数据分析工具：数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，几款好用的处理工具如Hadoop、HPCC、Storm、Apache Drill、RapidMiner和Pentaho BI。工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。大数据的应用：大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。营销:主要用于管理和优化各种营销活动，如交叉销售、追加销售以及基于位置的一对一营销，并及时对客户需求进行完整评估等。财政:使用大数据技术可以预防欺诈检查、进行风险估计和管理、贸易监视、反洗钱、防止信贷风险等。保险:为规避风险，防止欺诈行为，由大数据分析师及时分析调整工作负荷，客户价值等。零售:1、分析商品2、供应链管理分析3、优化消费通讯:推进网络优化规划，满足不同客户需求，研发并推出新产品。分析引擎:提供连接器，处理数据库。支持大数据分析法：面对庞杂而复杂的数据，必须有许多有效的解决方案，普通分析和高级分析都可以轻松提供集成，集中分析数据，在一个单一的平台上，满足分析引擎对营销方案的需求。电子表格工具：ODBC连接器将客户与Microsoft Excel连接在一起，利用精湛的分析工具如Qlik，MicroStrategy，TIBCO、Jaspersoft，Tableau等，在ODBC/REST APIS的帮助下，将协调R统计编程语言添加到金属板。CRM和在线营销方案:Salesforce.com提供的着名的CRM和在线营销解决方案适合处理业务，并及时提供必要的网络分析对策。大数据的意义和前景：总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型进行挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在人们面前。

2. 精选大数据相关用语

精选大数据相关用语
大数据 (Big Data) 与数据科学 (Data Science) 已成为大众耳熟能详的词汇，各行各业正在积极运用且开发大数据的价值，这些巨量数据也带来了巨大的商机。这时身处于大数据时代的我们，自然得对大数据有所认识，在这里为大家列出了一些经常跟大数据一起出现的陌生用语，认识了这些大数据相关字汇，下次看大数据的相关文章就不会一直卡了。
Algorithm 演算法
出自于数学用语，在这里指的是在有限步骤内，分析数据的具体方法，而且通常由软件来执行。
AIDC 自动识别技术
AIDC(Automatic Identification and Data Capture)是将讯息数据自动识读、自动输入电脑的重要方法和手段，它是以电脑技术和通信技术为基础的综合性科学技术。常见的 AIDC 例如条码(Bar codes)、磁条(magnetic strips)、生物识别(Biometrics)、RFID 等技术。
AWS 亚马逊网路服务系统
2006 年 Amazon 开始以 Web 服务的形式向企业提供各种云端运算服务，包括运算、储存、数据库、分析、应用程式和部署服务。现在许多科学家、开发人员以及各企业的技术人员都在利用 AWS (Amazon Web Services)进行大数据分析。
Avro 序列化系统
Avro 是 Hadoop 底下的子专案，是一个数据序列化系统(Data serialization system)，被设计用来支援大量数据交换。
Behavioral analytics 行为分析
行为分析是指用科学方法分析环境刺激与行为之间的因果关系，藉着系统性的观察来了解行为的变化原则，进而有系统的操作刺激，以达到行为的学习、塑造或改变。简单来说，就是用一个有系统的方法去观察、测量、收集客观数据来分析目标的表现行为。
Big Data 大数据
大数据(or 巨量数据)，顾名思义是指大量的资讯，当数据量庞大到数据库系统无法在合理时间内进行储存、运算、处理，分析成能解读的资讯时，就称为大数据。有兴趣深入了解请参考《巨量数据的时代，用「大、快、杂、疑」四字箴言带你认识大数据》以及《7 个你不可不知的大数据定义》。
BI 商业智慧
BI (Business Intelligence) 指用现代数据仓储技术、线上分析处理技术、数据挖掘进行数据分析，再以图形化的界面或报表呈现以实现商业价值。
Cassandra 数据库系统
是 Apache 软件基金会底下的开源分布式 NoSQL 数据库系统，适合用来管理巨量的结构化数据，由于其良好的可扩展性和性能，被 Digg、Twitter、Hulu、Netflix 等知名网站所采用。
CDR 详细通联记录
CDRs (Call Detail Record)是电信网路的使用纪录，例如通话时间、通话长度等资讯。CDR 是电信业者与企业分析网路营运和客户行为的重要资源。
Clickstream Analytics 点击流分析
点击流(Clickstream)就是使用者的在网页间来来去去的点选记录，也可以分成 Upstream –– 进入这个网站的「来源」，以及 Downstream —— 拜访完这个网站之後的「去向」。对于网路行销跟搜寻引擎来说，点击流分析是十分重要的参考。
Cloud Computing 云端运算
云端运算(Cloud Computing)是一种将数据、工具及程式放到网际网路上处理的资源利用方式，是一种分散式电脑运算(Distrubted computing)的概念，也就是让网路上不同的电脑同时帮你做一件事，可以大大的增加处理速度。
也因为所有资讯都被放置到网路的虚拟空间里，工程师在绘制示意图时常以一朵云来代表这个虚拟空间，因而有了「云端(Cloud)」一名。
Data Mining 数据探勘
顾名思义，就好比在地球上从一堆粗糙的石头中进行地物探勘、寻找有价值的矿脉，数据探勘就是从巨量数据中提取出未知的、有价值的潜在资讯。
Data Modelling 数据建模
数据模式(Data Model)在资讯系统中指的是数据如何被表达、储存及取用的方式，包括数据的格式、定义和属性，数据之间的关系，以及数据的限制，而数据模式的设计过程就称为「数据建模」。
Data Visualization 数据视觉化
是关于数据之视觉表现形式的研究，数据视觉化的技术可以帮助不同背景的工程人员沟通、理解，以达良好的设计与分析结果。
Data Experts 数据专家
数据专家就是能利用数据作出研究评估的专业人士，像是数据分析师、数据科学家、数据架构师等都可以被归类为数据专家，其工作内容细分请参考《数据分析师?科学家?架构师?大数据人才的工作内容及年薪比较》。
Exploratory Data Analysis 探索式分析
探索式数据分析是指在没有标准流程跟方法的情况下，在现有的数据中找寻数据的结构和特点、探索潜藏于数据中的讯息，这种数据分析方法强调的是探索式的分析而非严谨的模式确认。
Hadoop 技术
Hadoop 是一个能够储存并管理大量数据的云端平台，为 Apache 软件基金会底下的一个开放原始码、社群基础、而且完全免费的软件，Hadoop 的两大核心功能 —— 储存(Store)及处理(Process)数据所用到的分散式档案系统 HDFS 跟 MapReduce 平行运算架构。Hadoop 被广泛应用于大数据储存和大数据分析，成为大数据的主流技术。有兴趣深入了解请参考《认识大数据的黄色小象帮手 –– Hadoop》。
Internet of Things 物联网
物联网(Iots)是一个全球化的网路基础建设，透过数据撷取以及通讯能力以连结实体与虚拟物件，透过网际网路的发展，物连网可透过特定的机制，将所有装置连结在一起，以供控制、侦测、识别，并交换所有的资讯。
NoSQL 数据库系统
NoSQL 最早是指「No SQL」，号称不使用 SQL 作为查询语言的数据库系统。但近来则普遍将 NoSQL 视为「Not Only SQL」，也就是「不只是 SQL」的意思，希望结合 SQL 优点并混用关联式数据库和 NoSQL 数据库来达成最佳的储存效果。
在巨量数据所带动的潮流下，各种不同形态的NoSQL数据库如雨後春笋般窜起，其中 MongoDB 是众多 NoSQL 数据库软件中较为人熟知的一种。
Predictive Analytics 预测分析
是指透过预测模型、机器学习、数据挖掘等技术来分析现有和历史的事实数据对未来作出预测的数据分析方法。
R 语言
R 是一个开放原始码统计软件，提供统计计算和绘图功能，类似 Matlab 跟 SAS，而 R 不但免费 而且简单易上手，近年来成为数据科学界里的重要工具。
SaaS 软件即服务
SaaS (Software-As-A-Service)是随着网际网路技术和应用软件的成熟而兴起的一种软件应用模式。SaaS 提供商将软件统一部署在自己的伺服器上，藉由网路提供软件给客户，所以客户不用购买软件，而是根据需求向提供商订购所需的服务，且客户无需对软件进行维护，服务提供商会全权管理和维护软件;软件厂商在向客户提供网际网路应用的同时，也提供软件的离线操作和本地数据存储，让客户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。
对于许多小型企业来说，SaaS 是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程式的需要。
Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)
TB 为兆位元组，是数据量的分级，相当于 10^12 bytes。其他数据量分级如下：
Bytes (8 Bits)
Kilobyte (1000 Bytes)
Megabyte (1 000 000 Bytes)
Gigabyte (1 000 000 000 Bytes)
Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)
Petabyte (1 000 000 000 000 000 Bytes)
Exabyte (1 000 000 000 000 000 000 Bytes)
Zettabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)
Yottabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)
以上是小编为大家分享的关于精选大数据相关用语的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

3. 盘点 精选大数据相关用语

盘点：精选大数据相关用语
这时身处于“大数据时代”的我们，自然得对大数据有所认识，在这里为大家列出了一些经常跟大数据一起出现的陌生用语，认识了这些大数据相关字汇，下次看大数据的相关文章就不会一直“卡”了。
Algorithm演算法
出自于数学用语，在这里指的是在有限步骤内，分析数据的具体方法，而且通常由软件来执行。
AIDC自动识别技术
AIDC(Automatic Identification and Data Capture)是将讯息数据自动识读、自动输入电脑的重要方法和手段，它是以电脑技术和通信技术为基础的综合性科学技术。常见的AIDC例如条码(Bar codes)、磁条(magnetic strips)、生物识别(Biometrics)、RFID等技术。
AWS亚马逊网路服务系统
2006年Amazon开始以Web服务的形式向企业提供各种云端运算服务，包括运算、储存、数据库、分析、应用程式和部署服务。现在许多科学家、开发人员以及各企业的技术人员都在利用AWS (Amazon Web Services)进行大数据分析。
Avro序列化系统
Avro是Hadoop底下的子专案，是一个数据序列化系统(Data serialization system)，被设计用来支援大量数据交换。
Behavioral analytics行为分析
行为分析是指用科学方法分析环境刺激与行为之间的因果关系，藉着系统性的观察来了解行为的变化原则，进而有系统的操作刺激，以达到行为的学习、塑造或改变。简单来说，就是用一个有系统的方法去观察、测量、收集客观数据来分析目标的表现行为。
Big Data大数据
大数据(or巨量数据)，顾名思义是指大量的资讯，当数据量庞大到数据库系统无法在合理时间内进行储存、运算、处理，分析成能解读的资讯时，就称为大数据。
BI商业智慧
BI (Business Intelligence)指用现代数据仓储技术、线上分析处理技术、数据挖掘进行数据分析，再以图形化的界面或报表呈现以实现商业价值。
Cassandra数据库系统
是Apache软件基金会底下的开源分布式NoSQL数据库系统，适合用来管理巨量的结构化数据，由于其良好的可扩展性和性能，被Digg、Twitter、Hulu、Netflix等知名网站所采用。
CDR详细通联记录
CDRs (Call Detail Record)是电信网路的使用纪录，例如通话时间、通话长度等资讯。CDR是电信业者与企业分析网路营运和客户行为的重要资源。
Clickstream Analytics点击流分析
点击流(Clickstream)就是使用者的在网页间来来去去的点选记录，也可以分成Upstream––进入这个网站的“来源”，以及Downstream——拜访完这个网站之後的“去向”。对于网路行销跟搜寻引擎来说，点击流分析是十分重要的参考。
Cloud Computing云端运算
云端运算(Cloud Computing)是一种将数据、工具及程式放到网际网路上处理的资源利用方式，是一种分散式电脑运算(Distrubted computing)的概念，也就是让网路上不同的电脑同时帮你做一件事，可以大大的增加处理速度。
也因为所有资讯都被放置到网路的虚拟空间里，工程师在绘制示意图时常以一朵云来代表这个虚拟空间，因而有了“云端(Cloud)”一名。
Data Mining数据探勘
顾名思义，就好比在地球上从一堆粗糙的石头中进行地物探勘、寻找有价值的矿脉，数据探勘就是从巨量数据中提取出未知的、有价值的潜在资讯。
Data Modelling数据建模
数据模式(Data Model)在资讯系统中指的是数据如何被表达、储存及取用的方式，包括数据的格式、定义和属性，数据之间的关系，以及数据的限制，而数据模式的设计过程就称为“数据建模”。
Data Visualization数据视觉化
是关于数据之视觉表现形式的研究，数据视觉化的技术可以帮助不同背景的工程人员沟通、理解，以达良好的设计与分析结果。
Data Experts数据专家
数据专家就是能利用数据作出研究评估的专业人士，像是数据分析师、数据科学家、数据架构师等都可以被归类为数据专家。
Exploratory Data Analysis探索式分析
探索式数据分析是指在没有标准流程跟方法的情况下，在现有的数据中找寻数据的结构和特点、探索潜藏于数据中的讯息，这种数据分析方法强调的是探索式的分析而非严谨的模式确认。
Hadoop技术
Hadoop是一个能够储存并管理大量数据的云端平台，为Apache软件基金会底下的一个开放原始码、社群基础、而且完全免费的软件，Hadoop的两大核心功能——储存(Store)及处理(Process)数据所用到的分散式档案系统HDFS跟MapReduce平行运算架构。Hadoop被广泛应用于大数据储存和大数据分析，成为大数据的主流技术。
Internet of Things物联网
物联网(Iots)是一个全球化的网路基础建设，透过数据撷取以及通讯能力以连结实体与虚拟物件，透过网际网路的发展，物连网可透过特定的机制，将所有装置连结在一起，以供控制、侦测、识别，并交换所有的资讯。
NoSQL数据库系统
NoSQL最早是指“No SQL”，号称不使用SQL作为查询语言的数据库系统。但近来则普遍将NoSQL视为“Not Only SQL”，也就是“不只是SQL”的意思，希望结合SQL优点并混用关联式数据库和NoSQL数据库来达成最佳的储存效果。
在巨量数据所带动的潮流下，各种不同形态的NoSQL数据库如雨後春笋般窜起，其中MongoDB是众多NoSQL数据库软件中较为人熟知的一种。
Predictive Analytics预测分析
是指透过预测模型、机器学习、数据挖掘等技术来分析现有和历史的事实数据对未来作出预测的数据分析方法。
R语言
R是一个开放原始码统计软件，提供统计计算和绘图功能，类似Matlab跟SAS，而R不但免费而且简单易上手，近年来成为数据科学界里的重要工具。
SaaS软件即服务
SaaS (Software-As-A-Service)是随着网际网路技术和应用软件的成熟而兴起的一种软件应用模式。SaaS提供商将软件统一部署在自己的伺服器上，藉由网路提供软件给客户，所以客户不用购买软件，而是根据需求向提供商订购所需的服务，且客户无需对软件进行维护，服务提供商会全权管理和维护软件;软件厂商在向客户提供网际网路应用的同时，也提供软件的离线操作和本地数据存储，让客户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。
对于许多小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程式的需要。
Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)
TB为兆位元组，是数据量的分级，相当于10^12 bytes。其他数据量分级如下：
Bytes (8 Bits)
Kilobyte (1000 Bytes)
Megabyte (1 000 000 Bytes)
Gigabyte (1 000 000 000 Bytes)
Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)
Petabyte (1 000 000 000 000 000 Bytes)
Exabyte (1 000 000 000 000 000 000 Bytes)
Zettabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)
Yottabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)
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4. 大数据时代的几个关键词是什么？

1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；
2、种类（Variety）：数据类型的多样性；
3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；
4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5、真实性（Veracity）：数据的质量。
6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。
7、价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

扩展资料：
大数据的精髓：
大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。
A、不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制)；
B、不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度；
之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱；拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力；
C、不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。
参考资料来源：百度百科-大数据时代
参考资料来源：百度百科-  大数据

5. 大数据是什么 大数据专业术语

1、大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定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。
 
 2、在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。