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常用大数据词汇中英文对照表
100个常用大数据词汇中英文对照表 A 聚合(Aggregation) – 有哪些信誉好的足球投注网站、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) – 在数据集中有哪些信誉好的足球投注网站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) – 指研发必威体育精装版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 /list/b/1449_1.shtml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 /list/b/1424_1.shtml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 ethica
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