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大数据人工智能词汇索引

T

T字节(TB: Terabytes)：约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。

时序分析(Time series analysis)：分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。 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。

交易数据(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、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。

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，其中还可能包含日期，数字和实例。

V

数据可视化(Visualization)：有了合理的可视化之后，原始数据就能够使用了。当然这里的可视化并不止简单的图表。而是能够包含数据的很多变量的同时还具有可读性和可理解性的复杂图表。

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、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。

可变性(Variability)：也就是说，数据的含义总是在（快速）变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。

多样(Variety)：(译者注：大数据4V特点之一) 数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据

高速(Velocity)：(译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。

真实性(Veracity)：组织机构需要确保数据的真实性，才能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，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。

大量(Volume)：(译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes

W

天气数据(Weather data)：是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据

网页（web）：构成网站的基本元素，是承载各种网站应用的平台。通俗地说，您的网站就是由网页组成的，如果您只有域名和虚拟主机而没有制作任何网页的话，您的客户仍旧无法访问您的网站。

X

XML数据库(XML Databases) ： XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。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数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化

Y

Yottabytes：接近 1000 Zettabytes，或者 2500 万亿张 DVD。现在所有的数字存储大概是 1 Yottabyte，而且这个数字每 18 个月会翻一番。

Y字节 (Yottabytes)：约等于1000 ZB (Zettabytes), 约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。

Z

Z字节 (ZB: Zettabytes)：约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万 TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。