初学者如何学习数据仓库与数据挖掘技术

初学者短期学会数据仓库与数据挖掘技术比较不现实，不过学术性的随便做个主题应该还不是很难。要想深入学习，建议报培训机构。

1数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，所以学好数据仓库与数据挖掘技术还是有必要的。

2数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

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数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。

1数据挖掘能做什么

1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：

分类（）

估值（Estimation）

预言（Prediction）

相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules）

聚集（Clustering）

描述和可视化（Descriptionand）

2)数据挖掘分类

以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘

直接数据挖掘

目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以

理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。

间接数据挖掘

目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系

分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘

3)各种分析方法的简介

分类（）

首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分

类模型，对于没有分类的数据进行分类。

例子：

axyk申请者，分类为低、中、高风险

b分配客户到预先定义的客户分片

注意：类的个数是确定的，预先定义好的

估值（Estimation）

估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的

输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。

例子：

a根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数

b根据购买模式，估计一个家庭的收入

c估计realestate的价值

一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的

连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运

用估值，给各个客户记分（Score0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。

预言（Prediction）

通常，预言是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用

于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。

预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时

间后，才知道预言准确性是多少。

相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules）

决定哪些事情将一起发生。

例子：

a超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A=>B(关联规则)

b客户在购买A后，隔一段时间，会购买B（序列分析）

聚集（Clustering）

聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先

定义好的类，不需要训练集。

例子：

a一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病

b租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群

聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一

类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。

描述和可视化（Descriptionand）

是对数据挖掘结果的表示方式。

2数据挖掘的商业背景

数据挖掘首先是需要商业环境中收集了大量的数据，然后要求挖掘的知识是有价值的。有

价值对商业而言，不外乎三种情况：降低开销；提高收入；增加股票价格。

1)数据挖掘作为研究工具（Research）

2)数据挖掘提高过程控制（ProcessImprovement）

3)数据挖掘作为市场营销工具（Marketing）

4)数据挖掘作为客户关系管理CRM工具(CustomerManagement)

3数据挖掘的技术背景

1)数据挖掘技术包括三个主要部分：算法和技术；数据；建模能力

2)数据挖掘和机器学习（MachineLearning）

机器学习是计算机科学和人工智能AI发展的产物

机器学习分为两种学习方式：自组织学习（如神经网络）；从例子中归纳出规则（如决

策树）

数据挖掘由来

数据挖掘是八十年代，投资AI研究项目失败后，AI转入实际应用时提出的。它是一个新兴

的，面向商业应用的AI研究。选择数据挖掘这一术语，表明了与统计、精算、长期从事预

言模型的经济学家之间没有技术的重叠。

3)数据挖掘和统计

统计也开始支持数据挖掘。统计本包括预言算法（回归）、抽样、基于经验的设计等

4)数据挖掘和决策支持系统

数据仓库

OLAP（联机分析处理）、DataMart（数据集市）、多维数据库

决策支持工具融合

将数据仓库、OLAP，数据挖掘融合在一起，构成企业决策分析环境。

4数据挖掘的社会背景

数据挖掘与个人预言：数据挖掘号称能通过历史数据的分析，预测客户的行为，而事实上

客户自己可能都不明确自己下一步要作什么。所以，数据挖掘的结果，没有人们想象中

神秘，它不可能是完全正确的。

客户的行为是与社会环境相关连的，所以数据挖掘本身也受社会背景的影响。比如说，在

美国对银行xyk客户信用评级的模型运行得非常成功，但是，它可能不适合中国

问题一：大数据技术有哪些 非常多的，问答不能发link，不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的，编程语言的，以下就大数据底层技术说下。

简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术：

Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据：

跨粒度计算(In-Databaseputing)

Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。

并行计算(MPP puting)

Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。

列存储 (Column-Based)

Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。

内存计算

得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

问题二：大数据使用的数据库是什么数据库 ORACLE、DB2、SQL SERVER都可以，关键不是选什么数据库，而是数据库如何优化！ 需要看你日常如何 *** 作，以查询为主或是以存储为主或2者，还要看你的数据结构，都要因地制宜的去优化！所以不是一句话说的清的！

问题三：什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

问题四：常用大型数据库有哪些 FOXBASE

MYSQL

这俩可算不上大型数据库管理系统

PB 是数据库应用程序开发用的ide，根本就不是数据库管理系统

Foxbase是dos时代的产品了，进入windows时代改叫foxpro，属于桌面单机级别的小型数据库系统，mysql是个中轻量级的，但是开源，大量使用于小型网站，真正重量级的是Oracle和DB2，银行之类的关键行业用的多是这两个，微软的MS SQLServer相对DB2和Oracle规模小一些，多见于中小型企业单位使用，Sybase可以说是日薄西山，不行了

问题五：几大数据库的区别 最商业的是ORACLE,做的最专业,然后是微软的SQL server,做的也很好,当然还有DB2等做得也不错,这些都是大型的数据库,,,如果掌握的全面的话,可以保证数据的安全 然后就是些小的数据库access,mysql等,适合于中小企业的数据库100万数据一下的数据如有帮助请采纳,谢!

问题六：全球最大的数据库是什么 应该是Oracle，第一，Oracle为商业界所广泛采用。因为它规范、严谨而且服务到位，且安全性非常高。第二，如果你学习使用Oracle不是商用，也可以免费使用。这就为它的广泛传播奠定了在技术人员中的基础。第三，Linux/Unix系统常常作为服务器，服务器对Oracle的使用简直可以说极其多啊。建议楼梗多学习下这个强大的数据库

问题七：什么是大数据？ 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

说起大数据，就要说到商业智能：

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。

商务智能的产生发展

商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。

目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。

为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。

把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

企业导入BI的优点

1随机查询动态报表

2掌握指标管理

3随时线上分析处理

4视觉化之企业仪表版

5协助预测规划

导入BI的目的

1促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。

>>

问题八：数据库有哪几种？ 常用的数据库：oracle、sqlserver、mysql、access、sybase 2、特点。 -oracle： 1数据库安全性很高，很适合做大型数据库。支持多种系统平台（HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 WINDOWS、WINDOWS/NT、OS/2）。 2支持客户机/服务器体系结构及混合的体系结构（集中式、分布式、 客户机/服务器）。 -sqlserver: 1真正的客户机/服务器体系结构。 2图形化用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单。 3具有很好的伸缩性，可跨越从运行Windows 95/98的膝上型电脑到运行Windows 2000的大型多处理器等多种平台使用。 -mysql: MySQL是一个开放源码的小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司，92HeZu网免费赠送MySQL。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。提供由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。 -access Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。 但是它的同时访问客户端不能多于4个。 -

问题九：什么是大数据 大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 大数据首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构：云存储、分布式文件存储等。

数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机理解自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(putational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。

统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

要理解大数据这一概念，首先要从大入手，大是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、、地理位置信息，等等。

第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的>>

问题十：国内真正的大数据分析产品有哪些 国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。

说说更通用的数据分析吧。

大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：

第一维度：数据存储层――数据报表层――数据分析层――数据展现层

第二维度：用户级――部门级――企业级――BI级

1、数据存储层

数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。

Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。

SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。

BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。

2、报表层

企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。

Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份――商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。

3、数据分析层

这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具；

Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；

SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从30开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；

SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！

JMP分析：SAS的一个分析分支

XLstat：Excel的插件，可以完>>

数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据（如数据流），如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库（如地图等）、工程设计数据（如建筑设计等）、多媒体数据（文本、图像、视频、音频）、网络、数据流、时间序列数据库等。也正因如此，数据挖掘存在以下特点：

（1）数据集大且不完整

数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。

（2）不准确性

数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据；在工厂环境中，正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰，而出现超出正常值的情况。这些不正常的绝对不可能出现的数据，就叫做噪声，它们会导致数据挖掘存在不准确性。

（3）模糊的和随机的

数据挖掘是模糊的和随机的。这里的模糊可以和不准确性相关联。由于数据不准确导致只能在大体上对数据进行一个整体的观察，或者由于涉及到隐私信息无法获知到具体的一些内容，这个时候如果想要做相关的分析 *** 作，就只能在大体上做一些分析，无法精确进行判断。

而数据的随机性有两个解释，一个是获取的数据随机；我们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是分析结果随机。数据交给机器进行判断和学习，那么一切的 *** 作都属于是灰箱 *** 作。

1可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3 预测性分析

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4 语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术

数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构： 云存储、分布式文件存储等。

数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。

统计分析： 假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理

1 大数据处理之一：采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和 *** 作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2 大数据处理之二：导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

3 大数据处理之三：统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

4 大数据处理之四：挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

1．BC——British Columbia加拿大卑诗省的英文名，也称“英属哥伦比亚”省或“不列颠哥伦比亚”省

2．BCSIP——British Columbia Settlement and Integration Program卑诗省新移民安置及融入计划

3．CPP——Canada Pension Plan加拿大退休金计划

4．CIC——Citizenship and Immigration Canada加拿大公民及移民部

5．CPR——Canadian Pacific Railway加拿大太平洋铁路

6．EI——Employment Insurance就业保险

7．ESL——English as a Second Language英语作为第二语言

8．GIC——Guaranteed Investment Certificate保证投资回报存款证

9．GST——Goods and Services Tax货品服务税

10．ICBC——Insurance Corporation of British Columbia卑诗省汽车保险公司

11．ID——Identification身份z明文件

12．IFH——Interim Federal Health联邦政府临时医疗纸

13．MSP——Medical Services Plan医疗保健计划

14．OLA——Open Learning Agency公开成人教育中心

15．PST——Provincial Sales Tax省销售税

16．RCMP——Royal Canadian Mounted Police加拿大皇家骑警

17．RRSP——Registered Retirement Savings Plan注册退休储蓄计划

18．WCB——Worker's Compensation Board工人赔偿局

19．YMCA——Young Men's Christian Association基督教男青年会

20．YWCA——Young Women's Christian Association基督教女青年会

（以上缩写的发音是逐个英文字母念）

（以下缩写的发音是将缩写字母拼读）

21．CANN——Community Airport Newcomer's Network新移民社区适应及机场接待处

22．ICES——International Credential Evaluation Service国际文凭审核服务处

23．SAFER——Shelter Aid For Elderly Renters为老年租户提供租金援助计划

24．SIN——Social Insurance Number社会保险卡

星期

星期一：MONDAY=MON 星期二：TUESDAY=TUS

星期三：WENSEDAY=WEN 星期四：THURSDAY=THUR

星期五：FRIDAY=FRI 星期六：SATURDAY=SAT

星期天：SUNDAY=SUN

月份

一月份＝JAN 二月份＝FEB

三月份＝MAR 四月份＝APR

五月份＝MAY 六月份＝JUN

七月份＝JUL 八月份＝AUG

九月份＝SEP 十月份＝OCT

十一月份＝NOV 十二月份＝DEC

常用词

4＝FOR 到永远＝FOREVER

2＝TO RTN＝RETURN(送回)

BT＝BLOOD TYPE(血型) PLS＝PLEASE(请)

BD＝BIRTHDAY(生日) REWARD＝酬谢

REWARD 4 RETURN＝送回有酬谢 ALLRG＝过敏

军事术语

USMC＝海军陆战队 NAVY＝海军

AF＝AIR FORCE(空军) ARMY＝陆军

宗教类

C＝CHRISTIANISM(基督教) J＝JUDAISM(犹太教)

C＝CATHOLICISM(天主教) B＝BUDDHISM(佛教)

I＝ISLAM（伊斯兰教） NR＝NO REFERENCE(没有宗教信仰)

星座

水瓶座： AQUARIUS（1月21日 - 2月19日）

双鱼座： PISCES（2月20日 - 3月20日 ）

白羊座： ARIES （3月21日 - 4月20日 ）

金牛座： TAURUS（4月21日 - 5月21日）

双子座： GEMINI（5月22日 - 6月21日 ）

巨蟹座： CANCER（6月22日 - 7月23日 ）

狮子座： LEO（7月24日 - 8月23日）

处女座： VIRGO（8月24日 - 9月23日 ）

天秤座： LIBRA （9月24日 - 10月23日 ）

天蝎座： SCORPIUS（10月24日 - 11月22日 ）

人马座： SAGITTARIUS（11月23日 - 12月21日 ）

山羊座： CAPRICORNUS （12月22日 - 1月20日 ）

1 国际性或全美性：

UNESCO (United Nations Educational, Scientific and Cultural organization）联合国教育科学文化组织（也叫国际文教组织）

例如： (The）UNESCO has made some contributions to the world（UNESCO 对世界做出一些贡献）

NATO（North Atlantic Treaty organization）北大西洋公约组织。

例如：Could（the）NATO members stick to their commitments？（NATO 的成员能坚守承担义务吗？)

SALT（Strategic Arms Limitation Treaty）战略武器限制公约

例如：Should every nation join（the）SALT？（每个国家都要加入 SALT？）

NASA（National Aeronautics and Space Administration）美国航天太空总署

例句：The US space programs depend on the performances of NASA（美国的太空计画是靠NASA的表现而定。）

(注：以上缩写字也被人们当做一个字看待）

WHO（World Health organization）世界卫生组织

例句：Taiwan has been trying to become one of the WHO members（台湾一直想办法成为WHO的成员之一）

FBI（Federal Bureau of Investigation）联邦调查局（负责美国境内）

CIA（Central Intelligence Agency）中央情报局（负责国外）

例句：Over the past years, Dr and Mrs Lee have worked for both FBI and CIA（过去多年来李博士夫妇都为 FBI 和 CIA 工作）

FDA（Food and Drug Administration）美国食品药物管理局

例句：This new drug has to be approved by the FDA（这新药要经 FDA 批准）

USDA（United States Department of Agriculture）美国农业部

例句：USDA supplies myriad of information on agriculture market（有关农业市场，USDA 供应大量资料。）

IRS（Internal Revenue Service）美国税务局

例句：Employees working for IRS should be courteous toward tax payers（IRS 员工对纳税人应该有礼貌）

NAACP（National Association for the Advancement of Color People）(全国黑人权益促进会，即黑人为了增进权益的最大机构）

例句：Many African－Americans join NAACP（许多美国黑人参加 NAACP）

NIH（National Institute of Health）

例句：Mr Wang has worked at NIH as a researcher（王先生在 NIH 担任研究员）

AARP (American Association of Retired People)（美国退休人员协会）

例句：At age 50, you are eligible to be a member of AARP（如果你 50 岁就可以成为 AARP 的会员)

AAUP (American Association of University Professors) (美国大学教授协会）

例句：The AAUP has many branches at different colleges and universities in the US (AAUP 在美国各大学有很多分会)

SCORE (Services Corps of Retired Executives)（退休主管服务队）(这是美国企业界主管退休后，免费担任顾问，协助年轻人创业的团体。）

(注意：corps 单复数一样，发音与 corpse 不同，要小心。）

(注：老外在机构名称缩写字前面，有时加冠词 the, a ,an，有时不加，不过在正式文件里，通常都加。）

2 一般考试名称：

SAT (Scholastic Aptitude Test) 学术能力倾向测验 (就是美国为高中生想进大学而设的考试)

例句：The well－known universities accept new students based on SAT scores and well－rounded personalities (名大学接受新生根据 SAT 成绩及各方面优良的品德)

GPA (Grade Point Average)（学业成绩总平均）

例句：His GPA always stands on the top of his class (他的 GPA 都是全班第一)

GED (General Equivalent Diploma); 一般同等文凭（高中没有毕业的学生，如果参加 GED，及格后，就可取得高中毕业z书)

例句：If he passes GED test, he will earn a high school diploma

AP (advanced placement) 在校高中生，如果选修 AP 课程，考试及格，将来进大学时，可不必再修。

例句：His son took some AP courses at high school

GMAT (Graduate Management Admission Test) 美国为攻读企管硕士 (MBA) 学生而设的入学考试

例句：In order to enter a MBA program, you need a high score on GMAT

LSAT (Law School Admission Test) 美国为攻读法律学生而设的入学考试

例句：He did very well in his LSAT (他的 LSAT 考得不错)

MCAT (Medical College Admission Test) 美国为进入医学院学生而设的考试

例句：Do you think he will do well in his MCAT

GRE (Graduate Record Exam) 这是美国大学研究所对一般研究生的入学考试

例句：Most American graduate schools require GRE scores(多半美国研究所需要 GRE 成绩)

TOEFL (Test of English as a Foreign Language) 外国学生想进美国大学的英语能力考试(即所谓：「托福」考试)

例句：Almost all Chinese college graduates are required to take TOEFL if they come to the US for advanced degrees (几乎所有的中国大学毕业生都要参加 TOEFL，假如他们要到美国取得高学位的话。)

CLEP（College Level Exam Program) 任何人只要有学识专长，都可参加这种考试，一旦及格，就可取得大学的学分。

例句：As long as you pass CLEP, You may earn college credits（只要你通过 CLEP，就能获得大学学分。）

(注：老外一般所谓「大学」只说 College，不说 University）

ESOL（English for Speakers of Other Languages） 这是美国为新来移民或外国学生所设的特别英语课程。也叫 ESL（English as a Second Language）

例句：Many American campuses offer ESOL courses for foreign students（许多美国校园为外国学生开设 ESOL 课程）

3 一般生活方面：

EOE (Equal Opportunity Employer) 这是美国各机构招考员工时向申请工作者表明自己是「平等机会雇主」。

例句：All African-Americans hope that their employments will be based on EOE（所有美国黑人都希望他们的工作机会均等）

DOQ (Depending on Qualifications) 根据申请工作者的资历决定是否雇用。

例句：The DOQ policy is being used by our school in hiring new teachers (聘请新教师时，本校采用 DOQ 政策。)

PR (Public Relation) 公共关系

例句：The college president wants to improve its PR with the community（大学校长想与社区增进公共关系）

CEO (Chief Executive Officer) 最高行政执行长 (多半指企业界或公司***)

例句：The CEO of this company will resign because of poor health (这公司的 CEO 因为身体不好而辞职)

CPA (Certified Public Accountant) 美国有执照的会计师

例句：Do you have a CPA to prepare your income tax（你有 CPA 为你报税吗？）

COLA (Cost of Living Adjustment) 生活费用的调整（即加薪时是按生活指数而定）

例句：Our annual pay raise will be based on COLA

STD (Sexually Transmitted Disease) = VD = Venereal Disease 性病（现在 STD 较常用）

例句：Many teen-agers face STD problems（许多青少年面临 STD 问题）

SOA (Sexually oriented Advertisement) 有关性方面的广告

例句：Don\'t you feel we have too much SOA in the media（你不认为在媒体上有太多的 SOA 吗？）

GOP (Grand Old Party) 美国共和党另一称呼 = Republican Party

例句：The GOP has nominated Mr Bush as its Presidential candidate（GOP 已提名 Bush 先生为总统候选人）

PMS (Pre-menstrual Syndrome) 这是女人在月经前不舒服或心情不好所常用的缩写字

例句：Don\'t bother her; she has PMS

ADHD (Attention Deficit Hyperactivity Disorder) 指青少年不能集中注意力，静不下来的一种病症。

例句：Tens of thousands of youngsters are suffering from ADHD in the US (在美国成千上万的青少年有 ADHD 的毛病)

RSVP (Respondez sil vous plait) 这是法文，通常在请帖上使用的「敬请回音」= Please reply（或 respond）

例句：There is“RSVP”on the invitation card

BYOB (bring your own bottle) 老外请客时，为了减少负担或个人爱好酒的品种，在请帖上注明「请自己带酒」。

例句：Whenever he invites guests, he asks “BYOB”。 (他只要请客，就要人家自己带酒。)

AIDS (Acquired Immune Deficiency Sydrome) 爱滋病

例句：AIDS has spread all over the world

CPR (Cardiopulmonary resuscitation) 心脏病急救法

例句：Everyone should learn how to do CPR

EKG (Electrocardiography) 心电图检查 (不是 ECG)

例句：Her physician asks her to have an EKG next week (医生要她下周做 EKG)

IV (intravenous injection) 为病人注射的点滴

例句：In the hospital emergency room, I saw a patient with an IV on his arm (在医院大的急诊病房里，我看见一个病人在打点滴）

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