随着时代的发展，个人素质不断地提高，很多事情都会用到报告，而且在写作上，格式会有不用程度上的变化，房地产政策分析及行业建议报告应该怎么写，小编在这里给大家整理了房地产政策分析及行业建议报告（精选10篇），欢迎大家来阅读，希望对大家有所帮助。

房地产政策分析及行业建议报告1

长沙是湖南省会，位于湖南省东部偏北，是湖南的政治，经济，文教，商贸和旅游中心，是中南地区重要的资金，技术，原材料集散地和交通枢纽，东接浙赣，西引川黔，北控荆楚，南领桂粤，素有“荆豫唇齿，黔粤咽喉”之称。全市现辖芙蓉，天心，岳麓，开福，雨花五区和长沙，望城，宁乡三县及浏阳市总面积/ziyuan/463.html

编辑导语：描述性分析思维的建立有助于帮助我们树立数据分析思维，具体而言，描述性分析思维有哪些思维维度和常见的数据指标？又该如何应用？本篇文章里，作者就描述性分析思维谈了谈他的见解和思路，不妨来看一下。

之前梳理了“数据思维”概念、培养锻炼以及应用的一些相关的内容，现在我们将开始梳理一些做数据分析需要具备哪些常见的、实用的、具体的数据分析思维，如描述性分析思维、二八和帕累托思维、PEST分析思维、生命周期分析思维、竞品分析思维、结构化分析思维等。

本文将从数据分析入门级思维——描述性分析思维开始梳理，从而帮助大家树立数据分析思维的意识。

在做数据分析之前，我们首先要认识了解数据，将会收集一系列复杂的数据信息，对相关的数据进行统计整理。

在这种情况下，仅单靠让人“看”数据，会让人一脸茫然失措的。就像有些人不懂得如何更好地展示分析结果和数据来印证自己的分析，如一个人满腹经纶却不知该如何一展雄才。

想让人了解数据的大致情况、印证自己的分析时，利用描述性分析思维，就能让我们了解到数据信息的整体概况，还能让我们观察到数据的特征和异常问题等。

描述性分析思维，即对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布和一些基本的可视化统计图形以及清晰的文字描述。

二、描述性分析思维有哪些指标？

所谓指标是帮助我们打开思路，通过多个指标对数据进行深度解读，不能仅仅靠着对数据的一种感觉和敏感来进行数据分析，这样的主观性太强。因此，我们来看一下描述性分析思维有哪些指标？

常用的描述性统计分析指标有：平均值、四分位数、方差、标准差、中位数、众数等。通过这些指标的计算和图形视觉化展示，让我们发现原来这些数据是这样的情况！

平均值顾名思义就是计算数据的平均数是多少，可以让我们了解到数据的平均水平是多少。

公式：平均值μ=（数值X1+X2+X3……）/N（多少项，数值的数量）

• 优点：计算简单，可让人了解到平均水平如何。
• 缺点：当数据值差距很大的时候，呈现的平均水平结果就可能会出现不客观的现象，出现平均数陷阱，让人误解。例如，我们总觉得自己的收入水平拉低了城市人均工资的水平线。

众数（Mode）：统计分布上具有明显集中趋势点的数值，代表数据的一般水平（众数可以不存在或多于一个）。

中位数描述数据中心位置的数字特征。大体上比中位数大或小的数据个数为整个数据的一半。对于对称分布的数据，均值与中位数比较接近；对于偏态分布的数据，均值与中位数不同。中位数的又一显著特点是不受异常值得影响，具有稳健性，因此它是数据分析中相当重要的统计量。

4. 方差、标准差、标准分

方差：样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。

标准分也叫z分数，是一种具有相等单位的量数。它是将原始分数与团体的平均数之差除以标准差所得的商数，是以标准差为单位度量原始分数离开其平均数的分数之上多少个标准差，或是在平均数之下多少个标准差。它是一个抽象值，不受原始测量单位的影响，并可接受进一步的统计处理。

用公式表示为：z=(x-μ)/σ;其中z为标准分数；x为某一具体分数，μ为平均数，σ为标准差。

标准分表示【某个数值】距离平均值多少个标准差。在质量管理中，我们常常听到6西格玛管理就是标准分的典型应用。这个标准差，通常用每百万次采样数的缺陷率来衡量。

1个标准差，就是每万件抽样中，有69万个不合格，相当于一本书每页有170个错别字。3个标准差就是每百万件抽样中，有6.7万个不合格，相当于一本书每页有1.5个错字。6个标准差就是每百万件抽样中，有3.4个不合格，相当于整个小型图书馆的所有藏书中，只有1个错别字。

四分位数是指在把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值，分割后我们会通过5个数值来描述数据的整体分布情况。

1. 下界：最小值，即第0%位置的数值；
2. 下四分位数：Q1，即第25%位置的数值；
3. 中位数：Q2，即第50%位置的数值；
4. 上四分位数：Q3，即第75%位置的数值；
5. 上界：最大值，即第100%位置的数值。

• 优点：可以用来对比不同类别数据的整体情况，还可以识别出可能的异常值。
• 缺点：无法反映数据的波动大小。

极差=最大值-最小值，是描述数据分散程度的量，极差描述了数据的范围，但无法描述其分布状态。且对异常值敏感，异常值的出现使得数据集的极差有很强的误导性。

偏度用来评估一组数据的分布呈先的对称程度，即以正态分布为标准描述数据对称性的指标。

峰度用来评估一组数据的分布形状的高低程度，即描述正态分布中曲线峰顶尖哨程度的指标。然而：

• 均值、中位数、众数体现了数据的集中趋势。
• 极差、方差、标准差体现了数据的离散程度。
• 偏度、峰度体现了数据的分布形状。

以上是常用的描述性分析的指标，还有一些其他的指标，如绝对数、相对数：倍数、成数、百分数等，这里就不一一介绍了。

三、描述性分析思维维度有哪些？

其实，在日常的数据分析中我们经常使用一些特征值，尤其是我们做周报或者月报的分析时，这些描述性的统计分析特征值对于我们有一定的帮助，描述性统计分析是进行正确的统计推断的先决条件。可通过数据的集中趋势、离散程度、分布类型和特点等维度进行初步分析。

1. 集中趋势的描述性统计

• 均值：描述一组数据的平均水平，是集中趋势中波动最小、最可靠的指标，但是均值容易受到极端值（极小值或极大值）的影响。
• 中位数:最适合的表征集中趋势的指标。
• 众数：常用于描述定性数据的集中趋势，不受极端值的影响。

2. 离散程度的描述性统计

• 最大值和最小值：是一组数据中的最大观测值和最小观测值。
• 极差：一般情况下，极差越大，离散程度越大，其值容易受到极端值的影响。
• 方差和标准差：是描述一组数据离散程度的最常用、最适用的指标，值越大，表明数据的离散程度越大。

3. 分布形态的描述性统计

• 偏度：当偏度=0时，分布是对称的；当偏度>0时，分布呈正偏态；当偏度<0时，分布呈负偏态。
• 峰度：当峰度=0时，分布和正态分布基本一直；当峰度>0时，分布形态高狭；当峰度<0时，分布形态低阔。

• 频数分布分析（又称频率分析）主要通过频数分布表、条形图和直方图、百分位值等来描述数据的分布特征。
• 在做频数分布分析时，通常按照定性数据（即分类的类别），统计各个分类的频数，计算各个分类所占的百分比，进而得到频率分布表，最后根据频率分布表来绘制频率分布图。

5. 按照时间递增的趋势统计

特殊情况下，当X轴是日期数据，Y轴是统计量（比如均值、总数量）时，可以绘制出统计量按照时间递增的趋势图，从图中可以看到统计量按照时间增加的趋势（无变化、递增或递减）和周期性。

例如，下图的X轴是日期，Y轴的统计量是总数量，两条折线分别是新增企业数和新增用户数据

四、描述性分析思维运用基本思路？

那么，接下来，我们来梳理一下描述性分析思维运用的基本思路？

首先，要描述目前的数据表现的现状是什么，根据分析目的，提取指标数据的具体数值：如数量、平均数、极差、标准差、方差、极值。

其次，描述分布规律：如均匀分布、正态分布、集中趋势、长尾分布。

然后，根据以往的数据的或者是之前制定的标准，制定参考标准。

最后，综合现状和标准，输出有价值的结论，并进行可视化：如柱状图、条形图、散点图、饼状图。

只有业务概况+数据指标+标准（可视化）才能得出一个“是什么”的结论。

业务概况+数据指标+标准（可视化）=结论的分析流程，非常简单，不过标准如何去制定？那又是需要我们深思的问题了。

例如，一个门店购买商品的数量的平均值是多少？四分位数是多少？标准差是多少？标准分是多少？两个数据的变异系数是多少？

一个门店销量每日增长趋势怎么样？客单价的分布如何？成什么分布？门店总销量是多少？哪个商品卖得最好？细分的品类中卖的最好的是什么？

例如面包中，是有奶油面包的好，还是无脂面包=卖的好？什么时间用户购买最集中，一天中哪个时间段购买最集中，卖得最好？

描述性分析思维，即解决业务现状“是什么”的问题，这是最基础的、最直观简洁的数据思维。但是由于简单，对多元变量的关系难以描述。现实生活中，自变量通常是多元的：决定体重不仅有身高，还有饮食习惯，肥胖基因等等因素。

但可以通过一些高级的数据处理手段，对多元变量进行处理，例如特征工程中，可以使用互信息方法来选择多个对因变量有较强相关性的自变量作为特征，还可以使用主成分分析法来消除一些冗余的自变量来降低运算复杂度。

在之后我们会提到拆解思维、对比思维等数据分析思维中都会涉及。总之，以后运用数据分析思维做得多了，做数据分析输出的成果就更严谨，有依据，有说服力，不在停留“取数”阶段了。

木兮擎天＠，微信公众号：木木自由，人人都是产品经理专栏作家。多年互联网数据运营经验，涉猎运营领域较广，关注于运营、数据分析的实战案例与经验以及方法论的总结，探索运营与数据的神奇奥秘！

本文原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载

特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。

深度盘点：一文详解数据分析中100个常用指标和术语（分析指标体系中各项具体指标及计算方法）

大家好，有个朋友是金融行业产品经理，最近在对已有的站内用户做分层与标签分类，需要对用户进行聚类分析。一般从事数据分析行业的朋友对这类词并不陌生，但是像市场运营人员就会把这类些名词概念搞混，导致结果不准确。数据分析相关概念多且杂，容易搞混。

为了便于大家区分，今天我就来盘点一下数据分析常用的术语解释。建议大家收藏起来方便查看，喜欢关注、点赞。

按照以下三类进行汇总。

互联网常用名词解释统计学名词解释数据分析名词解释

一、互联网常用名词解释

指某段时间内访问网站或某一页面的用户的总数量，通常用来衡量一篇文章或一次活动带来的流量效果，也是评价网站日常流量数据的重要指标。PV可重复累计，以用户访问网站作为统计依据，用户每刷新一次即重新计算一次。

指来到网站或页面的用户总数，这个用户是独立的，同一用户不同时段访问网站只算作一个独立访客，不会重复累计，通常以PC端的Cookie数量作为统计依据。

指用户通过外部链接来到网站，从用户来到网站到用户在浏览器中关闭页面，这一过程算作一次访问。

Visit可重复累计，比如我打开一个网站又关闭，再重新打开，这就算作两次访问。

指一个网站起主目录功能的页面，也是网站起点。通常是网站首页。

指用户从外部链接来到网站，直接跳转到的第一个页面。比如朋友给我发了一个介绍爆款T恤的淘宝链接，我点开会直接跳转到介绍T恤的那个页面，而不是淘宝网众多其他页面之一，这个介绍T恤的页面可以算作是着陆页。

指用户通过链接来到网站，在当前页面没有任何交互就离开网站的行为，这就算作此页面增加了一个“跳出”，跳出率一般针对网站的某个页面而言。

跳出率=在这个页面跳出的用户数/PV

一般针对某个页面而言。指用户访问某网站的某个页面之后，从浏览器中将与此网站相关的所有页面全部关闭，就算此页面增加了一个“退出“。

退出率=在这个页面退出的用户数/PV

指某个页面被用户访问，在页面停留时长的平均值，通常用来衡量一个页面内容的质量。

指用户完成设定的转化环节的次数和总会话人数的百分比，通常用来评价一个转化环节的好坏，如果转化率较低则急需优化该转化环节。转化率=转化会话数/总会话数

反映投入和产出的关系，衡量我这个投资值不值得，能给到我多少价值的东西（非单单的利润），这个是站在投资的角度或长远生意上看的。

其计算公式为：投资回报率（ROI）=年利润或年均利润/投资总额×100%，通常用于评估企业对于某项活动的价值，ROI高表示该项目价值高。

指消费者在网站中的重复购买次数。

通常指将用户引导至目标页面的URL（超链接）。在百度统计中，引荐流量叫做“外部链接”。

描述哪些顾客可能停止使用公司的产品/业务，以及识别哪些顾客的流失会带来最大损失。流失分析的结果用于为可能要流失的顾客准备新的优惠。

根据现有的顾客数据，将特征、行为相似的顾客归类分组。描述和比较各组。

18、顾客的生命周期价值

顾客在他/她的一生中为一个公司产生的预期折算利润。

识别在交易中经常同时出现的商品组合或服务组合，例如经常被一起购买的产品。此类分析的结果被用于推荐附加商品，为陈列商品的决策提供依据等。

帮助企业做出实时（近乎无延迟）的最优销售/营销决策。比如，实时决策系统（打分系统）可以通过多种商业规则或模型，在顾客与公司互动的瞬间，对顾客进行评分和排名。

指建立后能够长期维持的客户关系的百分比。

描绘并测量人与人、组与组、机构与机构、电脑与电脑、URL与URL、以及其他种类相连的信息/知识实体之间的关系与流动。这些人或组是网络中的节点，而它们之间的连线表示关系或流动。SNA为分析人际关系提供了一种方法，既是数学的又是视觉的。

估测一名顾客继续使用某业务的时间，或在后续时段流失的可能性。此类信息能让企业判断所要预测时段的顾客留存，并引入合适的忠诚度政策。

绝对数：是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口等等。

相对数：是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。相对数的计算公式：

相对数=比较值（比数）/基础值（基数）

百分比：是相对数中的一种，他表示一个数是另一个数的百分之几，也成为百分率或百分数。百分比的分母是100，也就是用1%作为度量单位，因此便于比较。

百分点：是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度，1%等于1个百分点。

频数：一个数据在整体中出现的次数。

频率：某一事件发生的次数与总的事件数之比。频率通常用比例或百分数表示。

比例：是指在总体中各数据占总体的比重，通常反映总体的构成和比例，即部分与整体之间的关系。

比率：是样本(或总体)中各不同类别数据之间的比值，由于比率不是部分与整体之间的对比关系，因而比值可能大于1。

倍数：用一个数据除以另一个数据获得，倍数一般用来表示上升、增长幅度，一般不表示减少幅度。

番数：指原来数量的2的n次方。

同比：指的是与历史同时期的数据相比较而获得的比值，反应事物发展的相对性。

环比：指与上一个统计时期的值进行对比获得的值，主要反映事物的逐期发展的情况。

变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。

在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。如:年龄、体重等变量。

离散变量的各变量值之间都是以整数断开的，如人数、工厂数、机器台数等，都只能按整数计算。离散变量的数值只能用计数的方法取得。

又名分类变量：观测的个体只能归属于几种互不相容类别中的一种时，一般是用非数字来表达其类别，这样的观测数据称为定性变量。可以理解成可以分类别的变量，如学历、性别、婚否等。

即平均值，平均数是表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。

对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。

它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。

某属性的缺失率=数据集中某属性的缺失值个数/数据集总行数。

指一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值，与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。

是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。

中文环境中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。

皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。相关系数用r表示，其中n为样本量，分别为两个变量的观测值和均值。r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的绝对值越大表明相关性越强。

相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母r表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔森相关系数。

特征值是线性代数中的一个重要概念。在数学、物理学、化学、计算机等领域有着广泛的应用。设A是向量空间的一个线性变换，如果空间中某一非零向量通过A变换后所得到的向量和X仅差一个常数因子，即AX=kX，则称k为A的特征值，X称为A的属于特征值k的特征向量或特征矢量。

聚合(Aggregation)： 搜索、合并、显示数据的过程。

算法(Algorithms)： 可以完成某种数据分析的数学公式。

分析法(Analytics)： 用于发现数据的内在涵义。

匿名化(Anonymization)： 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据。

分析型客户关系管理（Analytical CRM/aCRM）： 用于支持决策，改善公司跟顾客的互动或提高互动的价值。针对有关顾客的知识，和如何与顾客有效接触的知识，进行收集、分析、应用。

行为分析法(Behavioural Analytics)： 这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式。

批量处理（Batch processing）： 尽管从大型计算机时代开始，批量处理就已经出现了。由于处理大型数据集，批量处理对大数据具有额外的意义。批量数据处理是处理一段时间内收集的大量数据的有效方式。

商业智能（Business Intelligence）: 分析数据、展示信息以帮助企业的执行者、管理层、其他人员进行更有根据的商业决策的应用、设施、工具、过程。

分类分析(Classification analysis)： 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程;这类数据也被称为元数据(meta data),是描述数据的数据。

云计算(Cloud computing)： 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的（即云端）。

集群计算（Cluster computing）： 这是一个使用多个服务器集合资源的“集群”的计算术语。要想更技术性的话，就会涉及到节点，集群管理层，负载平衡和并行处理等概念。

聚类分析(Clustering analysis)： 它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性。

冷数据存储(Cold data storage)： 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时。

对比分析(Comparative analysis)： 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果。

相关性分析(Correlation analysis)： 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关。

仪表板(Dashboard)： 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中。

数据聚合工具(Data aggregation tools)： 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程。

数据分析师(Data analyst)： 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员。

数据库(Database)： 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库。

数据湖（Data lake）： 数据湖是原始格式的企业级数据的大型存储库。与此同时我们可以涉及数据仓库，它在概念上是相似的，也是企业级数据的存储库，但在清理、与其他来源集成之后是以结构化格式。数据仓库通常用于常规数据（但不是专有的）。数据湖使得访问企业级数据更加容易，你需要明确你要寻找什么，以及如何处理它并明智地试用它。

暗数据（Dark Data）： 基本上指的是，由企业收集和处理的，但并不用于任何意义性目的的数据，因此它是“暗”的，可能永远不会被分析。它可以是社交网络反馈，呼叫中心日志，会议笔记等等。有很多人估计，所有企业数据中的 60-90％ 可能是“暗数据”，但谁又真正知道呢？

数据挖掘（Data mining)： 数据挖掘是通过使用复杂的模式识别技术，从而找到有意义的模式，并得出大量数据的见解。

数据中心(Data centre)： 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器。

数据清洗(Data cleansing)： 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。

数据质量（Data Quality）： 有关确保数据可靠性和实用价值的过程和技术。高质量的数据应该忠实体现其背后的事务进程，并能满足在运营、决策、规划中的预期用途。

数据集市(Data Mart)： 进行数据集买卖的在线交易场所。

数据建模(Data modelling)： 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义。

数据集(Data set)： 大量数据的集合。

数据虚拟化(Data virtualization)： 数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等。

判别分析(Discriminant analysis)： 将数据分类，按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。

分布式文件系统(Distributed File System)： 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统。

文件存贮数据库(Document Store Databases)： 又称为文档数据库，为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据。

探索性分析(Exploratory analysis)： 在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法。

提取-转换-加载(ETL:Extract,Transform and Load)： 是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程，天善学院有国内唯一的最全的ETL学习课程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库。

游戏化(Gamification)： 在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。

图形数据库(Graph Databases)： 运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。

网格计算(Grid computing)： 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。

Hadoop： 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。

Hadoop数据库(HBase)： 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用。

内存数据库(IMDB:In-memory)： 一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。

物联网（IoT）： 最新的流行语是物联网（IOT）。IOT通过互联网将嵌入式对象（传感器，可穿戴设备，汽车，冰箱等）中的计算设备进行互连，并且能够发送以及接收数据。IOT生成大量数据，提供了大量大数据分析的机会。

键值数据库(Key-Value Databases)： 数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。

负载均衡(Load balancing)： 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。

日志文件(Log file)： 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。

机器数据(Machine data)： 由传感器或算法在机器上产生的数据。

机器学习(Machine learning)： 人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。

元数据(Meta data)： 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。

多值数据库(MultiValue Databases)： 是一种非关系型数据库(NoSQL),一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。

自然语言处理(Natural Language Processing)： 是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。

网络分析(Network analysis)： 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。

NewSQL： 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库。

NoSQL： 顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。

基于对象图像分析(Object-based Image Analysis)： 数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。

操作型数据库(Operational Databases)： 这类数据库可以完成一个组织机构的常规操作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问、收集、检索公司内部的具体信息。

优化分析(Optimization analysis)： 在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。

本体论(Ontology）： 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)

异常值检测(Outlier detection)： 异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。

联机分析处理（On-Line Analytical Processing，OLAP）： 能让用户轻松制作、浏览报告的工具，这些报告总结相关数据，并从多角度分析。

模式识别(Pattern Recognition)： 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测

平台即服务(PaaS:Platform-as-a-Service)： 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务。

预测分析(Predictive analysis)： 大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇。

公共数据(Public data)： 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。

数字化自我(Quantified Self)： 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为。

R： 是一种编程语言，在统计计算方面很出色。如果你不知道 R，你就称不上是数据科学家。R 是数据科学中最受欢迎的语言之一。

再识别(Re-identification)： 将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息。

回归分析(Regression analysis)： 确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)。

实时数据(Real-time data)： 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据。

推荐引擎(Recommendation engine)： 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品。

路径分析(Routing analysis)： –针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的。

半结构化数据(Semi-structured data)： 半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构。

结构化数据(Structured data)： 可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。

情感分析(Sentiment Analysis)： 通过算法分析出人们是如何看待某些话题。

信号分析(Signal analysis)： 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。

相似性搜索(Similarity searches)： 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据。

仿真分析(Simulation analysis)： 仿真是指模拟真实环境中进程或系统的操作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优。

空间分析(Spatial analysis)： 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律。

_SQL：_在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言。

流处理（Stream processing）： 流处理旨在对有“连续”要求的实时和流数据进行处理。结合流分析，即在流内不间断地计算数学或统计分析的能力。流处理解决方案旨在对高流量进行实时处理。

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。

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。

文本挖掘（Text Mining）： 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算，以便用数学术语表达文本结构，之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。

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。

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。

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。

_网络挖掘/网络数据挖掘（Web Mining / Web Data Mining)：_使用数据挖掘技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

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。

以上就是数据分析相关术语的盘点，看完别忘了收藏哟~

欢迎转载、收藏、有所收获点赞支持一下！

目前开通了技术交流群，群友已超过2000人，添加时最好的备注方式为：来源+兴趣方向，方便找到志同道合的朋友