摘要：女生说大数据是啥意思？ 大数据（big data），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
女生说大数据是啥意思？
大数据（big data），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。例如：洛杉矶****和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生；google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布；统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012***选举结果。
大数据理论：
1、理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
2、技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
3、实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，**的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
什么是大数据?要简单通俗点的解释？
首先，对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。其次，做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。再者，面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
大数据时代通俗解释
大数据时代就是被大数据充斥着的时代，生活中无处不在都存在着大数据，运用到方方面面的的数据，这就是最通俗的讲法吧人们每天产生数据，所有数据汇总起来就是大数据，运用大数据刻画每个人的用户画像，在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。
大数据常见术语，你了解多少？
主要内容包含以下（收藏，转发给你身边的朋友）
用户画像又称用户角色，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待的数据转化联结起来。作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。
对大数据来说这是一个不好的概念。
不同消费者对价格敏感度不同，支付意愿有差异，相比起统一定价，差异化的定价行为更能提高商家利润。因此互联网入口出现垄断，杀熟便会成为一种“自然反应”。
大数据杀熟本身就是利用各种这个消费数据，把消费数据形成标签，这种杀熟做法非常糟糕。其实在我们交易过程里面很容易识别，但在网络商品交易里面可能比较难识别，而且会破坏交易的公平性，破坏了社会的公平。
即席查询（AdHoc）是用户根据自己的需求，灵活的选择查询条件，系统能够根据用户的选择生成相应的统计报表。即席查询与普通应用查询最大的不同是普通的应用查询是定制开发的，而即席查询是由用户自定义查询条件的。
查询引擎怎么选？7000字解析所有开源引擎的秘密
数据湖（DataLake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。hudi目前，Hadoop是最常用的部署数据湖的技术，所以很多人会觉得数据湖就是Hadoop集群。数据湖是一个概念，而Hadoop是用于实现这个概念的技术。
数据湖能处理所有类型的数据，如结构化数据，非结构化数据，半结构化数据等，数据的类型依赖于数据源系统的原始数据格式。非结构化数据（语音、图片、视频等）根据海量的数据，挖掘出规律，反应给运营部门。拥有非常强的计算能力用于处理数据。
而不同与数据仓库的是：
数据仓库主要处理历史的、结构化的数据，而且这些数据必须与数据仓库事先定义的模型吻合。数据仓库分析的指标都是产品经理提前规定好的。按需分析数据。（日活、新增、留存、转化率等等）。
数据中台是对既有/新建信息化系统业务与数据的沉淀，是实现数据赋能新业务、新应用的中间、支撑性平台。
在数据开发中，核心数据模型的变化是相对缓慢的，同时，对数据进行维护的工作量也非常大；但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化，是非常快速的。
数据中台的出现，就是为了弥补数据开发和应用开发之间，由于开发速度不匹配，出现的响应力跟不上的问题。
数据集市（DataMart），也叫数据市场，数据集市就是满足特定的部门或者用户的需求，按照多维的方式进行存储，包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等，生成面向决策分析需求的数据立方体。
数据集市就是企业级数据仓库的一个子集，它主要面向部门级业务，并且只面向某个特定的主题。为了解决灵活性与性能之间的矛盾，数据集市就是数据仓库体系结构中增加的一种小型的部门或工作组级别的数据仓库。数据集市存储为特定用户预先计算好的数据，从而满足用户对性能的需求。数据集市可以在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈。
特点：
1.数据集市的特征包括规模小。
2．有特定的应用。
3．面向部门。
4．由业务部门定义、设计和开发。
5．业务部门管理和维护。
6．能快速实现。
7．购买较便宜。
8．投资快速回收。
9．工具集的紧密集成。
10．提供更详细的、预先存在的、数据仓库的摘要子集。
11．可升级到完整的数据仓库。
ETL代表提取、转换和加载。它指的是这一个过程：「提取」原始数据，通过清洗/丰富的手段，把数据「转换」为「适合使用」的形式，并且将其「加载」到合适的库中供系统使用。即使ETL源自数据仓库，但是这个过程在获取数据的时候也在被使用，例如，在大数据系统中从外部源获得数据。
星型模型：是一种多维的数据关系，它由一个事实表（FactTable）和一组维表（DimensionTable）组成。每个维表都有一个维作为主键，所有这些维的主键组合成事实表的主键。
雪花型模型：当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。它对星型模型的维表进一步层次化，原有的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的"层次"区域，这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。
星座模型：由多个事实表组合，维表是公共的，可以被多个事实表共享。
事实表中的每行数据代表一个业务事件。“事实”这个术语表示的是业务事件的度量值，例如，订单事件中的下单金额。
（1）事务性事实表以每个事务或事件为单位，例如一个销售订单记录，一笔支付记录等，作为事实表里的一行数据。
（2）周期性快照事实表周期性快照事实表中不会保留所有数据，只保留固定时间间隔的数据，例如每天或者每月的销售额，或每月的账户余额等。
（3）累积性快照事实表累计快照事实表用于跟踪业务事实的变化。例如，数据仓库中可能需要累积或者存储订单从下订单开始，到订单商品被打包、运输、和签收的各个业务阶段的时间点数据来跟踪订单声明周期的进展情况。当这个业务过程进行时，事实表的记录也要不断跟新。
维度表（DimensionTable）或维表，有时也称查找表（LookupTable），是与事实表相对应的一种表；它保存了维度的属性值，可以跟事实表做关联；相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。常见的维度表有：日期表（存储与日期对应的周、月、季度等的属性）、地点表（包含***、省／州、城市等属性）等。维度是维度建模的基础和灵魂，
使用维度表有诸多好处，具体如下：
(1).缩小了事实表的大小。
(2).便于维度的管理和维护，增加、删除和修改维度的属性，不必对事实表的大量记录进行改动。
(3).维度表可以为多个事实表重用，以减少重复工作。
上钻：自下而上，从当前数据回归到上层数据。
下钻：自上而下，从当前数据继续向下获取下层数据。
钻取是在数据分析中不可缺少的功能之一，通过改变展现数据维度的层次、变换分析的粒度从而关注数据中更详尽的信息。它包括向上钻取（rollup）和向下钻取（drilldown）。
上钻是沿着维度的层次向上聚集汇总数据，下钻是在分析时加深维度，对数据进行层层深入的查看。通过逐层下钻，数据更加一目了然，更能充分挖掘数据背后的价值，及时做出更加正确的决策。
维度退化的维度表可以被剔除，从而简化维度数据仓库的模式。因为简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。
当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度。需要把维度退化的相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维度。
维度属性也可以存储到事实表中，这种存储到事实表中的维度列被称为“维度退化”。与其他存储在维表中的维度一样，维度退化也可以用来进行事实表的过滤查询、实现聚合操作等。
PV(访问量)：即PageView,具体是指网站的是页面浏览量或者点击量；
UV(***访客)：即UniqueVisitor，访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。根据IP地址来区分访客数，在一段时间内重复访问，也算是一个UV；
UV价值=销售额/访客数。意思是每位访客带来多少销售额；UV价值越大，产品越迎合消费者需求，只有一定的推广投入才会带来相对应的UV；比如这篇文章文末的浏览量这边代表的就是UV，不管你今天打开过还是明天再打开，对你来说，程序后台记录的增加值是1。
SPU=StandardProductUnit(标准化产品单元)
SPU是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个产品的特性。通俗点讲，属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU。
SKU=stockkeepingunit(库存量单位)
SKU即库存进出计量的单位，可以是以件、盒、托盘等为单位。
你想要一台iPhone13,店员也会再继续问:你想要什么iPhone13?64G银色?128G白色?每一台iPhone13的毛重都是400.00g,产地也都是***大陆，这两个属性就属于spu属性。
而容量和颜色,这种会影响价格和库存的(比如64G与128G的价格不同,128G白色还有货,绿色卖完了)属性就是sku属性。
spu属性：
1、毛重420.00g
2、产地***大陆
sku属性:
1、容量:16G,64G,128G
2、颜色:银、白、玫瑰金
ODS层：保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。
DWD层：构建维度模型，一般采用星型模型，呈现的状态一般为星座模型。
DWS层：服务数据层，DWS层存放的所有主题对象当天的汇总行为，例如每个地区当天的下单次数，下单金额等。
DWT层：DWT层存放的是所有主题对象的累计行为，例如一个地区最近（7天，15天，30天，60天）的下单次数、下单金额等。
DWS层是天表，DWT层是累计值。
ADS层：应用数据层，指标层。
概念最早来自于股市。T+0和T+1交易制度是***股市的一种交易制度，T+0交易指的是当天买入股票可当天卖出，当天卖出股票又可当天买入。
在大数据中：T+0代表实时处理的数据。T+1代表处理昨天的数据。
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。
是处理大规模数据的一种软件框架(Map:映射，Reduce:归纳)。
指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据。
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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，部分定义参考了相应的博客文章。
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(Anomalydetection) –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(ArtificialIntelligence) –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(BehaviouralAnalytics) –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:Brontobytes) –约等于1000YB(Yottabytes)，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(BusinessIntelligence) –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(Classificationanalysis) –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(Clusteringanalysis) –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(Comparativeanalysis) –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(Complexstructureddata) –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(Computergenerateddata) –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(Correlationanalysis) –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(Dataanalyst) –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:AmazonWebServices)
数据库管理系统(DBMS:DatabaseManagementSystem) –收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Datacentre) –一个实体地点，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) –一种数据流，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(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
判别分析(Discriminantanalysis) –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(DistributedFileSystem) –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(Exploratoryanalysis) –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1000PB(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1EB
提取-转换-加载(ETL:Extract,TransformandLoad) –是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程，天善学院有国内唯一的最全的ETL学习课程。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) –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(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。
H
Hadoop –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) –一个开源的、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(HadoopDistributedFileSystem)；是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodityhardware)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-memory) –一种数据库管理系统，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(Juridicaldatacompliance) –当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的***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***的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValueDatabases) –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(Latency) –表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacysystem) –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。
M
M2M数据(Machine2Machinedata) –两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machinedata) –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:MassivelyParallelProcessing) –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。
MongoDB –一种开源的非关系型数据库(NoSQLdatabase)
多维数据库(Multi-DimensionalDatabases) –用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
多值数据库(MultiValueDatabases) –是一种非关系型数据库(NoSQL),一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(NaturalLanguageProcessing) –是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Networkanalysis) –分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL –一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库
NoSQL –顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。
O
对象数据库(ObjectDatabases) –(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarativeprogramming)访问对象.
基于对象图像分析(Object-basedImageAnalysis) –数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。
操作型数据库(OperationalDatabases) –这类数据库可以完成一个组织机构的常规操作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimizationanalysis) –在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) –表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个***的客观数据世界)
异常值检测(Outlierdetection) –异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(PatternRecognition) –通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测
P字节(PB:Petabytes) –约等于1000TB(terabytes),约等于1百万GB(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1PB
平台即服务(PaaS:Platform-as-a-Service) –为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictiveanalysis) –大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) –把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Publicdata) –由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(QuantifiedSelf) –使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为
查询(Query) –查找某个问题答案的相关信息
R
再识别(Re-identification) –将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息
回归分析(Regressionanalysis) –确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)
RFID –射频识别;这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
实时数据(Real-timedata) –指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据
推荐引擎(Recommendationengine) –推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品
路径分析(Routinganalysis) –针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的
S
半结构化数据(Semi-structureddata) –半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构
情感分析(SentimentAnalysis) –通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signalanalysis) –指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。
相似性搜索(Similaritysearches) –在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据
仿真分析(Simulationanalysis) –仿真是指模拟真实环境中进程或系统的操作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优
智能网格(Smartgrid) –是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS:Software-as-a-Service) –基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
空间分析(Spatialanalysis) –空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律
SQL –在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言
结构化数据(Structureddata) -可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。
T
T字节(TB:Terabytes) –约等于1000GB(gigabytes)。1TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Timeseriesanalysis) –分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。
拓扑数据分析(TopologicalDataAnalysis) –拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。
交易数据(Transactionaldata) –随时间变化的动态数据
透明性(Transparency) –消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。
U
非结构化数据(Un-structureddata) –非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。
V
价值(Value) –(译者注：大数据4V特点之一)所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。
可变性(Variability) –也就是说，数据的含义总是在（快速）变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多样(Variety) –(译者注：大数据4V特点之一)数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据
高速(Velocity) –(译者注：大数据4V特点之一)在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。
真实性(Veracity) –组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。
可视化(Visualization) –只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。
大量(Volume) –(译者注：大数据4V特点之一)指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes
W
天气数据(Weatherdata) –是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据
X
XML数据库(XMLDatabases) –XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化
Y
Y字节(Yottabytes) –约等于1000ZB(Zettabytes),约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1YB,并且将每18年翻一番。
Z
Z字节(ZB:Zettabytes) –约等于1000EB(Exabytes),约等于1百万TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1ZB。
附：存储容量单位换算表
1Bit(比特)=BinaryDigit
8Bits=1Byte(字节)
1,000Bytes=1Kilobyte
1,000Kilobytes=1Megabyte
1,000Megabytes=1Gigabyte
1,000Gigabytes=1Terabyte
1,000Terabytes=1Petabyte
1,000Petabytes=1Exabyte
1,000Exabytes=1Zettabyte
1,000Zettabytes=1Yottabyte
1,000Yottabytes=1Brontobyte
1,000Brontobytes=1Geopbyte
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-END-
【通知】
首届大数据教育高峰论坛(桂林，4月15日～4月16日)
什么是大数据通俗讲解？
有人说大数据技术是第四次技术革命，这个说法其实不为过。
很多人只是听过大数据这个词或者是简单知道它是什么，那么它是什么呢，在这里就通俗点来说一下个人对大数据的理解。
大数据，很明显从字面上理解就是大量的数据，海量的数据。大，意思就是数据的量级很大，不上TB都不好意思说是大数据。数据，狭义上理解就是12345那么些数据，毕竟计算机底层是二进制来存的，那么在大数据领域，数据就不仅仅包括数字这些，它可以是所有格式的东西，比如日志，音频视频，文件等等。
所以，大数据从字面上理解就是海量的数据，技术上它包括这些海量数据的采集，过滤，清洗，存储，处理，查看等等部分，每一个部分包括一些大数据的相关技术框架来支持。
举个例子，淘宝双十一的总交易额的显示，后面就是大数据技术的支持，全国那么多淘宝用户的交易记录汇聚到一起，数据量很大，而且要做到实时的展现，就需要强有力的大数据技术来处理了。
数据量一大，那么得找地方来存，一个服务器硬盘可以挂多少，肯定满足不了这么大的数据量存储啊，所以，分布式的存储系统应运而生，那就是HDFS分布式文件系统。简单的说，就是把这么大的数据分开存在甚至几百甚至几千台服务器上，那么管理他们的系统就是HDFS文件系统，也是大数据技术的最基本的组件。
有地方存了，需要一些分布式的数据库来管理查询啊，那就有了Hbase等，还需要一些组件来计算分析这些数据啊，mapreduce是最基本的计算框架，其他的计算框架Spark和Storm可以完成实时的处理，其中HDFS和MapReduce组成了Hadoop1.
总之，一切都是数据。我们的历史，是不是都是大量的数据保存下来的，现在我们也是大数据的生活，天天有没有接到*扰电话还知道你姓什么，你查话费什么的从几亿人的数据中查到你的信息，大数据生活。未来，大数据将更深刻的渗透到生活中。
【涨姿势】网络术语解析—— 大数据_网络用语数据-CSDN博客
大数据（big data），指无法在可承受的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。
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）这样的捷径，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（价值）Veracity（真实性），对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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。
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；
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。 阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。如果你对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据的话，可以加入大数据技术学习交流扣扣群：4583+数字45782，欢迎添加，私信管理员，了解课程介绍，获取学习资源
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2)做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3)面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。
企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生:
及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：
第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，**的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。
数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。
采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。
Tisfy:深得人心，正如古人云：休言女子非英物，夜夜龙泉壁上鸣。
抵扣说明：
1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。
大数据这个词这两年特别火，指的是什么
大数据一般情况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。
人们说的逃不过大数据什么意思？
大数据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。人的一切行为都逃不过大数据
大大是什么意思-和讯网
“大大”是一个常见的网络用语，通常用于表达赞同、称赞、感激等情感，有时也用于表达对某人的尊敬或认可。这个词语在网络上的使用非常广泛，特别是在社交媒体平台上，如微博、微信、QQ、贴吧等。那么，大大到底是什么意思呢？
从字面上来讲，“大大”是一个形容词，意为“非常大的、十分重要的”，但在网络用语中，它通常被用作名词，用来称呼某个人或团体。例如，有人会在微博上称呼自己的粉丝为“我的大大”，或者称呼某位名人为“XX大大”。
在网络用语中，“大大”通常带有一种亲切、轻松的语气，表达出与对方之间的友好关系或感激之情。因此，如果你在社交媒体平台上看到有人称呼你为“大大”，那么通常是对你表示赞赏或感谢。
总之，“大大”是一个常见的网络用语，用于表达赞同、感激等情感，带有亲切、轻松的语气，是网络交流中常用的一种称呼方式。
“大大”这个词语的使用场景非常广泛，以下是几种常见的场景：
“大大”作为一种网络用语，除了表达情感之外，还具有一定的文化含义。在***文化中，“大”通常被视为一种吉利、祥和的象征，而“大大”则是“大”的重复，加强了这种吉祥的意义。因此，在网络用语中，“大大”也常常被用作一种祝福或祝愿的语气。
虽然“大大”是一个常见的网络用语，但在使用时还是需要注意以下几点：
综上所述，“大大”是一个常见的网络用语，用于表达赞同、感激等情感，带有亲切、轻松的语气。在使用时需要注意场合和语气，避免使用不当造成误会。