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车辆违章,一文看遍100+个数据分析常用目标和术语,值得保藏-雷火苹果app

admin 南方天气预报 2019-11-17 121 0

今日咱们来盘点一下数据剖析常用的术语解说。主张咱们保藏起来便利检查。

依照以下三类进行汇总。

1、互联网常用名词解说

2、核算学名词解说

3、数据剖析名词解说

一、互联网常用名词解说

1、PV(Page View)页面阅览量

指某段时刻内拜访网站或某一页面的用户的总数量,一般用来衡量一篇文章或一次活动带来的流量效果,也是点评网站日常流量数据的重要方针。PV可重复累计,以用户拜访网站作为核算根据,用户每改写一次即从头核算一次。

2、UV(Unique Visitor)独立访客

指来到网站或页面的用户总数,这个用户是独立的,同一用户不一同段拜访网站只算作一个独立访客,不会重复累计,一般以PC端的Cookie数量作为核算根据。

3、Visit 拜访

指用户经过外部链接来到网站,从用户来到网站到用户在阅览器中封闭页面,这一进程算作一次拜访。

Visit可重复累计,比方我翻开一个网站又封闭,再从头翻开,这就算作两次拜访。

4、Home Page 主页

指一个网站起主目录功用的页面,也是网站起点。一般是网站主页。

5、Landing Page 着陆页

指用户从外部链接来到网站,直接跳转到的第一个页面。比方朋友给我发了一个介绍爆款T恤的淘宝链接,我点开会直接跳转到介绍T恤的那个页面,而不是淘宝网很多其他页面之一,这个介绍T恤的页面能够算作是着陆页。

6、Bounce Rate 跳出率

指用户经过链接来到网站,在当前页面没有任何交互就脱离网站的行为,这就算作此页面增加了一个“跳出”,跳出率一般针对网站的某个页面而言。

跳出率=在这个页面跳出的用户数/PV

7、退出率

一般针对某个页面而言。指用户拜访某网站的某个页面之后,从阅览器中将与此网站相关的一切页面悉数封闭,就算此页面增加了一个“退出“。

退出率=在这个页面退出的用户数/PV

8、Click 点击

一般针对付费广告而言,指用户点击某个链接、页面、banner的次数,可重复累计。比方我在PC端看到一则新闻链接点进去看了一会就关了,过了一会又点进去看了一遍,这就算我为这篇新闻奉献两次点击。

9、avr.time 均匀逗留时长

指某个页面被用户拜访,在页面逗留时长的均匀值,一般用来衡量一个页面内容的质量。

avr.time=访客数量/用户总逗留时长

10、CTR 点击率

指某个广告、Banner、URL被点击的次数和被阅览的总次数的比值。一般用来查核广告投进的引流效果。

CTR=点击数(click)/被用户看到的次数

11、Conversion rate 转化率

指用户完结设定的转化环节的次数和总会话人数的百分比,一般用来点评一个转化环节的好坏,假如转化率较低则急需优化该转化环节。转化率=转化会话数/总会话数

12、漏斗

一般指发作方针转化前的清晰流程,比方在淘宝购物,从点击产品链接到检查详情页,再到检查顾客点评、收取商家优惠券,再到填写地址、付款,每个环节都有或许丢失用户,这就要求商家有必要做好每一个转化环节,漏斗是点评转化环节好坏的方针。

13、出资回报率(ROI:Return On Investment )

反映投入和产出的联络,衡量我这个出资值不值得,能给到我多少价值的东西(非单单的赢利),这个是站在出资的视点或久远生意上看的。

其核算公式为:出资回报率(ROI)=年赢利或年均赢利/出资总额×100%,一般用于评价企业关于某项活动的价值,ROI高标明该项目价值高。

14、重复购买率

指顾客在网站中的重复购买次数。

15、Referrer 举荐流量

一般指将用户引导至方针页面的URL(超链接)。在百度核算中,举荐流量叫做“外部链接”。

16、丢失剖析(Churn Analysis/Attrition Analysis)

描绘哪些顾客或许停止运用公司的产品/业务,以及辨认哪些顾客的丢失会带来最大丢失。丢失剖析的成果用于为或许要丢失的顾客预备新的优惠。

17、顾客细分&画像(Customer Segmentation & Profiling)

根据现有的顾客数据,将特征、行为类似的顾客归类分组。描绘和比较各组。

18、顾客的生命周期价值 (Lifetime Value, LTV)

顾客在他/她的一生中为一个公司发作的预期折算赢利。

19、购物篮剖析(Market Basket Analysis)

辨认在生意中常常一同出现的产品组合或服务组合,例如常常被一同购买的产品。此类剖析的成果被用于引荐附加产品,为陈设产品的决议计划供给根据等。

20、实时决议计划(Real Time Decisioning, RTD)

协助企业做出实时(近乎无推迟)的最优出售/营销决议计划。比方,实时决议计划体系(打分体系)能够经过多种商业规矩或模型,在顾客与公司互动的瞬间,对顾客进行评分和排名。

21、留存/顾客留存(Retention / Customer Retention)

指树立后能够长时刻保持的客户联络的百分比。

22、交际网络剖析(Social Network Analysis, SNA)

描绘并丈量人与人、组与组、安排与安排、电脑与电脑、URL与URL、以及其他品种相连的信息/常识实体之间的联络与活动。这些人或组是网络中的节点,而它们之间的连线标明联络或活动。SNA为剖析人际联络供给了一种办法,既是数学的又是视觉的。

23、生计剖析(Survival Analysis)

估测一名顾客持续运用某业务的时刻,或在后续时段丢失的或许性。此类信息能让企业判别所要猜测时段的顾客留存,并引进适宜的忠诚度方针。

二、核算学名词解说

1、绝对数和相对数

绝对数:是反响客观现象整体在必定时刻、必定地址下的总规模、总水平的概括性方针,也是数据剖析中常用的方针。比方年GDP,总人口等等。

相对数:是指两个有联络的方针核算而得出的数值,它是反响客观现象之间的数量联络严密程度的概括方针。相对数一般以倍数、百分数等标明。相对数的核算公式:

相对数=比较值(比数)/根底值(基数)

2、百分比和百分点

百分比:是相对数中的一种,他标明一个数是另一个数的百分之几,也称为百分率或百分数。百分比的分母是100,也便是用1%作为衡量单位,因而便于比较。

百分点:是指不一同期以百分数的办法标明的相对方针的改变起伏,1%等于1个百分点。

3、频数和频率

频数:一个数据在整体中出现的次数。

频率:某一工作发作的次数与总的工作数之比。频率一般用份额或百分数标明。

4、份额与比率

份额:是指在整体中各数据占整体的比重,一般反映整体的构成和份额,即部分与整体之间的联络。

比率:是样本(或整体)中各不同类别数据之间的比值,因为比率不是部分与整体之间的比照联络,因而比值或许大于1。

5、倍数和番数

倍数:用一个数据除以另一个数据取得,倍数一般用来标明上升、增长起伏,一般不标明削减起伏。

番数:指本来数量的2的n次方。

6、同比和环比

同比:指的是与前史一同期的数据相比较而取得的比值,反响事物开展的相对性。

环比:指与上一个核算时期的值进行比照取得的值,首要反映事物的逐期开展的状况。

7、变量

变量来历于数学,是核算机言语中能贮存核算成果或能标明值抽象概念。变量能够经过变量名拜访。

8、接连变量

在核算学中,变量按变量值是否接连可分为接连变量与离散变量两种。在必定区间内能够恣意取值的变量叫接连变量,其数值是接连不断的,相邻两个数值可作无限切割,即可取无限个数值。如:年纪、体重等变量。

9、离散变量

离散变量的各变量值之间都是以整数断开的,如人数、工厂数、机器台数等,都只能按整数核算。离散变量的数值只能用计数的办法取得。

10、定性变量

又叫分类变量:观测的个别只能归归于几种互不相容类别中的一种时,一般是用非数字来表达其类别,这样的观测数据称为定性变量。能够了解成能够分类其他变量,如学历、性别、婚否等。

11、均值

即均匀值,均匀数是标明一组数据会集趋势的量数,是指在一组数据中一切数据之和再除以这组数据的个数。

12、中位数

关于有限的数集,能够经过把一切调查值凹凸排序后找出正中心的一个作为中位数。假如调查值有偶数个,一般取最中心的两个数值的均匀数作为中位数。

13、缺失值

它指的是现有数据会集某个或某些特色的值是不彻底的。

14、缺失率

某特色的缺失率=数据会集某特色的缺失值个数/数据集总行数。

15、反常值

指一组测定值中与均匀值的误差超越两倍规范差的测定值,与均匀值的误差超越三倍规范差的测定值,称为高度反常的反常值。

16、方差

是在概率论和核算方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的衡量。概率论中方差用来衡量随机变量和其数学希望(即均值)之间的违背程度。核算中的方差(样本方差)是每个样本值与整体样本值的均匀数之差的平方值的均匀数。在许多实际问题中,研讨方差即违背程度有着重要意义。方差是衡量源数据和希望值相差的衡量值。

17、规范差

中文环境中又常称均方差,是离均差平方的算术均匀数的平方根,用σ标明。规范差是方差的算术平方根。规范差能反映一个数据集的离散程度。均匀数相同的两组数据,规范差未必相同。

18、皮尔森相联络数

皮尔森相联络数是用来反映两个变量线性相关程度的核算量。相联络数用r标明,其间n为样本量,分别为两个变量的观测值和均值。r描绘的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的绝对值越大标明相关性越强。

19、相联络数

相联络数是最早由核算学家卡尔·皮尔逊规划的核算方针,是研讨变量之间线性相关程度的量,一般用字母r标明。因为研讨目标的不同,相联络数有多种界说办法,较为常用的是皮尔森相联络数。

20、特征值

特征值是线性代数中的一个重要概念。在数学、物理学、化学、核算机等范畴有着广泛的运用。设A是向量空间的一个线性改换,假如空间中某一非零向量经过A改换后所得到的向量和X仅差一个常数因子,即AX=kX,则称k为A的特征值,X称为A的归于特征值k的特征向量或特征矢量。

三、数据剖析名词解说

A

聚合(Aggregation):查找、兼并、显现数据的进程。

算法(Algorithms):能够完结某种数据剖析的数学公式。

剖析法(Analytics):用于发现数据的内涵寓意。

反常检测(Anomaly detection):在数据会集查找与预期方法或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来标明反常的词有以下几种:outliers,exceptions,surprises,contaminants.他们一般可供给要害的可执行信息。

匿名化(Anonymization):使数据匿名,即移除一切与个人隐私相关的数据。

剖析型客户联络办理(Analytical CRM/aCRM):用于支撑决议计划,改善公司跟顾客的互动或进步互动的价值。针对有关顾客的常识,和怎么与顾客有用触摸的常识,进行搜集、剖析、运用。

B

行为剖析法(Behavioural Analytics):这种剖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,而不是只是针对人物和时刻的一门剖析学科,它着眼于数据中的人性化方法。

批量处理(Batch processing):虽然从大型核算机年代开端,批量处理就现已出现了。因为处理大型数据集,批量处理对大数据具有额定的意义。批量数据处理是处理一段时刻内搜集的很多数据的有用办法。

商业智能(Business Intelligence): 剖析数据、展现信息以协助企业的执行者、办理层、其他人员进行更有根据的商业决议计划的运用、设备、东西、进程。

C

分类剖析(Classification analysis):从数据中取得重要的相关性信息的体系化进程;这类数据也被称为元数据(meta data),是描绘数据的数据。

云核算(Cloud computing):构建在网络上的散布式核算体系,数据是存储于机房外的(即云端)。

集群核算(Cluster computing):这是一个运用多个服务器调集资源的“集群”的核算术语。要想更技能性的话,就会触及到节点,集群办理层,负载平衡和并行处理等概念。

聚类剖析(Clustering analysis):它是将类似的目标聚合在一同,每类类似的目标组组成一个聚类(也叫作簇)的进程。这种剖析办法的意图在于剖析数据间的差异和类似性。

冷数据存储(Cold data storage):在低功耗服务器上存储那些简直不被运用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时。

比照剖析(Comparative analysis):在十分大的数据会集进行方法匹配时,进行一步步的比照和核算进程得到剖析成果。

相关性剖析(Correlation analysis):是一种数据剖析办法,用于剖析变量之间是否存在正相关,或许负相关。

D

仪表板(Dashboard):运用算法剖析数据,并将成果用图表办法显现于仪表板中。

数据聚合东西(Data aggregation tools):将涣散于很多数据源的数据转化成一个全新数据源的进程。

数据剖析师(Data analyst):从事数据剖析、建模、整理、处理的专业人员。

数据库(Database):一个以某种特定的技能来存储数据调集的库房。

数据湖(Data lake):数据湖是原始格局的企业级数据的大型存储库。与此一同咱们能够触及数据库房,它在概念上是类似的,也是企业级数据的存储库,但在整理、与其他来历集成之后是以结构化格局。数据库房一般用于惯例数据(但不是专有的)。数据湖使得拜访企业级数据愈加简单,你需求清晰你要寻觅什么,以及怎么处理它并明智地试用它。

暗数据(Dark Data):根本上指的是,由企业搜集和处理的,但并不用于任何意义性意图的数据,因而它是“暗”的,或许永久不会被剖析。它能够是交际网络反应,呼叫中心日志,会议笔记等等。有很多人估量,一切企业数据中的 60-90% 或许是“暗数据”,但谁又实在知道呢?

数据开掘(Data mining):数据开掘是经过运用杂乱的方法辨认技能,然后找到有意义的方法,并得出很多数据的见地。

数据中心(Data centre):一个实体地址,放置了用来存储数据的服务器。

数据清洗(Data cleansing):对数据进行从头检查和校验的进程,意图在于删去重复信息、纠正存在的过错,并供给数据一致性。

数据质量(Data Quality):有关确保数据可靠性和实用价值的进程和技能。高质量的数据应该忠诚表现其背面的业务进程,并能满意在运营、决议计划、规划中的预期用处。

数据订阅(Data feed):一种数据流,例如Twitter订阅和RSS。

数据集市(Data Mart):进行数据集生意的在线生意场所。

数据建模(Data modelling):运用数据建模技能来剖析数据目标,以此观察数据的内涵寓意。

数据集(Data set):很多数据的调集。

数据虚拟化(Data virtualization):数据整合的进程,以此取得更多的数据信息,这个进程一般会引进其他技能,例如数据库,运用程序,文件体系,网页技能,大数据技能等等。

判别剖析(Discriminant analysis):将数据分类,按不同的分类办法,可将数据分配到不同的群组,类别或许目录。是一种核算剖析法,能够对数据中某些群组或集群的已知信息进行剖析,并从中获取分类规矩。

散布式文件体系(Distributed File System):供给简化的,高可用的办法来存储、剖析、处理数据的体系。

文件存贮数据库(Document Store Databases):又称为文档数据库,为存储、办理、康复文档数据而专门规划的数据库,这类文档数据也称为半结构化数据。

E

探索性剖析(Exploratory analysis):在没有规范的流程或办法的状况下从数据中开掘方法。是一种开掘数据和数据集首要特性的一种办法。

提取-转化-加载(ETL:Extract,Transform and Load):是一种用于数据库或许数据库房的处理进程,天善学院有国内仅有的最全的ETL学习课程。即从各种不同的数据源提取(E)数据,并转化(T)成能满意业务需求的数据,最终将其加载(L)到数据库。

G

游戏化(Gamification):在其他非游戏范畴中运用游戏的思维和机制,这种办法能够以一种十分友爱的办法进行数据的创立和侦测,十分有用。

图形数据库(Graph Databases):运用图形结构(例如,一组有限的有序对,或许某种实体)来存储数据,这种图形存储结构包括边际、特色和节点。它供给了相邻节点间的自在索引功用,也便是说,数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接相关。

网格核算(Grid computing):将许多散布在不同地址的核算机衔接在一同,用以处理某个特定问题,一般是经过云将核算机相连在一同。

H

Hadoop:一个开源的散布式体系根底结构,可用于开发散布式程序,进行大数据的运算与存储。

Hadoop数据库(HBase):一个开源的、非联络型、散布式数据库,与Hadoop结构一同运用。

HDFS:Hadoop散布式文件体系(Hadoop Distributed File System);是一个被规划成合适运转在通用硬件(commodity hardware)上的散布式文件体系。

高功能核算(HPC:High-Performance-Computing):运用超级核算机来处理极端杂乱的核算问题。

I

内存数据库(IMDB:In-memory):一种数据库办理体系,与一般数据库办理体系不同之处在于,它用主存来存储数据,而非硬盘。其特色在于能高速地进行数据的处理和存取。

物联网(IoT):最新的流行语是物联网(IOT)。IOT经过互联网将嵌入式目标(传感器,可穿戴设备,轿车,冰箱等)中的核算设备进行互连,而且能够发送以及接纳数据。IOT生成很多数据,供给了很多大数据剖析的时机。

K

键值数据库(Key-Value Databases):数据的存储办法是运用一个特定的键,指向一个特定的数据记载,这种办法使得数据的查找愈加便利快捷。键值数据库中所存的数据一般为编程言语中根本数据类型的数据。

L

负载均衡(Load balancing):将工作量分配到多台电脑或服务器上,以取得最优成果和最大的体系利用率。

方位信息(Location data):GPS信息,即地舆方位信息。

日志文件(Log file):由核算机体系主动生成的文件,记载体系的运转进程。

M

M2M数据(Machine 2 Machine data):两台或多台机器间沟通与传输的内容。

机器数据(Machine data):由传感器或算法在机器上发作的数据。

机器学习(Machine learning):人工智能的一部分,指的是机器能够从它们所完结的使命中进行自我学习,经过长时刻的累积完结自我改善。

Map Reduce:是处理大规模数据的一种软件结构(Map:映射,Reduce:概括)。

大规模并行处理(MPP:Massivel yParallel Processing):一同运用多个处理器(或多台核算机)处理同一个核算使命。

元数据(Meta data):被称为描绘数据的数据,即描绘数据数据特色(数据是什么)的信息。

多维数据库(Multi-Dimensional Databases):用于优化数据联机剖析处理(OLAP)程序,优化数据库房的一种数据库。

多值数据库(MultiValue Databases):是一种非联络型数据库(NoSQL),一种特别的多维数据库:能处理3个维度的数据。首要针对十分长的字符串,能够完美地处理HTML和XML中的字串。

N

自然言语处理(Natural Language Processing):是核算机科学的一个分支范畴,它研讨怎么完结核算机与人类言语之间的交互。

网络剖析(Network analysis):剖析网络或图论中节点间的联络,即剖析网络中节点间的衔接和强度联络。

NewSQL:一个高雅的、界说杰出的数据库体系,比SQL更易学习和运用,比NoSQL更晚提出的新式数据库。

NoSQL:望文生义,便是“不运用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统联络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

目标数据库(Object Databases):(也称为面向目标数据库)以目标的办法存储数据,用于面向目标编程。它不同于联络型数据库和图形数据库,大部分目标数据库都供给一种查询言语,答应运用声明式编程(declarative programming)拜访目标。

根据目标图画剖析(Object-based Image Analysis):数字图画剖析办法是对每一个像素的数据进行剖析,而根据目标的图画剖析办规则只剖析相关像素的数据,这些相关像素被称为目标或图画目标。

操作型数据库(Operational Databases):这类数据库能够完结一个安排安排的惯例操作,对商业运营十分重要,一般运用在线业务处理,答应用户拜访、搜集、检索公司内部的详细信息。

优化剖析(Optimization analysis):在产品规划周期依托算法来完结的优化进程,在这一进程中,公司能够规划各式各样的产品并测验这些产品是否满意预设值。

本体论(Ontology):标明常识本体,用于界说一个范畴中的概念集及概念之间的联络的一种哲学思想。(译者注:数据被进步到哲学的高度,被赋予了国际本体的意义,成为一个独立的客观数据国际)

反常值检测(Outlier detection):反常值是指严峻违背一个数据集或一个数据组合总均匀值的目标,该目标与数据会集的其他它相去甚远,因而,反常值的出现意味着体系发作问题,需求对此另加剖析。

联机剖析处理(On-Line Analytical Processing,OLAP):能让用户轻松制造、阅览陈述的东西,这些陈述总结相关数据,并从多视点剖析。

P

方法辨认(Pattern Recognition):经过算法来辨认数据中的方法,并对同一数据源中的新数据作出猜测

渠道即服务(PaaS:Platform-as-a-Service):为云核算处理方案供给一切必需的根底渠道的一种服务。

猜测剖析(Predictive analysis):大数据剖析办法中最有价值的一种剖析办法,这种办法有助于猜测个人未来(近期)的行为,例如或人很或许会买某些产品,或许会拜访某些网站,做某些工作或许发作某种行为。经过运用各种不同的数据集,例如前史数据,业务数据,交际数据,或许客户的个人信息数据,来辨认危险和机会。

公共数据(Public data):由公共基金创立的公共信息或公共数据集。

Q

数字化自我(Quantified Self):运用运用程序盯梢用户一天的一举一动,然后更好地了解其相关的行为。

R

R:是一种编程言语,在核算核算方面很超卓。假如你不知道 R,你就称不上是数据科学家。R 是数据科学中最受欢迎的言语之一。

再辨认(Re-identification):将多个数据集兼并在一同,从匿名化的数据中辨认出个人信息。

回归剖析(Regression analysis):确认两个变量间的依靠联络。这种办法假定两个变量之间存在单向的因果联络(译者注:自变量,因变量,二者不行交换)。

实时数据(Real-time data):指在几毫秒内被创立、处理、存储、剖析并显现的数据。

引荐引擎(Recommendation engine):引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引荐某种产品。

途径剖析(Routing analysis):–针对某种运送办法经过运用多种不同的变量剖析然后找到一条最优途径,以到达下降燃料费用,进步功率的意图。

S

半结构化数据(Semi-structured data):半结构化数据并不具有结构化数据严厉的存储结构,但它能够运用标签或其他办法的符号办法以确保数据的层次结构。

结构化数据(Structured data):能够安排成队伍结构,可辨认的数据。这类数据一般是一条记载,或许一个文件,或许是被正确符号过的数据中的某一个字段,而且能够被精确地定位到。

情感剖析(Sentiment Analysis):经过算法剖析出人们是怎么看待某些论题。

信号剖析(Signal analysis):指经过衡量随时刻或空间改变的物理量来剖析产品的功能。特别是运用传感器数据。

类似性查找(Similarity searches):在数据库中查询最类似的目标,这儿所说的数据目标能够是恣意类型的数据。

仿真剖析(Simulation analysis):仿真是指模仿实在环境中进程或体系的操作。仿真剖析能够在仿真时考虑多种不同的变量,确保产品功能到达最优。

软件即服务(SaaS:Software-as-a-Service):根据Web的经过阅览器运用的一种运用软件。

空间剖析(Spatial analysis):空间剖析法剖析地舆信息或拓扑信息这类空间数据,从中得出散布在地舆空间中的数据的方法和规则。

SQL:在联络型数据库中,用于检索数据的一种编程言语。

流处理(Stream processing):流处理旨在对有“接连”要求的实时和流数据进行处理。结合流剖析,即在流内不间断地核算数学或核算剖析的才干。流处了处理方案旨在对高流量进行实时处理。

T

时序剖析(Time series analysis):剖析在重复丈量时刻里取得的界说杰出的数据。剖析的数据有必要是杰出界说的,而且要取自相一同间距离的接连时刻点。

拓扑数据剖析(Topological Data Analysis):拓扑数据剖析首要重视三点:复合数据模型、集群的辨认、以及数据的核算学意义。

生意数据(Transactional data):随时刻改变的动态数据

通明性(Transparency):–顾客想要知道他们的数据有什么效果、被作何处理,而安排安排则把这些信息都通明化了。

文本开掘(Text Mining):对包括自然言语的数据的剖析。对源数据中词语和短语进行核算核算,以便用数学术语表达文本结构,之后用传统数据开掘技能剖析文本结构。

U

非结构化数据(Un-structured data):非结构化数据一般被认为是很多纯文本数据,其间还或许包括日期,数字和实例。

V

价值(Value):(译者注:大数据4V特色之一)一切可用的数据,能为安排安排、社会、顾客创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个工业都将从大数据中获益。

可变性(Variability):也便是说,数据的意义总是在(快速)改变的。例如,一个词在相同的推文中能够有彻底不同的意思。

多样(Variety):(译者注:大数据4V特色之一)数据总是以各种不同的办法出现,如结构化数据,半结构化数据,非结构化数据,乃至还有杂乱结构化数据

高速(Velocity):(译者注:大数据4V特色之一)在大数据年代,数据的创立、存储、剖析、虚拟化都要求被高速处理。

实在性(Veracity):安排安排需求确保数据的实在性,才干确保数据剖析的正确性。因而,实在性(Veracity)是指数据的正确性。

可视化(Visualization):只要正确的可视化,原始数据才可被投入运用。这儿的“可视化”并非一般的图型或饼图,可视化指是的杂乱的图表,图表中包括很多的数据信息,但能够被很简单地了解和阅览。

很多(Volume):(译者注:大数据4V特色之一)指数据量,规模从Megabytes至Brontobytes。

W

气候数据(Weather data):是一种重要的敞开公共数据来历,假如与其他数据来历组成在一同,能够为相关安排安排供给深入剖析的根据。

网络开掘/网络数据开掘(Web Mining / Web Data Mining):运用数据开掘技能从互联网站点、文档或服务中主动发现和提取信息。

X

XML数据库(XML Databases):XML数据库是一种以XML格局存储数据的数据库。XML数据库一般与面向文档型数据库相相关,开发人员能够对XML数据库的数据进行查询,导出以及按指定的格局序列化。

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