近日，Ramesh Dontha 在 DataConomy 上連發(fā)兩篇文章，扼要而全面地介紹了關(guān)于大數(shù)據(jù)的 75 個(gè)核心術(shù)語，這不僅是大數(shù)據(jù)初學(xué)者很好的入門資料，對(duì)于高階從業(yè)人員也可以起到查漏補(bǔ)缺的作用。本文分為上篇（25 個(gè)術(shù)語）和下篇（50 個(gè)術(shù)語）。

上篇（25?個(gè)術(shù)語）

如果你剛接觸大數(shù)據(jù)，你可能會(huì)覺得這個(gè)領(lǐng)域很難以理解，無從下手。不過，你可以從下面這份包含了 25 個(gè)大數(shù)據(jù)術(shù)語的清單入手，那么我們開始吧。

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算法（Algorithm）：算法可以理解成一種數(shù)學(xué)公式或用于進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)過程。那么，「算法」又是何以與大數(shù)據(jù)扯上關(guān)系的呢？要知道，盡管算法這個(gè)詞是一個(gè)統(tǒng)稱，但是在這個(gè)流行大數(shù)據(jù)分析的時(shí)代，算法也經(jīng)常被提及且變得越發(fā)流行。

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分析（Analytics）：讓我們?cè)囅胍粋€(gè)很可能發(fā)生的情況，你的信用卡公司給你發(fā)了封記錄著你全年卡內(nèi)資金轉(zhuǎn)賬情況的郵件，如果這個(gè)時(shí)候你拿著這張單子，開始認(rèn)真研究你在食品、衣物、娛樂等方面消費(fèi)情況的百分比會(huì)怎樣？你正在進(jìn)行分析工作，你在從你原始的數(shù)據(jù)（這些數(shù)據(jù)可以幫助你為來年自己的消費(fèi)情況作出決定）中挖掘有用的信息。那么，如果你以類似的方法在推特和臉書上對(duì)整個(gè)城市人們發(fā)的帖子進(jìn)行處理會(huì)如何呢？在這種情況下，我們就可以稱之為大數(shù)據(jù)分析。所謂大數(shù)據(jù)分析，就是對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行推理并從中道出有用的信息。以下有三種不同類型的分析方法，現(xiàn)在我們來對(duì)它們分別進(jìn)行梳理。

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描述性分析法（Descriptive?Analytics）：如果你只說出自己去年信用卡消費(fèi)情況為：食品方面 25%、衣物方面 35%、娛樂方面 20%、剩下 20%?為雜項(xiàng)開支，那么這種分析方法被稱為描述性分析法。當(dāng)然，你也可以找出更多細(xì)節(jié)。

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預(yù)測(cè)性分析法（Predictive?Analytics）：如果你對(duì)過去 5 年信用卡消費(fèi)的歷史進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)每年的消費(fèi)情況基本上呈現(xiàn)一個(gè)連續(xù)變化的趨勢(shì)，那么在這種情況下你就可以高概率預(yù)測(cè)出：來年的消費(fèi)狀態(tài)應(yīng)該和以往是類似的。這不是說我們?cè)陬A(yù)測(cè)未來，而是應(yīng)該理解為，我們?cè)凇赣酶怕暑A(yù)測(cè)」可能發(fā)生什么事情。在大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析中，數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會(huì)使用先進(jìn)的技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)，和先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)處理方法（這部分后面我們會(huì)談到）來預(yù)測(cè)天氣情況、經(jīng)濟(jì)變化等等。

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規(guī)范性分析（Prescriptive?Analytics）：這里我們還是用信用卡轉(zhuǎn)賬的例子來理解。假如你想找出自己的哪類消費(fèi)（如食品、娛樂、衣物等等）可以對(duì)整體消費(fèi)產(chǎn)生巨大影響，那么基于預(yù)測(cè)性分析（Predictive Analytics）的規(guī)范性分析法通過引入「動(dòng)態(tài)指標(biāo)（action）」（如減少食品或衣物或娛樂）以及對(duì)由此產(chǎn)生的結(jié)果進(jìn)行分析來規(guī)定一個(gè)可以降低你整體開銷的最佳消費(fèi)項(xiàng)。你可以將它延伸到大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，并想象一個(gè)負(fù)責(zé)人是如何通過觀察他面前多種動(dòng)態(tài)指標(biāo)的影響，進(jìn)而作出所謂由「數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)」的決策的。

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批處理（Batch?processing）：盡管批量數(shù)據(jù)處理從大型機(jī)（mainframe）時(shí)代就已經(jīng)存在了，但是在處理大量數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)時(shí)代面前，批處理獲得了更重要的意義。批量數(shù)據(jù)處理是一種處理大量數(shù)據(jù)（如在一段時(shí)間內(nèi)收集到的一堆交易數(shù)據(jù)）的有效方法。分布式計(jì)算（Hadoop），后面會(huì)討論，就是一種專門處理批量數(shù)據(jù)的方法。

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Cassandra：是一個(gè)很流行的開源數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，由 Apache Software Foundation 開發(fā)并運(yùn)營。Apache 掌握了很多大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，Cassandra 就是他們專門設(shè)計(jì)用于在分布式服務(wù)器之間處理大量數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。

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云計(jì)算（Cloud?computing）：雖然云計(jì)算這個(gè)詞現(xiàn)在已經(jīng)家喻戶曉，這里大可不必贅述，但是為了全篇內(nèi)容完整性的考慮，筆者還是在這里加入了云計(jì)算詞條。本質(zhì)上講，軟件或數(shù)據(jù)在遠(yuǎn)程服務(wù)器上進(jìn)行處理，并且這些資源可以在網(wǎng)絡(luò)上任何地方被訪問，那么它就可被稱為云計(jì)算。

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集群計(jì)算（Cluster?computing）：這是一個(gè)來描述使用多個(gè)服務(wù)器豐富資源的一個(gè)集群（cluster）的計(jì)算的形象化術(shù)語。更技術(shù)層面的理解是，在集群處理的語境下，我們可能會(huì)討論節(jié)點(diǎn)（node）、集群管理層（cluster management layer）、負(fù)載平衡（load balancing）和并行處理（parallel processing）等等。

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暗數(shù)據(jù)（Dark?data）：這是一個(gè)生造詞，在筆者看來，它是用來嚇唬人，讓高級(jí)管理聽上去晦澀難懂的?；径?，所謂暗數(shù)據(jù)指的是，那些公司積累和處理的實(shí)際上完全用不到的所有數(shù)據(jù)，從這個(gè)意義上來說我們稱它們?yōu)椤赴怠沟臄?shù)據(jù)，它們有可能根本不會(huì)被分析。這些數(shù)據(jù)可以是社交網(wǎng)絡(luò)中的信息，電話中心的記錄，會(huì)議記錄等等。很多估計(jì)認(rèn)為所有公司的數(shù)據(jù)中有 60%?到 90%?不等可能是暗數(shù)據(jù)，但實(shí)際上沒人知道。

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數(shù)據(jù)湖（Data?lake）：當(dāng)筆者第一次聽到這個(gè)詞時(shí)，真的以為這是個(gè)愚人節(jié)笑話。但是它真的是一個(gè)術(shù)語。所以一個(gè)數(shù)據(jù)湖（data lake）即一個(gè)以大量原始格式保存了公司級(jí)別的數(shù)據(jù)知識(shí)庫。這里我們介紹一下數(shù)據(jù)倉庫（Data warehouse）。數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)與這里提到的數(shù)據(jù)湖類似的概念，但不同的是，它保存的是經(jīng)過清理和并且其它資源整合后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫經(jīng)常被用于通用數(shù)據(jù)（但不一定如此）。一般認(rèn)為，一個(gè)數(shù)據(jù)湖可以讓人更方便地接觸到那些你真正需要的數(shù)據(jù)，此外，你也可以更方便地處理、有效地使用它們。

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數(shù)據(jù)挖掘（Data?mining）：數(shù)據(jù)挖掘關(guān)乎如下過程，從一大群數(shù)據(jù)中以復(fù)雜的模式識(shí)別技巧找出有意義的模式，并且得到相關(guān)洞見。它與前文所述的「分析」息息相關(guān)，在數(shù)據(jù)挖掘中，你將會(huì)先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，然后對(duì)這些得到的結(jié)果進(jìn)行分析。為了得到有意義的模式（pattern），數(shù)據(jù)挖掘人員會(huì)使用到統(tǒng)計(jì)學(xué)（一種經(jīng)典的舊方法）、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和人工智能。

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數(shù)據(jù)科學(xué)家：數(shù)據(jù)科學(xué)家是時(shí)下非常性感的一門行業(yè)。它指那些可以通過提取原始數(shù)據(jù)（這就是我們前面所謂的數(shù)據(jù)湖）進(jìn)而理解、處理并得出洞見的這樣一批人。部分?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)家必備的技能可以說只有超人才有：分析能力、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、創(chuàng)造力、講故事能力以及理解商業(yè)背景的能力。難怪這幫人工資很高。

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分布式文件系統(tǒng)（Distributed?File?System）：大數(shù)據(jù)數(shù)量太大，不能存儲(chǔ)在一個(gè)單獨(dú)的系統(tǒng)中，分布式文件系統(tǒng)是一個(gè)能夠把大量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多個(gè)存儲(chǔ)設(shè)備上的文件系統(tǒng)，它能夠減少存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)的成本和復(fù)雜度。

ETL：ETL 代表提取、轉(zhuǎn)換和加載。它指的是這一個(gè)過程：「提取」原始數(shù)據(jù)，通過清洗/豐富的手段，把數(shù)據(jù)「轉(zhuǎn)換」為「適合使用」的形式，并且將其「加載」到合適的庫中供系統(tǒng)使用。即使 ETL 源自數(shù)據(jù)倉庫，但是這個(gè)過程在獲取數(shù)據(jù)的時(shí)候也在被使用，例如，在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中從外部源獲得數(shù)據(jù)。

Hadoop：當(dāng)人們思考大數(shù)據(jù)的時(shí)候，他們會(huì)立即想到 Hadoop。Hadoop 是一個(gè)開源軟件架構(gòu)（logo 是一頭可愛的大象），它由 Hadoop 分布式文件系統(tǒng)（HDFS）構(gòu)成，它允許使用分布式硬件對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、抽象和分析。如果你真的想讓某人對(duì)這個(gè)東西印象深刻，你可以跟他說 YARN(Yet Another Resource Scheduler)，顧名思義，就是另一個(gè)資源調(diào)度器。我確實(shí)被提出這些名字的人深深震撼了。提出 Hadoop 的 Apache 基金會(huì)，還負(fù)責(zé) Pig、Hive 以及 Spark（這都是一些軟件的名字）。你沒有被這些名字驚艷到嗎？

內(nèi)存計(jì)算（In-memory?computing）：通常認(rèn)為，任何不涉及到 I/O 訪問的計(jì)算都會(huì)更快一些。內(nèi)存計(jì)算就是這樣的技術(shù)，它把所有的工作數(shù)據(jù)集都移動(dòng)到集群的集體內(nèi)存中，避免了在計(jì)算過程中向磁盤寫入中間結(jié)果。Apache Spark 就是一個(gè)內(nèi)存計(jì)算的系統(tǒng)，它相對(duì) Mapreduce 這類 I/O 綁定的系統(tǒng)具有很大的優(yōu)勢(shì)。

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）：最新的流行語就是物聯(lián)網(wǎng)（IoT）。IoT 是嵌入式對(duì)象中（如傳感器、可穿戴設(shè)備、車、冰箱等等）的計(jì)算設(shè)備通過英特網(wǎng)的互聯(lián)，它們能夠收發(fā)數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)生成了海量的數(shù)據(jù)，帶來了很多大數(shù)據(jù)分析的機(jī)遇。

機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine?Learning）：機(jī)器學(xué)習(xí)是基于喂入的數(shù)據(jù)去設(shè)計(jì)能夠?qū)W習(xí)、調(diào)整和提升的系統(tǒng)的一種方法。使用設(shè)定的預(yù)測(cè)和統(tǒng)計(jì)算法，它們持續(xù)地逼近「正確的」行為和想法，隨著更多的數(shù)據(jù)被輸入到系統(tǒng)，它們能夠進(jìn)一步提升。

MapReduce：MapReduce 可能有點(diǎn)難以理解，我試著解釋一下吧。MapReduceMapReduce 是一個(gè)編程模型，最好的理解就是要注意到 Map 和 Reduce 是兩個(gè)不同的過程。在 MapReduce 中，程序模型首先將大數(shù)據(jù)集分割成一些小塊（這些小塊拿技術(shù)術(shù)語來講叫做「元組」，但是我描述的時(shí)候會(huì)盡量避免晦澀的技術(shù)術(shù)語），然后這些小塊會(huì)被分發(fā)給不同位置上的不同計(jì)算機(jī)（也就是說之前描述過的集群），這在 Map 過程是必須的。然后模型會(huì)收集每個(gè)計(jì)算結(jié)果，并且將它們「reduce」成一個(gè)部分。MapReduce 的數(shù)據(jù)處理模型和 Hadoop 分布式文件系統(tǒng)是分不開的。

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）：這個(gè)詞聽起來幾乎就是「SQL，結(jié)構(gòu)化查詢語言」的反義詞，SQL 是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)（RDBMS）必需的，但是 NOSQL 實(shí)際上指的是「不止 SQL」。NoSQL 實(shí)際上指的是那些被設(shè)計(jì)來處理沒有結(jié)構(gòu)（或者沒有「schema」，綱要）的大量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。NoSQL 適合大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，因?yàn)榇笠?guī)模的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫需要 NoSQL 的這種靈活性和分布式優(yōu)先的特點(diǎn)。

R?語言：這還有人能給一個(gè)編程語言起一個(gè)更加糟糕的名字嗎？R 語言就是這樣的語言。不過，R 語言是一個(gè)在統(tǒng)計(jì)工作中工作得很好的語言。如果你不知道 R 語言，別說你是數(shù)據(jù)科學(xué)家。因?yàn)?R 語言是數(shù)據(jù)科學(xué)中最流行的編程語言之一。

Spark（Apache?Spark）：Apache Spark 是一個(gè)快速的內(nèi)存數(shù)據(jù)處理引擎，它能夠有效地執(zhí)行那些需要迭代訪問數(shù)據(jù)庫的流處理、機(jī)器學(xué)習(xí)以及 SQL 負(fù)載。Spark 通常會(huì)比我們前面討論過的 MapReduce 快好多。

流處理（Stream?processing）：流處理被設(shè)計(jì)來用于持續(xù)地進(jìn)行流數(shù)據(jù)的處理。與流分析技術(shù)（指的是能夠持續(xù)地計(jì)算數(shù)值和統(tǒng)計(jì)分析的能力）結(jié)合起來，流處理方法特別能夠針對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理。

結(jié)構(gòu)化?vs?非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（Structured?v?Unstructured?Data）：這是大數(shù)據(jù)中的對(duì)比之一。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)基本上是那些能夠被放在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的任何數(shù)據(jù)，以這種方式組織的數(shù)據(jù)可以與其他數(shù)據(jù)通過表格來關(guān)聯(lián)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指任何不能夠被放在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，例如郵件信息、社交媒體上的狀態(tài)，以及人類語音等等。

下篇（50?個(gè)術(shù)語）

這篇文章是上篇文章的延續(xù)，由于上篇反響熱烈，我決定多介紹 50?個(gè)相關(guān)術(shù)語。下面來對(duì)上篇文章涵蓋的術(shù)語做個(gè)簡短的回顧：算法，分析，描述性分析，預(yù)處理分析，預(yù)測(cè)分析，批處理，Cassandra（一個(gè)大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)），云計(jì)算，集群計(jì)算，暗數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)湖，數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)科學(xué)家，分布式文件系統(tǒng)，ETL，Hadoop（一個(gè)開發(fā)和運(yùn)行處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的軟件平臺(tái)），內(nèi)存計(jì)算，物聯(lián)網(wǎng)，機(jī)器學(xué)習(xí)，Mapreduce（hadoop 的核心組件之一），NoSQL（非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫），R，Spark（計(jì)算引擎），流處理，結(jié)構(gòu)化 vs 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

我們接下來繼續(xù)了解另外 50?個(gè)大數(shù)據(jù)術(shù)語。

Apache：軟件基金會(huì)（ASF）提供了許多大數(shù)據(jù)的開源項(xiàng)目，目前有 350?多個(gè)。解釋完這些項(xiàng)目需要耗費(fèi)大量時(shí)間，所以我只挑選解釋了一些流行術(shù)語。

Apache?Kafka：命名于捷克作家卡夫卡，用于構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道和流媒體應(yīng)用。它如此流行的原因在于能夠以容錯(cuò)的方式存儲(chǔ)、管理和處理數(shù)據(jù)流，據(jù)說還非?！缚焖佟?。鑒于社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境大量涉及數(shù)據(jù)流的處理，卡夫卡目前非常受歡迎。

Apache?Mahout：Mahout 提供了一個(gè)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)制算法庫，也可用作創(chuàng)建更多算法的環(huán)境。換句話說，機(jī)器學(xué)習(xí)極客的最佳環(huán)境。

Apache?Oozie：在任何編程環(huán)境中，你都需要一些工作流系統(tǒng)通過預(yù)定義的方式和定義的依賴關(guān)系，安排和運(yùn)行工作。Oozie 為 pig、MapReduce 以及 Hive 等語言編寫的大數(shù)據(jù)工作所提供正是這個(gè)。

Apache?Drill,?Apache?Impala,?Apache?Spark?SQL：這三個(gè)開源項(xiàng)目都提供快速和交互式的 SQL，如與 Apache Hadoop 數(shù)據(jù)的交互。如果你已經(jīng)知道 SQL 并處理以大數(shù)據(jù)格式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)（即 HBase 或 HDFS），這些功能將非常有用。抱歉，這里說的有點(diǎn)奇怪。

Apache?Hive：知道 SQL 嗎？如果知道那你就很好上手 Hive 了。Hive 有助于使用 SQL 讀取、寫入和管理駐留在分布式存儲(chǔ)中的大型數(shù)據(jù)集。

Apache?Pig：Pig 是在大型分布式數(shù)據(jù)集上創(chuàng)建、查詢、執(zhí)行例程的平臺(tái)。所使用的腳本語言叫做 Pig Latin（我絕對(duì)不是瞎說，相信我）。據(jù)說 Pig 很容易理解和學(xué)習(xí)。但是我很懷疑有多少是可以學(xué)習(xí)的？

Apache?Sqoop：一個(gè)用于將數(shù)據(jù)從 Hadoop 轉(zhuǎn)移到非 Hadoop 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（如數(shù)據(jù)倉庫和關(guān)系數(shù)據(jù)庫）的工具。

Apache?Storm：一個(gè)免費(fèi)開源的實(shí)時(shí)分布式計(jì)算系統(tǒng)。它使得使用 Hadoop 進(jìn)行批處理的同時(shí)可以更容易地處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

人工智能（AI）：為什么 AI 出現(xiàn)在這里？你可能會(huì)問，這不是一個(gè)單獨(dú)的領(lǐng)域嗎？所有這些技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)緊密相連，所以我們最好靜下心來繼續(xù)學(xué)習(xí)，對(duì)吧？AI 以軟硬件結(jié)合的方式開發(fā)智能機(jī)器和軟件，這種硬件和軟件的結(jié)合能夠感知環(huán)境并在需要時(shí)采取必要的行動(dòng)，不斷從這些行動(dòng)中學(xué)習(xí)。是不是聽起來很像機(jī)器學(xué)習(xí)？跟我一起「困惑」吧。

行為分析（Behavioral?Analytics）：你有沒有想過谷歌是如何為你需要的產(chǎn)品/服務(wù)提供廣告的？行為分析側(cè)重于理解消費(fèi)者和應(yīng)用程序所做的事情，以及如何與為什么它們以某種方式起作用。這涉及了解我們的上網(wǎng)模式，社交媒體互動(dòng)行為，以及我們的網(wǎng)上購物活動(dòng)（購物車等），連接這些無關(guān)的數(shù)據(jù)點(diǎn)，并試圖預(yù)測(cè)結(jié)果。舉一個(gè)例子，在我找到一家酒店并清空購物車后，我收到了度假村假期線路的電話。我還要說多點(diǎn)嗎？

Brontobytes：1 后面 27 個(gè)零，這是未來數(shù)字世界存儲(chǔ)單位的大小。而我們?cè)谶@里，來談?wù)?Terabyte、Petabyte、Exabyte、Zetabyte、Yottabyte 和 Brontobyte。你一定要讀這篇文章才能深入了解這些術(shù)語。

商業(yè)智能（Business?Intelligence）：我將重用 Gartner 對(duì) BI 的定義，因?yàn)樗忉尩暮芎?。商業(yè)智能是一個(gè)總稱，包括應(yīng)用程序、基礎(chǔ)設(shè)施、工具以及最佳實(shí)踐，它可以訪問和分析信息，從而改善和優(yōu)化決策及績效。

生物測(cè)定學(xué)（Biometrics）：這是一項(xiàng) James Bondish 技術(shù)與分析技術(shù)相結(jié)合的通過人體的一種或多種物理特征來識(shí)別人的技術(shù)，如面部識(shí)別，虹膜識(shí)別，指紋識(shí)別等。

點(diǎn)擊流分析（Clickstream?analytics）：用于分析用戶在網(wǎng)絡(luò)上瀏覽時(shí)的在線點(diǎn)擊數(shù)據(jù)。有沒有想過即使在切換網(wǎng)站時(shí)，為什么某些谷歌廣告還是陰魂不散？因?yàn)楣雀璐罄兄滥阍邳c(diǎn)擊什么。

聚類分析（Cluster?Analysis）：是一個(gè)試圖識(shí)別數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的探索性分析，也稱為分割分析或分類分析。更具體地說，它試圖確定案例的同質(zhì)組（homogenous groups），即觀察、參與者、受訪者。如果分組以前未知，則使用聚類分析來識(shí)別案例組。因?yàn)樗翘剿餍缘?，確實(shí)對(duì)依賴變量和獨(dú)立變量進(jìn)行了區(qū)分。SPSS 提供的不同的聚類分析方法可以處理二進(jìn)制、標(biāo)稱、序數(shù)和規(guī)模（區(qū)間或比率）數(shù)據(jù)。

比較分析（Comparative?Analytics）：因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的關(guān)鍵就在于分析，所以本文中我將深入講解分析的意義。顧名思義，比較分析是使用諸如模式分析、過濾和決策樹分析等統(tǒng)計(jì)技術(shù)來比較多個(gè)進(jìn)程、數(shù)據(jù)集或其他對(duì)象。我知道它涉及的技術(shù)越來越少，但是我仍無法完全避免使用術(shù)語。比較分析可用于醫(yī)療保健領(lǐng)域，通過比較大量的醫(yī)療記錄、文件、圖像等，給出更有效和更準(zhǔn)確的醫(yī)療診斷。

關(guān)聯(lián)分析（Connection?Analytics）：你一定看到了像圖表一樣的蜘蛛網(wǎng)將人與主題連接起來，從而確定特定主題的影響者。關(guān)聯(lián)分析分析可以幫助發(fā)現(xiàn)人們、產(chǎn)品、網(wǎng)絡(luò)之中的系統(tǒng)，甚至是數(shù)據(jù)與多個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合之間的相關(guān)連接和影響。

數(shù)據(jù)分析師（Data?Analyst）：數(shù)據(jù)分析師是一個(gè)非常重要和受歡迎的工作，除了準(zhǔn)備報(bào)告之外，它還負(fù)責(zé)收集、編輯和分析數(shù)據(jù)。我會(huì)寫一篇更詳細(xì)的關(guān)于數(shù)據(jù)分析師的文章。

數(shù)據(jù)清洗（Data?Cleansing）：顧名思義，數(shù)據(jù)清洗涉及到檢測(cè)并更正或者刪除數(shù)據(jù)庫中不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)或記錄，然后記住「臟數(shù)據(jù)」。借助于自動(dòng)化或者人工工具和算法，數(shù)據(jù)分析師能夠更正并進(jìn)一步豐富數(shù)據(jù)，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。請(qǐng)記住，臟數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的分析和糟糕的決策。

數(shù)據(jù)即服務(wù)（DaaS）：我們有軟件即服務(wù)（SaaS）, 平臺(tái)即服務(wù)（PaaS），現(xiàn)在我們又有 DaaS，它的意思是：數(shù)據(jù)即服務(wù)。通過給用戶提供按需訪問的云端數(shù)據(jù)，DaaS 提供商能夠幫助我們快速地得到高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)虛擬化（Data?virtualization）：這是一種數(shù)據(jù)管理方法，它允許某個(gè)應(yīng)用在不知道技術(shù)細(xì)節(jié)（如數(shù)據(jù)存放在何處，以什么格式）的情況下能夠抽取并操作數(shù)據(jù)。例如，社交網(wǎng)絡(luò)利用這個(gè)方法來存儲(chǔ)我們的照片。

臟數(shù)據(jù)（Dirty?Data）：既然大數(shù)據(jù)這么吸引人，那么人們也開始給數(shù)據(jù)加上其他的形容詞來形成新的術(shù)語，例如黑數(shù)據(jù)（dark data）、臟數(shù)據(jù)（dirty data）、小數(shù)據(jù)（small data），以及現(xiàn)在的智能數(shù)據(jù)（smart data）。臟數(shù)據(jù)就是不干凈的數(shù)據(jù)，換言之，就是不準(zhǔn)確的、重復(fù)的以及不一致的數(shù)據(jù)。顯然，你不會(huì)想著和臟數(shù)據(jù)攪在一起。所以，盡快地修正它。

模糊邏輯（Fuzzy?logic）：我們有多少次對(duì)一件事情是確定的，例如 100%?正確？很稀少！我們的大腦將數(shù)據(jù)聚合成部分的事實(shí)，這些事實(shí)進(jìn)一步被抽象為某種能夠決定我們決策的閾值。模糊邏輯是一種這樣的計(jì)算方式，與像布爾代數(shù)等等中的「0」和「1」相反，它旨在通過漸漸消除部分事實(shí)來模仿人腦。

游戲化（Gamification）：在一個(gè)典型的游戲中，你會(huì)有一個(gè)類似于分?jǐn)?shù)一樣的元素與別人競爭，并且還有明確的游戲規(guī)則。大數(shù)據(jù)中的游戲化就是使用這些概念來收集、分析數(shù)據(jù)或者激發(fā)玩家。

圖數(shù)據(jù)庫（Graph?Databases）：圖數(shù)據(jù)使用節(jié)點(diǎn)和邊這樣的概念來代表人和業(yè)務(wù)以及他們之間的關(guān)系，以挖掘社交媒體中的數(shù)據(jù)。是否曾經(jīng)驚嘆過亞馬遜在你買一件產(chǎn)品的時(shí)候告訴你的關(guān)于別人在買什么的信息？對(duì)，這就是圖數(shù)據(jù)庫。

Hadoop?用戶體驗(yàn)（Hadoop?User?Experience?／Hue）：Hue 是一個(gè)能夠讓使用 Apache Hadoop 變得更加容易的開源接口。它是一款基于 web 的應(yīng)用；它有一款分布式文件系統(tǒng)的文件瀏覽器；它有用于 MapReduce 的任務(wù)設(shè)計(jì)；它有能夠調(diào)度工作流的框架 Oozie；它有一個(gè) shell、一個(gè) Impala、一個(gè) Hive UI 以及一組 Hadoop API。

高性能分析應(yīng)用（HANA）：這是 SAP 公司為大數(shù)據(jù)傳輸和分析設(shè)計(jì)的一個(gè)軟硬件內(nèi)存平臺(tái)。

HBase:?一個(gè)分布式的面向列的數(shù)據(jù)庫。它使用 HDFS 作為其底層存儲(chǔ)，既支持利用 MapReduce 進(jìn)行的批量計(jì)算，也支持利用事物交互的批量計(jì)算。

負(fù)載均衡（Load?balancing）：為了實(shí)現(xiàn)最佳的結(jié)果和對(duì)系統(tǒng)的利用，將負(fù)載分發(fā)給多個(gè)計(jì)算機(jī)或者服務(wù)器。

元數(shù)據(jù)（Metadata）：元數(shù)據(jù)就是能夠描述其他數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)總結(jié)了數(shù)據(jù)的基本信息，這使得查找和使用特定的數(shù)據(jù)實(shí)例變得更加容易。例如，作者、數(shù)據(jù)的創(chuàng)建日期、修改日期以及大小，這幾項(xiàng)是基本的文檔元數(shù)據(jù)。除了文檔文件之外，元數(shù)據(jù)還被用于圖像、視頻、電子表格和網(wǎng)頁。

MongoDB：MongoDB 是一個(gè)面向文本數(shù)據(jù)模型的跨平臺(tái)開源數(shù)據(jù)庫，而不是傳統(tǒng)的基于表格的關(guān)系數(shù)據(jù)庫。這種數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)的主要設(shè)計(jì)目的是讓結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在特定類型應(yīng)用的整合更快、更容易。

Mashup：幸運(yùn)的是，這個(gè)術(shù)語和我們?cè)谌粘Ｉ钪惺褂玫摹竚ashup」一詞有著相近的含義，就是混搭的意思。實(shí)質(zhì)上，mashup 是一個(gè)將不同的數(shù)據(jù)集合并到一個(gè)單獨(dú)應(yīng)用中的方法（例如：將房地產(chǎn)數(shù)據(jù)與地理位置數(shù)據(jù)、人口數(shù)據(jù)結(jié)合起來）。這確實(shí)能夠讓可視化變得很酷。

多維數(shù)據(jù)庫（Multi-Dimensional?Databases）：這是一個(gè)為了數(shù)據(jù)在線分析處理（OLAP）和數(shù)據(jù)倉庫優(yōu)化而來的數(shù)據(jù)庫。如果你不知道數(shù)據(jù)倉庫是什么，我可以解釋一下，數(shù)據(jù)倉庫不是別的什么東西，它只是對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)做了集中存儲(chǔ)。

多值數(shù)據(jù)庫（MultiValue?Databases）：多值數(shù)據(jù)庫是一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，它能夠直接理解三維數(shù)據(jù)，這對(duì)直接操作 HTML 和 XML 字符串是很好的。

自然語言處理（Natural?Language?Processing）：自然語言處理是被設(shè)計(jì)來讓計(jì)算機(jī)更加準(zhǔn)確地理解人類日常語言的軟件算法，能夠讓人類更加自然、更加有效地和計(jì)算機(jī)交互。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural?Network）：根據(jù)這個(gè)描述（http://neuralnetworksanddeeplearning.com/），神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)受生物學(xué)啟發(fā)的非常漂亮的編程范式，它能夠讓計(jì)算機(jī)從觀察到的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。已經(jīng)好久沒有一個(gè)人會(huì)說一個(gè)編程范式很漂亮了。實(shí)際上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是受現(xiàn)實(shí)生活中腦生物學(xué)啟發(fā)的模型....... 與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)緊密關(guān)聯(lián)的一個(gè)術(shù)語就是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中一系列學(xué)習(xí)技術(shù)的集合。

模式識(shí)別（Pattern?Recognition）：當(dāng)算法需要在大規(guī)模數(shù)據(jù)集或者在不同的數(shù)據(jù)集上確定回歸或者規(guī)律的時(shí)候，就出現(xiàn)了模式識(shí)別。它與機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘緊密相連，甚至被認(rèn)為是后兩者的代名詞。這種可見性可以幫助研究者發(fā)現(xiàn)一些深刻的規(guī)律或者得到一些可能被認(rèn)為很荒謬的結(jié)論。

射頻識(shí)別（Radio?Frequency?Identification／RFID）：射頻識(shí)別是一類使用非接觸性無線射頻電磁場來傳輸數(shù)據(jù)的傳感器。隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，RFID 標(biāo)簽?zāi)軌虮磺度氲饺魏慰赡艿摹笘|西里面」，這能夠生成很多需要被分析的數(shù)據(jù)。歡迎來到數(shù)據(jù)世界。

軟件即服務(wù)（SaaS）：軟件即服務(wù)讓服務(wù)提供商把應(yīng)用托管在互聯(lián)網(wǎng)上。SaaS 提供商在云端提供服務(wù)。

半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（Semi-structured?data）：半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指的是那些沒有以傳統(tǒng)的方法進(jìn)行格式化的數(shù)據(jù)，例如那些與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫相關(guān)的數(shù)據(jù)域或者常用的數(shù)據(jù)模型。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也不是完全原始的數(shù)據(jù)或者完全非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，它可能會(huì)包含一些數(shù)據(jù)表、標(biāo)簽或者其他的結(jié)構(gòu)元素。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的例子有圖、表、XML 文檔以及電子郵件。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在萬維網(wǎng)上十分流行，在面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫中經(jīng)常能夠被找到。

情感分析（Sentiment?Analysis）：情感分析涉及到了對(duì)消費(fèi)者在社交媒體、顧客代表電話訪談和調(diào)查中存在的多種類型的交互和文檔中所表達(dá)的情感、情緒和意見的捕捉、追蹤和分析。文本分析和自然語言處理是情感分析過程中的典型技術(shù)。情感分析的目標(biāo)就是要辨別或評(píng)價(jià)針對(duì)一個(gè)公司、產(chǎn)品、服務(wù)、人或者時(shí)間所持有的態(tài)度或者情感。

空間分析（Spatial?analysis）：空間分析指的是對(duì)空間數(shù)據(jù)作出分析，以識(shí)別或者理解分布在幾何空間中的數(shù)據(jù)的模式和規(guī)律，這類數(shù)據(jù)有幾何數(shù)據(jù)和拓?fù)鋽?shù)據(jù)。

流處理（Stream?processing）：流處理被設(shè)計(jì)用來對(duì)「流數(shù)據(jù)」進(jìn)行實(shí)時(shí)的「連續(xù)」查詢和處理。為了對(duì)大量的流數(shù)據(jù)以很快的速度持續(xù)地進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)值計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析，社交網(wǎng)絡(luò)上的流數(shù)據(jù)對(duì)流處理的需求很明確。

智能數(shù)據(jù)（Smart?Data）：是經(jīng)過一些算法處理之后有用并且可操作的數(shù)據(jù)。

Terabyte：這是一個(gè)相對(duì)大的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)單位，1TB 等于 1000GB。據(jù)估計(jì)，10TB 能夠容納美國國會(huì)圖書館的所有印刷品，而 1TB 則能夠容納整個(gè)百科全書 Encyclopedia Brittanica。