本文由36大数据编辑“陌上花”收集整理，转载必须标明来源36大数据和作者。
接上篇：36大数据相关术语500例解释及中英文对照①
五十一：本地数据库(LDB/Local Data base)
本地数据库是指驻留于运行客户应用程序的机器的数据库。本地数据库提供最快的响应时间。因为在客户(应用程序和服务器之间没有网络转输。本地数据库的例子有Borland的Paradox.Microsoft的Access和Oracle的Personal Oracle。
本地数据库位于本地磁盘或局域网上。如果有几个用户同时访问数据库．本地数据库采取攘于文件的锁定策略。因此，本地数据库义叫基于文件的数据库。典型的本地数据库有Paradox、dbase、FoxPro和ACCCSS。
五十二：数据采集(Data Acquisition，DAQ)
数据采集是指将被测对象的各种参量通过各种传感器做适当转换后，再经过信号调理、采样、量化、编码、传输等步骤传递到控制器的过程。
各类数据采集系统的数据采集过程基本相同，一般都包括这样几个步骤：
①用传感器感受各种物理量，并把它们转换成电信号；
②通过A／D转换，模拟量的数据转变成数字量的数据；
③数据的记录，打印输出或存入磁盘文件。
各种数据采集系统所用的数据采集程序有：
①生产厂商为该采集系统编制的专用程序，常用于大型专用系统；
②固化的采集程序，常用于小型专用系统；
③利用生产厂商提供的软件工具，用户自行编制的采集程序，主要用于组合式系统。
五十三：数据模型(data model)
数据模型是现实世界数据特征的抽象，用于描述一组数据的概念和定义。数据模型是数据库中数据的存储方式，是数据库系统的基础。在数据库中，数据的物理结构又称数据的存储结构，就是数据元素在计算机存储器中的表示及其配置；数据的逻辑结构则是指数据元素之间的逻辑关系，它是数据在用户或程序员面前的表现形式，数据的存储结构不一定与逻辑结构一致。
五十四：数据整理（Data Cleansing）
数据整理是对调查、观察、实验等研究活动中所搜集到的资料进行检验、归类编码和数字编码的过程。它是数据统计分析的基础。
在二十世纪90年代中晚期，为了揭示一些隐含数据性质、趋势和模式，很多商家开始探讨把传统的统计和人工智能分析技术应用到大型数据库的可行性问题，这些探讨最终发展成为基于统计分析技术的正规数据整理工具。
五十四：数据处理（Data Handling）
数据处理是指对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。也就是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输，将数据转换为信息的过程。数据处理离不开软件的支持，数据处理软件包括：用以书写处理程序的各种程序设计语言及其编译程序，管理数据的文件系统和数据库系统，以及各种数据处理方法的应用软件包。为了保证数据安全可靠，还有一整套数据安全保密的技术。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。比数据分析含义广。
五十五：范式（数据库术语）
范式是符合某一种级别的关系模式的集合。关系数据库中的关系必须满足一定的要求，满足不同程度要求的为不同范式。
范式（数据库设计范式，数据库的设计范式）是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中，这种规则就是范式。关系数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。
目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、Boyce-Codd范式（BCNF）、第四范式（4NF）和第五范式（5NF）。
五十六：数据压缩(Data Compression)
数据压缩是以尽可能少的数码来表示信源所发出的信号，减少容纳给定的消息集合或数据采样集合的信号空间。这里讲的信号空间，就是被压缩的对象，是指某信号集合所占的时域、空域和频域。信号空间的这几种形式是相互关联的，存储空间的减少，意味着信号传输效率的提高，所占用带宽的节省。只要采取某种方法来减少某个信号空间，就能够压缩数据。
数据压缩是信息论中一个很重要的概念。从信息论的角度来看，信源编码的一个最主要的目的，就是要解决数据的压缩问题。这一点，反映在整个通信过程中。
五十七：数据恢复(Data Recovery)
数据恢复是指由于各种原因导致数据损失时，把保留在介质上的数据重新还原。即使数据被删除或硬盘出现故障，在介质没有严重受损的情况下，数据均有可能被无损恢复。
格式化或误删除引起的数据损失情况，大部分数据仍未损坏，只要用软件重新恢复连接环节，即可重读数据。如果硬盘因硬件损坏而无法访问时，只要更换发生故障的零件，即可恢复数据。但在介质严重受损或数据被覆盖时，数据将极难恢复。
五十八：数据集成（Data Integration)
数据集成就是将若干个分散的数据源中的数据，逻辑地或物理地集成到一个统一的数据集合中。数据集成的核心任务是要将互相关联的分布式异构数据源集成到一起，使用户能够以透明的方式访问这些数据源。集成是指维护数据源整体上的数据一致性、提高信息共享利用的效率；透明的方式是指用户无需关心如何实现对异构数据源数据的访问，只关心以何种方式访问何种数据。实现数据集成的系统称作数据集成系统(见下图)，它为用户提供统一的数据源访问接口，执行用户对数据源的访问请求。
五十九：数据迁移(Data Migration)
数据迁移是数据系统整合中保证系统平滑升级和更新的关键部分。在信息化建设过程中，随着技术的发展，原有的信息系统不断被功能更强大的新系统所取代。从两层结构到三层结构，从Client／Server到Browser／Server。在新旧系统的切换过程中，必然要面临一个数据迁移的问题。
六十：数据元(Data Element)
数据元即数据元素，是通过定义、标识、表示和允许值等一系列属性描述的数据单元，在一定语境下，构建一个语义正确、独立且无歧义的特定概念语义的信息单元。数据元可理解为数据的基本单元，将若干具有相关性的数据元按一定次序组成一个整体结构，即数据模型。
六十一：数据冗余(Data Redundancy/Redundant Data)
数据冗余是指同一个数据在系统中多次重复出现。在文件系统中，由于文件之间没有联系，有时一个数据在多个文件中出现；而数据库系统则克服了文件系统的这种缺陷，但仍然存在数据冗余问题。消除数据冗余的目的是为了避免更新时可能出现的问题，以便保持数据的一致性。
六十二：数据抽取
数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。数据抽取是指从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。
六十三：网络数据抽取 （Web data mining）
网络数据抽取（Web data mining），是指从网络中取得大量的又利用价值的数字化信息。主要包括结构化数据抽取(Structured Data Extraction)、信息集成(Information integreation)和观点挖掘(Opinion mining)等。
结构化数据抽取(Structured Data Extraction)的目标是从Web页面中抽取结构化数据。这些结构化数据往往存储在后台数据库中，由网页按一定格式承载着展示给用户。例如论坛列表页面、Blog页面、搜索引擎结果页面等。
信息集成(Information integration)是针对结构化数据而言的。其目标是将从不同网站中抽取出的数据统一化后集成入库。其关键问题是如何从不同网站的数据表中识别出意义相同的数据并统一存储。
六十四：数据标准化(data standardization)
数据标准化是指研究、制定和推广应用统一的数据分类分级、记录格式及转换、编码等技术标准的过程。
六十五：数据备份(Data Backup)
数据备份是把文件或数据库从原来存储的地方复制到其他地方的活动，其目的是为了在设备发生故障或发生其他威胁数据安全的灾害时保护数据，将数据遭受破坏的程度减到最小。取回原先备份的文件的过程称为恢复数据。
1.完全备份(Full Backup)。这种备份策略的优点是当发生数据丢失的灾难时．可以迅速恢复丢失的数据。不足之处是每天都对整个系统进行完全备份．造成备份的数据大量重复。对于业务繁忙、备份时间有限的用户，选择这种备份策略是不明智的。
2.增量备份(Incremental Backup)。先进行一次完全备份，在接下来的时间里只对当天新的或被修改过的数据进行备份。这种备份策略的优点是节省了磁盘空间，缩短了备份时间；缺点是当灾难发生时，数据的恢复比较麻烦．备份的可靠性也很差。
3.差分备份(Differential Backup)。先进行一次系统完全备份，在接下来的几天里．再将当天所有与备份不同的数据(新的或修改过的)备份到磁盘上。差分备份策略在避免了以上两种策略的缺陷的同时．又具有了其所有优点。首先，它无须每天都对系统做完全备份，因此所需的备份时间短，并节省了磁盘空间。其次，它的灾难恢复也很方便．一旦发生问题，用户只需使用完全备份和发生问题前一天的备份就可以将系统恢复。
六十七：贪心算法（Greedy algorithm)
贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。
贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。
六十八：分治法（Divide and Conquer）
在计算机科学中，分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法(快速排序，归并排序)，傅立叶变换(快速傅立叶变换)。
六十九：动态规划（Dynamic programming)
动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时，提出了著名的最优化原理(principle of optimality)，把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解，创立了解决这类过程优化问题的新方法——动态规划。1957年出版了他的名著《Dynamic Programming》，这是该领域的第一本著作。
七十：排序算法
所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。在各个领域中考虑到数据的各种限制和规范，要得到一个符合实际的优秀算法，得经过大量的推理和分析。
七十一：迭代法（Iterative Method）
迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程，跟迭代法相对应的是直接法，即一次性解决问题。迭代法又分为精确迭代和近似迭代。“二分法”和“牛顿迭代法”属于近似迭代法。迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令（或一定步骤）进行重复执行，在每次执行这组指令（或这些步骤）时，都从变量的原值推出它的一个新值。
七十二：分枝界限法（Branch and Bound Method）
分枝定界法是一个用途十分广泛的算法，运用这种算法的技巧性很强，不同类型的问题解法也各不相同。分支定界法的基本思想是对有约束条件的最优化问题的所有可行解（数目有限）空间进行搜索。该算法在具体执行时，把全部可行的解空间不断分割为越来越小的子集（称为分支），并为每个子集内的解的值计算一个下界或上界（称为定界）。在每次分支后，对凡是界限超出已知可行解值那些子集不再做进一步分支。这样，解的许多子集（即搜索树上的许多结点）就可以不予考虑了，从而缩小了搜索范围。这一过程一直进行到找出可行解为止，该可行解的值不大于任何子集的界限。因此这种算法一般可以求得最优解。
七十三：割圆术（cyclotomic method）
所谓“割圆术”，是用圆内接正多边形的面积去无限逼近圆面积并以此求取圆周率的方法。
七十四：推荐算法详解
1、基于关联规则的推荐（Association Rule-based Recommendation）是以关联规则为基础，把已购商品作为规则头，规则体为推荐对象。关联规则挖掘可以发现不同商品在销售过程中的相关性，在零售业中已经得到了成功的应用。管理规则就是在一个交易数据库中统计购买了商品集X的交易中有多大比例的交易同时购买了商品集Y，其直观的意义就是用户在购买某些商品的时候有多大倾向去购买另外一些商品。比如购买牛奶的同时很多人会同时购买面包。
2、基于效用的推荐（Utility-based Recommendation）是建立在对用户使用项目的效用情况上计算的，其核心问题是怎么样为每一个用户去创建一个效用函数，因此，用户资料模型很大程度上是由系统所采用的效用函数决定的。基于效用推荐的好处是它能把非产品的属性，如提供商的可靠性（Vendor Reliability）和产品的可得性（Product Availability）等考虑到效用计算中。
3、基于知识的推荐（Knowledge-based Recommendation）在某种程度是可以看成是一种推理（Inference）技术，它不是建立在用户需要和偏好基础上推荐的。基于知识的方法因它们所用的功能知识不同而有明显区别。效用知识（Functional Knowledge）是一种关于一个项目如何满足某一特定用户的知识，因此能解释需要和推荐的关系，所以用户资料可以是任何能支持推理的知识结构，它可以是用户已经规范化的查询，也可以是一个更详细的用户需要的表示。
4、组合推荐（Hybrid Recommendation）
由于各种推荐方法都有优缺点，所以在实际中，组合推荐（Hybrid Recommendation）经常被采用。研究和应用最多的是内容推荐和协同过滤推荐的组合。最简单的做法就是分别用基于内容的方法和协同过滤推荐方法去产生一个推荐预测结果，然后用某方法组合其结果。尽管从理论上有很多种推荐组合方法，但在某一具体问题中并不见得都有效，组合推荐一个最重要原则就是通过组合后要能避免或弥补各自推荐技术的弱点。
在组合方式上，有研究人员提出了七种组合思路：
1）加权（Weight）：加权多种推荐技术结果。
2）变换（Switch）：根据问题背景和实际情况或要求决定变换采用不同的推荐技术。
3）混合（Mixed）：同时采用多种推荐技术给出多种推荐结果为用户提供参考。
4）特征组合（Feature combination）：组合来自不同推荐数据源的特征被另一种推荐算法所采用。
5）层叠（Cascade）：先用一种推荐技术产生一种粗糙的推荐结果，第二种推荐技术在此推荐结果的基础上进一步作出更精确的推荐。
6）特征扩充（Feature augmentation）：一种技术产生附加的特征信息嵌入到另一种推荐技术的特征输入中。
7）元级别（meta-level）：用一种推荐方法产生的模型作为另一种推荐方法的输入。
七十五：邻近算法（k-NearestNeighbor）
邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。
七十六：Prim
普里姆算法（Prim算法），图论中的一种算法，可在加权连通图里搜索最小生成树。意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中，不但包括了连通图里的所有顶点（英语：Vertex (graph theory)），且其所有边的权值之和亦为最小。该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克（英语：Vojtěch Jarník）发现；并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆（英语：Robert C. Prim）独立发现；1959年，艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法。因此，在某些场合，普里姆算法又被称为DJP算法、亚尔尼克算法或普里姆－亚尔尼克算法。
七十七：支持向量机(Support Vector Machine）
在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine）是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。
SVM的主要思想可以概括为两点：⑴它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而 使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能；
七十八：Floyd算法
Floyd算法又称为插点法，是一种用于寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法。该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名。
七十九：辛普森悖论（Simpson’s Paradox）
辛普森悖论亦有人译为辛普森诡论，为英国统计学家E.H.辛普森（E.H.Simpson）于1951年提出的悖论，即在某个条件下的两组数据，分别讨论时都会满足某种性质，可是一旦合并考虑，却可能导致相反的结论。
当人们尝试探究两种变量是否具有相关性的时候，比如新生录取率与性别，报酬与性别等，会分别对之进行分组研究。辛普森悖论是在这种研究中，在某些前提下有时会产生的一种现象。即在分组比较中都占优势的一方，会在总评中反而是失势的一方。该现象于20世纪初就有人讨论，但一直到1951年E.H.辛普森在他发表的论文中，该现象才算正式被描述解释。后来就以他的名字命名该悖论。
为了避免辛普森悖论的出现，就需要斟酌各分组的权重，并乘以一定的系数去消除以分组数据基数差异而造成的影响。同时必需了解清楚情况，是否存在潜在因素，综合考虑。
八十：熵
熵（entropy）指的是体系的混乱的程度，它在控制论、概率论、数论、天体物理、生命科学等领域都有重要应用，在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义，是各领域十分重要的参量。熵的概念由鲁道夫·克劳修斯（Rudolf Clausius）于1850年提出，并应用在热力学中。1948年，克劳德·艾尔伍德·香农（Claude Elwood Shannon）第一次将熵的概念引入信息论中。
八十一：甘特图
甘特图（Gantt chart）又叫横道图、条状图(Bar chart)。以提出者亨利·L·甘特先生的名字命名。
甘特图内在思想简单，即以图示的方式通过活动列表和时间刻度形象地表示出任何特定项目的活动顺序与持续时间。基本是一条线条图，横轴表示时间，纵轴表示活动（项目），线条表示在整个期间上计划和实际的活动完成情况。它直观地表明任务计划在什么时候进行，及实际进展与计划要求的对比。管理者由此可便利地弄清一项任务（项目）还剩下哪些工作要做，并可评估工作进度。
八十二：帕累托图
帕累托图（Pareto chart）是以意大利经济学家V.Pareto的名字而命名的。
帕累托图又叫排列图、主次图,是按照发生频率大小顺序绘制的直方图，表示有多少结果是由已确认类型或范畴的原因所造成。它是将出现的质量问题和质量改进项目按照重要程度依次排列而采用的一种图表。可以用来分析质量问题，确定产生质量问题的主要因素。
八十三：SWOT分析法
SWOT分析法又称为态势分析法，它是由旧金山大学的管理学教授于20世纪80年代初提出来的，SWOT四个英文字母分别代表：优势（Strength）、劣势（Weakness）、机会（Opportunity）、威胁（Threat）。
八十四：google pagerank
PageRank，网页排名，又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名，是一种由[1] 根据网页之间相互的超链接计算的技术，而作为网页排名的要素之一，以Google公司创办人拉里·佩奇（Larry Page）之姓来命名。Google用它来体现网页的相关性和重要性，在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一。Google的创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1998年在斯坦福大学发明了这项技术。
八十五：AdaBoost
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。
八十六：朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）
贝叶斯分类是一系列分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian) 是其中应用最为广泛的分类算法之一。
朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。
通过以上定理和“朴素”的假定，我们知道：
P( Category | document) = P ( document | Category ) * P( Category) / P(document)。
八十七：搜索算法
搜索算法是利用计算机的高性能来有目的的穷举一个问题解空间的部分或所有的可能情况，从而求出问题的解的一种方法。
搜索算法实际上是根据初始条件和扩展规则构造一棵“解答树”并寻找符合目标状态的节点的过程。所有的搜索算法从最终的算法实现上来看，都可以划分成两个部分——控制结构（扩展节点的方式）和产生系统（扩展节点），而所有的算法优化和改进主要都是通过修改其控制结构来完成的。
八十八：模式识别
模式识别（英语：Pattern Recognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。
八十九：信息检索
信息检索（Information Retrieval）是指信息按一定的方式组织起来，并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。狭义的信息检索就是信息检索过程的后半部分，即从信息集合中找出所需要的信息的过程，也就是我们常说的信息查寻（Information Search 或Information Seek）。
九十：爬虫（a reptile）
网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序，是搜索引擎的重要组成部分。网络爬虫为搜索引擎从万维网下载网页。一般分为传统爬虫和聚焦爬虫。
九十一：防爬虫：KS-WAF将爬虫行为分为搜索引擎爬虫及扫描程序爬虫，可屏蔽特定的搜索引擎爬虫节省带宽和性能，也可屏蔽扫描程序爬虫，避免网站被恶意抓取页面。
九十二：R（统计应用软件）
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
九十三：C (The C Programming Language)
C 是在C语言的基础上开发的一种通用编程语言，应用广泛。C 支持多种编程范式 －－面向对象编程、泛型编程和过程化编程。最新正式标准C 14于2014年8月18日公布。 其编程领域众广，常用于系统开发，引擎开发等应用领域，是至今为止最受广大受用的最强大编程语言之一,支持类：类、封装、重载等!
九十四：java（计算机编程语言）
Java是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言。Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于个人PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。
九十五：自然语言处理（NLP，natural language processing）
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。
九十六：分词（Participle）
分词就是具有动词及形容词二者特征的词，尤指以-ing或-ed,-d,-t,-en或-n结尾的英语动词性形容词，具有形容词功能，同时又表现各种动词性特点，如时态、语态、带状语性修饰语的性能及带宾词的性能。分词分为现在分词和过去分词两种，是一种非谓语动词形式。现在分词和过去分词主要差别在于：现在分词表示“主动和进行”，过去分词表示“被动和完成”（不及物动词的过去分词不表示被动，只表示完成）。分词可以有自己的状语、宾语或逻辑主语等。
九十七：DNA序列
部分DNA序列或基因序列使用一串字母表示的真实的或者假设的携带基因信息的DNA分子的一级结构。
九十八：大数据分析（Large data analysis）
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。
九十九：数据科学家（Data scientist）
数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。一个优秀的数据科学家需要具备的素质有：懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。
一百：并行处理（Parallel Processing）
行处理是计算机系统中能同时执行两个或更多个处理机的一种计算方法。处理机可同时工作于同一程序的不同方面。并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的解决时间。为使用并行处理，首先需要对程序进行并行化处理，也就是说将工作各部分分配到不同处理机中。而主要问题是并行是一个相互依靠性问题，而不能自动实现。此外，并行也不能保证加速。但是一个在 n 个处理机上执行的程序速度可能会是在单一处理机上执行的速度的 n 倍。
持续收集整理中，敬请期待。
End.
,