数据统计表中 AMF和AMU大数据是什么意思思？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-11-25 15:06 标签： 大数据是什么意思

如果说现在最潮流的趋势之一是什么

小编会毫不犹豫的告诉你，

那就是”BIG DATA（大数据）”

是的在这个信息爆炸的时代，

大数据俨然成为一种不可忽视的潮流趋势

说到這里，忍不住就要问你们了：

算法、分析、描述性分析、预测分析、规范分析、批处理、云计算、集群计算、黑暗数据……这些大数据專业词汇大数据是什么意思思？

作为智能工程人想要装，肚子里没点料怎能行？今天传格大数据干货就要让你快速了解一下这15个大数據装逼必备神词的含义让它们成为你聊天的利器！

“算法”如何与大数据相关？即使算法是一个通用术语但大数据分析使其在当代更受青睐和流行。

年末你可能会收到一份来自信用卡公司寄来的包含了全年所有交易记录的年终报表如果你有兴趣进一步分析自己在食物、衣服、娱乐等方面具体花费占比呢?那你便是在做“分析”了。你正从一堆原始数据中来吸取经验以帮助自己为来年的消费做出决策。洳果你正在针对整个城市人群对Twitter或Facebook的帖子做同样的练习呢?那我们便是在讨论大数据分析了大数据分析的实质是利用大量数据来进行推断囷讲故事。大数据分析有3种不同到的类型接下来便继续本话题进行依次讨论。

刚刚如果你告诉我去年你的信用卡消费在食物上花费了25%、在服装上花费了35%、娱乐活动上花费了20%、剩下的就是杂七杂八的事项，这种便是描述性分析当然你还可以参考更多的细节。

如果你根据過去5年的信用卡历史记录来进行分析并且划分具有一定的连续性，则你可以高概率预测明年将与过去几年相差无几此处需要注意的细節是，这并不是“预测未来”而是未来可能会发生的“概率”。在大数据预测分析中数据科学家可能会使用类似机器学习、高级的统計过程(后文将对这些术语进行介绍)等先进的技术去预测天气、经济变化等。

沿用信用卡交易的案例你可能想要找出哪方面的支出(级食品、服装、娱乐等)对自己的整体支出产生巨大的影响。规范分析建立在预测分析的基础之上包含了“行动”记录(例如减少食品、服装、娱樂支出)，并分析所得结果来“规定”最佳类别以减少总体支出你可以尝试将其发散到大数据，并设想高管们如何通过查看各种行动的影響来做出数据驱动的决策

虽然批量数据处理在大型机时代就早已出现，但大数据交给它更多大数据集处理因此赋予了批处理更多的意義。对于一段时间内收集到的一组事务批量数据处理为处理大量数据提供了一种有效的方法。后文将介绍的Hadoop便是专注于批量数据处理

昰由Apache Software Foundation管理的一款流行的开源数据库管理系统。很多大数据技术都归功于Apache其中Cassandra的设计初衷便是处理跨分布式服务器的大量数据。

显而易见雲计算已经变得无所不在所以本文可能无须赘述，但为了文章的完整性还是佐以介绍云计算的本质是在远程服务器上运行的软件和(/或)數据托管，并允许从互联网上的任何地方进行访问

它是一种利用多台服务器的汇集资源的“集群”来进行计算的奇特方式。在了解了更哆技术之后我们可能还会讨论节点、集群管理层、负载平衡和并行处理等。

依我看来这个词适用于那些吓得六神无主的高级管理层们。从根本上来说黑暗数据是指那些被企业收集和处理但又不用于任何有意义用途的数据，因此描述它是“黑暗的”它们可能永远被埋沒。它们可能是社交网络信息流、呼叫中心日志、会议笔记诸如此类。人们做出了诸多估计在60-90%的所有企业数据都可能是“黑暗数据”，但无人真正知晓

当我第一次听到这个词的时候，我真的以为有人在开愚人节的玩笑但它真的是个术语!数据湖是一个原始格式的企业級数据的大型存储库。虽然此处讨论的是数据湖但有必要再一起讨论下数据仓库，因为数据湖和数据仓库在概念上是极其相似的都是企业级数据的存储库，但在清理和与其他数据源集成之后的结构化格式上有所区别数据仓库常用于常规数据(但不完全)。据说数据湖能够讓用户轻松访问企业级数据用户真正按需知道自己正在寻找的是什么、如何处理并让其智能化使用。

数据挖掘是指利用复杂的模式识别技术从大量数据中找到有意义的模式、提取见解这与我们前文讨论的使用个人数据做分析的术语“分析”密切相关。为了提取出有意义嘚模式数据挖掘者使用统计学（是呀，好老的数学）、机器学习算法和人工智能

我们谈论的是一个如此热门的职业！数据科学家们可鉯通过提取原始数据（难道是从前文所说的数据湖中提取的？）处理数据，然后提出新见解数据科学家所需具备的一些技能与超人无異：分析、统计、计算机科学、创造力、故事讲述和理解业务环境。难怪他们能获得如此高的薪水报酬

由于大数据太大而无法在单个系統上进行存储，分布式文件系统提供一种数据存储系统方便跨多个存储设备进行大量数据的存放，并有助于降低大量数据存储的成本和複杂度

ETL分别是extract，transformload的首字母缩写，代表提取、转化和加载的过程 它具体是指“提取”原始数据，通过数据清洗/修饰的方式进行“转化”以获得 “适合使用”的数据进而“加载”到合适的存储库中供系统使用的整个过程。尽管ETL这一概念源于数据仓库但现在也适用于其咜情景下的过程，例如在大数据系统中从外部数据源获取/吸收数据

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