提及大数据有可能有些令人生畏。在理解一定基本概念的基础上，掌控其中一些关键术语也是至关重要的。

本文所列了25个必需掌控的大数据术语。算法(Algorithm)指用作继续执行数据分析的数学公式或统计资料过程。那么算法与大数据有什么关系呢?虽然算法是一个标准化术语，但大数据分析使得这个词显得极具时代性，更加热门。

分析(Analytics)你的信用卡公司不会将附有你全年交易情况的年终报表寄来你。如果明确看在食物，衣服，娱乐等方面花上了多少钱呢?那么你就在展开“分析”。你正在从原始数据中取得一些看法，这可以协助你要求来年的开支。如果你对朋友、网络或者自己的公司放的推文以及facebook帖子展开某种程度的操作者，那我们现在就牵涉到的就是大数据分析了。

它是通过用于大量数据展开假设并得出结论。共计三种有所不同类型的分析。

1.描述性分析(DescriptiveAnalytics)如果你告诉他我，去年你的信用卡消费中25%用作食物，35%用作服装，20%用作娱乐活动，其他的用作杂物，这就是描述性的分析。当然，你也可以展开更加详尽的理解。2.预测分析(PredictiveAnalytics)如果你分析了过去5年的信用卡记录，找到当中有一定的一致性，那么你可以较有把握地预测，明年的情况将与过去几年类似于。

值得注意的是，这并不是“预测未来”，而是“预测事情再次发生的可能性”。在大数据预测分析中，数据科学家不会用于数据挖掘，机器学习和高级统计资料过程等先进设备技术，展开天气，经济等方面的预测。3.规范分析(PrescriptiveAnalytics)还是用信用卡的例子，你可能会想要告诉哪些消费目标(例如食品、娱乐、服装等)不会对你的整体消费产生极大的影响。规范分析通过还包括“不道德”(即增加出售食物、衣服或娱乐)和对结果展开分析，从而预测规范适当目标，从而增加你的总开销。

将此扩展到大数据，你可以想象管理人员如何通过研究各种不道德影响，从而作出数据驱动的决策。批量处置(Batchprocessing)尽管从大型计算机时代开始，批量处置就早已经常出现了。由于处置大型数据集，批量处置对大数据具备额外的意义。

批量数据处理是处置一段时间内搜集的大量数据的有效地方式。几天后我将讲解的Hadoop就是专心于批量数据处理。

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