时间：2022-11-04 07:45
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有个朋侪是金融行业产物司理，最近在对已有的站内用户做分层与标签分类，需要对用户举行聚类分析。一般从事数据分析行业的朋侪对这类词并不生疏，可是像市场运营人员就会把这类些名词观点搞混，导致效果禁绝确。
数据分析相关观点多且杂，容易搞混。为了便于大家区分，今天小编就来盘货一下数据分析常用的术语解释。建议大家收藏起来利便检察。
根据以下三类举行汇总。互联网常用名词解释统计学名词解释数据分析名词解释一、互联网常用名词解释1、PV（Page View）页面浏览量指某段时间内会见网站或某一页面的用户的总数量，通常用来权衡一篇文章或一次运动带来的流量效果，也是评价网站日常流量数据的重要指标。PV可重复累计，以用户会见网站作为统计依据，用户每刷新一次即重新盘算一次。
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，同一用户差别时段会见网站只算作一个独立访客，不会重复累计，通常以PC端的Cookie数量作为统计依据。3、Visit 会见指用户通过外部链接来到网站，从用户来到网站到用户在浏览器中关闭页面，这一历程算作一次会见。
Visit可重复累计，好比我打开一个网站又关闭，再重新打开，这就算作两次会见。4、Home Page 主页指一个网站起主目录功效的页面，也是网站起点。通常是网站首页。
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。好比朋侪给我发了一个先容爆款T恤的淘宝链接，我点开会直接跳转到先容T恤的谁人页面，而不是淘宝网众多其他页面之一，这个先容T恤的页面可以算作是着陆页。
6、Bounce Rate 跳出率指用户通过链接来到网站，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/PV7、退出率一般针对某个页面而言。指用户会见某网站的某个页面之后，从浏览器中将与此网站相关的所有页面全部关闭，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/PV8、Click 点击一般针敷衍费广告而言，指用户点击某个链接、页面、banner的次数，可重复累计。
好比我在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孝敬两次点击。9、avr.time 平均停留时长指某个页面被用户会见，在页面停留时长的平均值，通常用来权衡一个页面内容的质量。avr.time=访客数量/用户总停留时长10、CTR 点击率指某个广告、Banner、URL被点击的次数和被浏览的总次数的比值。
一般用来考核广告投放的引流效果。CTR=点击数（click）/被用户看到的次数11、Conversion rate 转化率指用户完成设定的转化环节的次数和总会话人数的百分比，通常用来评价一个转化环节的优劣，如果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、漏斗通常指发生目的转化前的明确流程，好比在淘宝购物，从点击商品链接到检察详情页，再到检察主顾评价、领取商家优惠券，再到填写地址、付款，每个环节都有可能流失用户，这就要求商家必须做好每一个转化环节，漏斗是评价转化环节优劣的指标。13、投资回报率（ROI：Return On Investment ）反映投入和产出的关系，权衡我这个投资值不值得，能给到我几多价值的工具（非单单的利润），这个是站在投资的角度或久远生意上看的。其盘算公式为：投资回报率（ROI）=年利润或年均利润/投资总额×100%，通常用于评估企业对于某项运动的价值，ROI高表现该项目价值高。
14、重复购置率指消费者在网站中的重复购置次数。15、Referrer 引荐流量通常指将用户引导至目的页面的URL（超链接）。
在百度统计中，引荐流量叫做“外部链接”。16、流失分析（Churn Analysis/Attrition Analysis）形貌哪些主顾可能停止使用公司的产物/业务，以及识别哪些主顾的流失会带来最大损失。
流失分析的效果用于为可能要流失的主顾准备新的优惠。17、主顾细分&画像（Customer Segmentation & Profiling）凭据现有的主顾数据，将特征、行为相似的主顾归类分组。
形貌和比力各组。18、主顾的生命周期价值 (Lifetime Value, LTV)主顾在他/她的一生中为一个公司发生的预期折算利润。19、购物篮分析（Market Basket Analysis）识别在生意业务中经常同时泛起的商品组合或服务组合，例如经常被一起购置的产物。此类分析的效果被用于推荐附加商品，为陈列商品的决议提供依据等。
20、实时决议（Real Time Decisioning, RTD）资助企业做出实时（近乎无延迟）的最优销售/营销决议。好比，实时决议系统（打分系统）可以通过多种商业规则或模型，在主顾与公司互动的瞬间，对主顾举行评分和排名。21、留存/主顾留存（Retention / Customer Retention)指建设后能够恒久维持的客户关系的百分比。
22、社交网络分析（Social Network Analysis, SNA）描绘并丈量人与人、组与组、机构与机构、电脑与电脑、URL与URL、以及其他种类相连的信息/知识实体之间的关系与流动。这些人或组是网络中的节点，而它们之间的连线表现关系或流动。SNA为分析人际关系提供了一种方法，既是数学的又是视觉的。23、生存分析（Survival Analysis）估测一名主顾继续使用某业务的时间，或在后续时段流失的可能性。
此类信息能让企业判断所要预测时段的主顾留存，并引入合适的忠诚度政策。二、统计学名词解释1、绝对数和相对数绝对数：是反映客观现象总体在一定时间、一定所在下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。好比年GDP，总人口等等。
相对数：是指两个有联系的指标盘算而得出的数值，它是反映客观现象之间的数量联系精密水平的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表现。
相对数的盘算公式：相对数=比力值（比数）/基础值（基数）2、百分比和百分点百分比：是相对数中的一种，他表现一个数是另一个数的百分之几，也成为百分率或百分数。百分比的分母是100，也就是用1%作为怀抱单元，因此便于比力。百分点：是指差别时期以百分数的形式表现的相对指标的变更幅度，1%即是1个百分点。
3、频数和频率频数：一个数据在整体中泛起的次数。频率：某一事件发生的次数与总的事件数之比。频率通常用比例或百分数表现。
4、比例与比率比例：是指在总体中各数据占总体的比重，通常反映总体的组成和比例，即部门与整体之间的关系。比率：是样本(或总体)中各差别种别数据之间的比值，由于比率不是部门与整体之间的对比关系，因而比值可能大于1。
5、倍数和番数倍数：用一个数据除以另一个数据获得，倍数一般用来表现上升、增长幅度，一般不表现淘汰幅度。番数：指原来数量的2的n次方。6、同比和环比同比：指的是与历史同时期的数据相比力而获得的比值，反映事物生长的相对性。
环比：指与上一个统计时期的值举行对比获得的值，主要反映事物的逐期生长的情况。7、变量变量泉源于数学，是盘算机语言中能储存盘算效果或能表现值抽象观点。变量可以通过变量名会见。
8、一连变量在统计学中，变量按变量值是否一连可分为一连变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫一连变量，其数值是一连不停的，相邻两个数值可作无限支解，即可取无限个数值。如:年事、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、机械台数等，都只能按整数盘算。
离散变量的数值只能用计数的方法取得。10、定性变量又名分类变量：观察的个体只能归属于几种互不相容种别中的一种时，一般是用非数字来表达其种别，这样的观察数据称为定性变量。可以明白成可以分种别的变量，如学历、性别、婚否等。
11、均值即平均值，平均数是表现一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。12、中位数对于有限的数集，可以通过把所有视察值崎岖排序后找出正中间的一个作为中位数。如果视察值有偶数个，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。
13、缺失值它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。14、缺失率某属性的缺失率=数据集中某属性的缺失值个数/数据集总行数。
15、异常值指一组测定值中与平均值的偏差凌驾两倍尺度差的测定值，与平均值的偏差凌驾三倍尺度差的测定值，称为高度异常的异常值。16、方差是在概率论和统计方差权衡随机变量或一组数据时离散水平的怀抱。概率论中方差用来怀抱随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离水平。
统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离水平有着重要意义。
方差是权衡源数据和期望值相差的怀抱值。17、尺度差中文情况中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表现。尺度差是方差的算术平方根。
尺度差能反映一个数据集的离散水平。平均数相同的两组数据，尺度差未必相同。18、皮尔森相关系数皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关水平的统计量。
相关系数用r表现，其中n为样本量，划分为两个变量的观察值和均值。r形貌的是两个变量间线性相关强弱的水平。r的绝对值越大讲明相关性越强。19、相关系数相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关水平的量，一般用字母r表现。
由于研究工具的差别，相关系数有多种界说方式，较为常用的是皮尔森相关系数。20、特征值特征值是线性代数中的一个重要观点。
在数学、物理学、化学、盘算机等领域有着广泛的应用。设A是向量空间的一个线性变换，如果空间中某一非零向量通过A变换后所获得的向量和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的属于特征值k的特征向量或特征矢量。三、数据分析名词解释A聚合(Aggregation)：搜索、合并、显示数据的历程。
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)：在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表现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，即移除所有与小我私家隐私相关的数据。分析型客户关系治理（Analytical CRM/aCRM）：用于支持决议，改善公司跟主顾的互动或提高互动的价值。针对有关主顾的知识，和如何与主顾有效接触的知识，举行收集、分析、应用。B行为分析法(Behavioural Analytics)：这种分析法是凭据用户的行为如“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。
批量处置惩罚（Batch processing）：只管从大型盘算机时代开始，批量处置惩罚就已经泛起了。由于处置惩罚大型数据集，批量处置惩罚对大数据具有分外的意义。批量数据处置惩罚是处置惩罚一段时间内收集的大量数据的有效方式。商业智能（Business Intelligence）: 分析数据、展示信息以资助企业的执行者、治理层、其他人员举行更有凭据的商业决议的应用、设施、工具、历程。
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历程;这类数据也被称为元数据(meta data),是形貌数据的数据。云盘算(Cloud computing)：构建在网络上的漫衍式盘算系统，数据是存储于机房外的（即云端）。
集群盘算（Cluster computing）：这是一个使用多个服务器荟萃资源的“集群”的盘算术语。要想更技术性的话，就会涉及到节点，集群治理层，负载平衡和并行处置惩罚等观点。聚类分析(Clustering analysis)：它是将相似的工具聚合在一起，每类相似的工具组合成一个聚类(也叫作簇)的历程。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险些不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时。对比分析(Comparative analysis)：在很是大的数据集中举行模式匹配时，举行一步步的对比和盘算历程获得分析效果。
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。D仪表板(Dashboard)：使用算法分析数据，并将效果用图表方式显示于仪表板中。
数据聚合工具(Data aggregation tools)：将疏散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的历程。数据分析师(Data analyst)：从事数据分析、建模、清理、处置惩罚的专业人员。
数据库(Database)：一个以某种特定的技术来存储数据荟萃的堆栈。数据湖（Data lake）：数据湖是原始花样的企业级数据的大型存储库。与此同时我们可以涉及数据堆栈，它在观点上是相似的，也是企业级数据的存储库，但在清理、与其他泉源集成之后是以结构化花样。
数据堆栈通常用于通例数据（但不是专有的）。数据湖使得会见企业级数据越发容易，你需要明确你要寻找什么，以及如那边理它并明智地试用它。
暗数据（Dark Data）：基本上指的是，由企业收集和处置惩罚的，但并不用于任何意义性目的的数据，因此它是“暗”的，可能永远不会被分析。它可以是社交网络反馈，呼叫中心日志，集会条记等等。
有许多人预计，所有企业数据中的 60-90％ 可能是“暗数据”，但谁又真正知道呢？数据挖掘（Data mining)：数据挖掘是通过使用庞大的模式识别技术，从而找到有意义的模式，并得出大量数据的看法。数据中心(Data centre)：一个实体所在，放置了用来存储数据的服务器。数据清洗(Data cleansing)：对数据举行重新审查和校验的历程，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。数据质量（Data Quality）：有关确保数据可靠性和实用价值的历程和技术。
高质量的数据应该忠实体现其背后的事务历程，并能满足在运营、决议、计划中的预期用途。数据订阅(Data feed)：一种数据流，例如Twitter订阅和RSS。数据集市(Data Mart)：举行数据集买卖的在线生意业务场所。
数据建模(Data modelling)：使用数据建模技术来分析数据工具，以此洞悉数据的内在涵义。数据集(Data set)：大量数据的荟萃。数据虚拟化(Data virtualization)：数据整合的历程，以此获得更多的数据信息，这个历程通常会引入其他技术，例如数据库，应用法式，文件系统，网页技术，大数据技术等等。
判别分析(Discriminant analysis)：将数据分类，按差别的分类方式，可将数据分配到差别的群组，种别或者目录。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举行分析，并从中获取分类规则。漫衍式文件系统(Distributed File System)：提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处置惩罚数据的系统。文件存贮数据库(Document Store Databases)：又称为文档数据库，为存储、治理、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(Exploratory analysis)：在没有尺度的流程或方法的情况下从数据中掘客模式。是一种掘客数据和数据集主要特性的一种方法。
提取-转换-加载(ETL:Extract,Transform and Load)：是一种用于数据库或者数据堆栈的处置惩罚历程，天善学院有海内唯一的最全的ETL学习课程。即从种种差别的数据源提取(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。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举行数据的建立和侦测，很是有效。
图形数据库(Graph Databases)：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罗边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功效，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。网格盘算(Grid computing)：将许多漫衍在差别所在的盘算机毗连在一起，用以处置惩罚某个特定问题，通常是通过云将盘算机相连在一起。HHadoop：一个开源的漫衍式系统基础框架，可用于开发漫衍式法式，举行大数据的运算与存储。
Hadoop数据库(HBase)：一个开源的、非关系型、漫衍式数据库，与Hadoop框架配合使用。HDFS：Hadoop漫衍式文件系统(Hadoop Distributed File System)；是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的漫衍式文件系统。高性能盘算(HPC:High-Performance-Computing)：使用超级盘算机来解决极其庞大的盘算问题。
I内存数据库(IMDB:In-memory)：一种数据库治理系统，与普通数据库治理系统差别之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地举行数据的处置惩罚和存取。物联网（IoT）：最新的盛行语是物联网（IOT）。IOT通过互联网将嵌入式工具（传感器，可穿着设备，汽车，冰箱等）中的盘算设备举行互连，而且能够发送以及吸收数据。
IOT生成大量数据，提供了大量大数据分析的时机。K键值数据库(Key-Value Databases)：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载，这种方式使得数据的查找越发利便快捷。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负载平衡(Load balancing)：将事情量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优效果和最大的系统使用率。
位置信息(Location data)：GPS信息，即地理位置信息。日志文件(Log file)：由盘算机系统自动生成的文件，记载系统的运行历程。
MM2M数据(Machine 2 Machine data)：两台或多台机械间交流与传输的内容。机械数据(Machine data)：由传感器或算法在机械上发生的数据。机械学习(Machine learning)：人工智能的一部门，指的是机械能够从它们所完成的任务中举行自我学习，通过恒久的累积实现自我革新。
Map Reduce：是处置惩罚大规模数据的一种软件框架(Map:映射，Reduce:归纳)。大规模并行处置惩罚(MPP:Massivel yParallel Processing)：同时使用多个处置惩罚器(或多台盘算机)处置惩罚同一个盘算任务。元数据(Meta data)：被称为形貌数据的数据，即形貌数据数据属性(数据是什么)的信息。
多维数据库(Multi-Dimensional Databases)：用于优化数据联机分析处置惩罚(OLAP)法式，优化数据堆栈的一种数据库。多值数据库(MultiValue Databases)：是一种非关系型数据库(NoSQL),一种特殊的多维数据库：能处置惩罚3个维度的数据。主要针对很是长的字符串，能够完美地处置惩罚HTML和XML中的字串。
N自然语言处置惩罚(Natural Language Processing)：是盘算机科学的一个分支领域，它研究如何实现盘算机与人类语言之间的交互。网络分析(Network analysis)：分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的毗连和强度关系。NewSQL：一个优雅的、界说良好的数据库系统，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，能处置惩罚超大规模和高并发的数据。
O工具数据库(Object Databases)：(也称为面象工具数据库)以工具的形式存储数据，用于面向工具编程。它差别于关系型数据库和图形数据库，大部门工具数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative programming)会见工具。
基于工具图像分析(Object-based Image Analysis)：数字图像分析方法是对每一个像素的数据举行分析，而基于工具的图像分析方规则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为工具或图像工具。操作型数据库(Operational Databases)：这类数据库可以完成一个组织机构的通例操作，对商业运营很是重要，一般使用在线事务处置惩罚，允许用户会见、收集、检索公司内部的详细信息。优化分析(Optimization analysis)：在产物设计周期依靠算法来实现的优化历程，在这一历程中，公司可以设计种种各样的产物并测试这些产物是否满足预设值。本体论(Ontology）：表现知识本体，用于界说一个领域中的观点集及观点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，成为一个独立的客观数据世界)异常值检测(Outlier detection)：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工具，该工具与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的泛起意味着系统发生问题，需要对此另加分析。联机分析处置惩罚（On-Line Analytical Processing，OLAP）：能让用户轻松制作、浏览陈诉的工具，这些陈诉总结相关数据，并从多角度分析。P模式识别(Pattern Recognition)：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。
平台即服务(PaaS:Platform-as-a-Service)：为云盘算解决方案提供所有必须的基础平台的一种服务。预测分析(Predictive analysis)：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小我私家未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会会见某些网站，做某些事情或者发生某种行为。
通过使用种种差别的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的小我私家信息数据，来识别风险和机缘。公共数据(Public data)：由公共基金建立的公共信息或公共数据集。Q数字化自我(Quantified Self)：使用应用法式跟踪用户一天的一举一动，从而更好地明白其相关的行为。
RR：是一种编程语言，在统计盘算方面很精彩。如果你不知道 R，你就称不上是数据科学家。R 是数据科学中最受接待的语言之一。
再识别(Re-identification)：将多个数据荟萃并在一起，从匿名化的数据中识别出小我私家信息。回归分析(Regression analysis)：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，二者不行交换)。
实时数据(Real-time data)：指在几毫秒内被建立、处置惩罚、存储、分析并显示的数据。推荐引擎(Recommendation engine)：推荐引擎算法凭据用户之前的购置行为或其他购置行为向用户推荐某种产物。
路径分析(Routing analysis)：–针对某种运输方法通过使用多种差别的变量分析从而找到一条最优路径，以到达降低燃料用度，提高效率的目的。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格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标志方式以保证数据的条理结构。结构化数据(Structured data)：可以组织成行列结构，可识此外数据。
这类数据通常是一条记载，或者一个文件，或者是被正确标志过的数据中的某一个字段，而且可以被准确地定位到。情感分析(Sentiment Analysis)：通过算法分析出人们是如何看待某些话题。信号分析(Signal analysis)：指通过分量随时间或空间变化的物理量来分析产物的性能。
特别是使用传感器数据。相似性搜索(Similarity searches)：在数据库中查询最相似的工具，这里所说的数据工具可以是任意类型的数据。仿真分析(Simulation analysis)：仿真是指模拟真实情况中历程或系统的操作。仿真分析可以在仿真时思量多种差别的变量，确保产物性能到达最优。
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(Spatial analysis)：空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出漫衍在地理空间中的数据的模式和纪律。SQL：在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言。
流处置惩罚（Stream processing）：流处置惩罚旨在对有“一连”要求的实时和流数据举行处置惩罚。联合流分析，即在流内不中断地盘算数学或统计分析的能力。流处置惩罚解决方案旨在对高流量举行实时处置惩罚。
T时序分析(Time series analysis)：分析在重复丈量时间里获得的界说良好的数据。分析的数据必须是良好界说的，而且要取自相同时间距离的一连时间点。拓扑数据分析(Topological Data Analysis)：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。
生意业务数据(Transactional data)：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、被作那边理，而组织机构则把这些信息都透明化了。文本挖掘（Text Mining）：对包罗自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语举行统计盘算，以便用数学术语表达文本结构，之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。U非结构化数据(Un-structured data)：非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包罗日期，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、消费者缔造出庞大的价值。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)：也就是说，数据的寄义总是在（快速）变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全差别的意思。
多样(Variety)：(译者注：大数据4V特点之一)数据总是以种种差别的形式出现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至另有庞大结构化数据高速(Velocity)：(译者注：大数据4V特点之一)在大数据时代，数据的建立、存储、分析、虚拟化都要求被高速处置惩罚。真实性(Veracity)：组织机构需要确保数据的真实性，才气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，可视化指是的庞大的图表，图表中包罗大量的数据信息，但可以被很容易地明白和阅读。大量(Volume)：(译者注：大数据4V特点之一)指数据量，规模从Megabytes至Brontobytes。
W天气数据(Weather data)：是一种重要的开放公共数据泉源，如果与其他数据泉源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据。网络挖掘/网络数据挖掘（Web Mining / Web Data Mining)：使用数据挖掘技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。XXML数据库(XML Databases)：XML数据库是一种以XML花样存储数据的数据库。
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数据库的数据举行查询，导出以及按指定的花样序列化。以上就是数据分析相关术语的盘货，看完别忘点悦目~内容来自：DataHunter本文转载自：大数据分析和人工智能配图泉源于网络，如有侵权，请联系删除。
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