大数据分析师必知的25个术语

最后，您将对Data Analytics中最基本的流程，工具和任务有基本的了解。在我们完全指导的数据分析入门课程中，所有这些内容都得到了详细介绍，该课程将使您从一个完整的初学者到对数据的了解仅一个月。现在，让我们打开前25个术语并找出其中的内容。

1资讯主页

数据分析师使用数据可视化工具(通常称为仪表板)将接收到的所有数据转换为图表。从本质上讲，这是他们的控制室，他们可能花了很多时间来构建这个数据中心。确保告诉他们看起来很棒。

2数据收集

一个相当宽泛的术语，用于描述收集数据的实际行为。根据业务或组织的性质，可通过多种方法收集数据。数据可以从在线调查的结果中收集，也可以通过记录进入购物中心的人员来往的传感器收集。数据分析师必须确保安全地收集数据且不会遇到问题。

3统计

数据分析师应该至少对统计数据有基本的了解，因为他们经常在数据分析中发挥作用。重要的是要知道离散变量和连续变量之间的区别，数据分析人员将需要掌握统计模型。

4数据建模

对于外行来说，很难建立数据模型。简而言之，数据模型用于映射数据需要流动的方式。使用文本和符号，可以更基本地了解复杂数据流及其移动之间的关系。一旦确定了数据的前进方向，就可以开始计划如何分析数据。

5数据准确性

另一方面，数据准确性是一个非常简单的概念。您收集和记录的数据必须正确，否则将基于虚假信息做出业务决策。数据准确性的另一方面涉及数据收集的方法-应该有一种标准的方法来收集企业内部的数据，以确保一致的数据收集。

6数据挖掘

数据挖掘是数据分析的核心-广义上讲，它是指搜索数据以识别模式和趋势的整个过程。数据分析师是信息产业的坚强后盾。

7数据监控

预计数据分析师将定期检查数据的收集和存储，以确保其符合质量和格式标准。良好的数据监控做法可以避免在移动数据之前检查数据，从而节省了业务时间和金钱。

8数据清理/数据清理

数据清理是指删除数据的行为，这将导致分析失真或不准确。如果您的数据很脏，或者是因为您收集的数据质量不佳，或者是因为其中包含的准确性不高，那么该是时候洗一下了，错误的决定将在此基础上做出。

9预测分析

预测分析也称为预测建模，它涉及使用数据对未来结果进行假设和预测。必须使用预测分析来维持业务的竞争优势。

10数据完整性

数据完整性是数据在其整个生命周期中的维护和保护。它涉及安全性，备份和删除重复数据。

11数据提取

数据提取是从数据源中获取数据以进行存储或处理的实际过程。通常，数据在提取时是非结构化的，并且可以采用任何形式，例如表和索引。

12数据验证

数据验证涉及确保您收集的数据正确且有意义。数据分析师需要有效的数据，否则就一无所有!在Excel中，数据验证工具涉及在单元格上放置规则，以便输入数据的用户受到输入内容的限制。这样可以确保用户不会出错，并且不会导致您得到无效数据。

13数据转换

在源中提取的数据很少采用正确的格式进行分析的情况很少。需要将其转换为目标系统使用的格式。例如，将数据移至云数据仓库时，通常需要更改数据类型。

14预测

与预测分析一样，预测是数据分析的核心。这是关于根据过去和现在的数据制定未来的决策。预测中使用了多种方法，使用哪种方法取决于要分析的数据类型。当可用数据与预测无关时，使用定性预测方法，而在处理数字数据时使用定量方法。

15建立数据管道

数据分析的最重要方面之一是保持有效的数据流。没有使数据成功流动，数据分析师就无法开始工作。数据流可能会出错，数据管道的目的是使路由尽可能平滑和直接。但是，它并非没有缺陷，并且数据可能在传输过程中被破坏或重复。

16数据整合

这涉及统一来自各种不同来源的数据。例如，合并正在合并的两家公司的数据库，或者何时需要与其他方共享数据。随着数据在业务中变得越来越重要，数据集成过程变得越来越普遍。

17算法

在整个数据分析中都使用算法(逐步解决问题的方法)。掌握如何在Excel中创建算法是数据分析师角色的重要组成部分。它们用于 *** 纵数据，无论是搜索特定项目，对项目进行排序还是定位数据的某些方面。

18映射

对于许多数据流程的成功至关重要，数据映射是较大的数据迁移和数据集成过程的组成部分。映射匹配来自不同数据源的字段，以便可以成功移动数据。一个字段中出现的内容(例如电话号码)需要准确地复制到相应的目标字段中。

19细分/细分

分段的过程涉及将数据分离并分成多个块，以便可以专注于对数据某些方面的特定分析。细分对于市场营销中的数据分析至关重要，因此您可以更加专注于特定的客户购买习惯。

20非结构化数据

这是常规数据库中不适合的数据，通常是因为本质上无法进行分析。文本经常被分类为非结构化数据。调查，呼叫中心记录和其他此类数据形式都是非结构化数据的示例。

21 API

应用协议接口是使一系列功能自动化的现成代码，通常用于数据分析。为了加快预测分析的过程，API用于快速处理和摘要数据。我们需要将信息转换为智能，而API通过执行与此类工作相关的通常单调的任务，使数据分析师的工作变得更轻松。

22数据充实

关于客户数据，数据充实的过程涉及第三方数据与现有数据的合并。“丰富”一词涉及这样的事实，即当您向其中添加额外的数据时，原始数据变得更加有价值。这一切与了解更多有关您的客户有关，并且当配备了这些知识后，品牌便可以个性化他们的营销。

23数据可访问性

通过改善数据的可访问性，其他涉众可以使用此类数据来影响自己的决策。公司员工对数据的了解越多，他们就越有能力做出明智的决策，从而在竞争中处于领先地位。

24数据核对

数据协调本质上是一项检查，旨在确保数据迁移正常运行。将目标数据与原始源数据进行比较，以检查所有计划中的事情。重要的是要证明迁移没有遇到问题。

25数据标准化

为了允许将不同的数据集一起使用，必须确定一种通用形式。本质上，这是将不同的变量放在相同的范围内的行为，以便可以对它们进行比较和对比。此过程发生在从源中获取数据之后，然后再将其加载到目标系统中。

所以你怎么看所有大数据分析师必知的25个术语和过程乍一看似乎令人生畏，但如果其中任何一个引起了您的兴趣，为什么不参加我们的数据分析入门课程而又走得更远呢除了这篇文章之外，大数据分析师必知的25个术语我们还介绍 了数据分析师和数据科学家之间的差异，而我们的数据分析师薪资指南将使您了解作为数据分析师可以赚到的钱。

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//将数据显示到网页上

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定义1

严格地说，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。 JMartin给数据库下了一个比较完整的定义：数据库是存储在一起的相关数据的集合，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用服务；数据的存储独立于使用它的程序；对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时，则该系统包含一个“数据库集合”。

定义2

数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改和检索由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。

定义3

(伯尔尼公约议定书专家委员会的观点) 所有的信息(数据率档）的编纂物，不论其是以印刷形式，计算机存储单元形式，还是其它形式存在，都应视为“数据库”。 数字化内容选择的原因有很多，概括起来主要有： (1)存储空间的原因。数字化的产品是通过网络被广大用户存取利用，而大家都知道数字化产品是存放在磁盘阵列上的，磁盘阵列由服务器来管理，磁盘空间是有限的，服务器的能力也是有限的，不可能无限量地存入数字资源，这就需要我们对文献资源数字化内容进行选择。 (2)解决数字化生产高成本和图书馆经费有限性之间矛盾的需要。几乎没有图书馆有充足的资源来对整个馆藏进行数字化，内容选择不可避免。 (3)数字资源管理的需要。技术的快速发展使数字化项目所生成的数字资源的生命周期越来越短，投入巨资进行数字迁移是延长数字资源生命的1个重要途径，昂贵的维护成本就必须考虑数字化的内容选择。 数据库发展史数据库技术从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域，吸引越来越多的研究者加入。数据库的诞生和发展给计算机信息管理带来了一场巨大的革命。三十多年来，国内外已经开发建设了成千上万个数据库，它已成为企业、部门乃至个人日常工作、生产和生活的基础设施。同时，随着应用的扩展与深入，数据库的数量和规模越来越大，数据库的研究领域也已经大大地拓广和深化了。30年间数据库领域获得了三次计算机图灵奖（CW Bachman,EFCodd, JGray），更加充分地说明了数据库是一个充满活力和创新精神的领域。就让我们沿着历史的轨迹，追溯一下数据库的发展历程。 传统上，为了确保企业持续扩大的IT系统稳定运行，一般用户信息中心往往不仅要不断更新更大容量的IT运维软硬件设备，极大浪费企业资源；更要长期维持一支由数据库维护、服务器维护、机房值班等各种维护人员组成的运维大军，维护成本也随之节节高升。为此，企业IT决策者开始思考：能不能像拧水龙头一样按需调节的使用IT运维服务？而不是不断增加已经价格不菲的运维成本。

定义4

数据库（DataBase，DB）是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。她是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。数据库的概念实际包括两层意思： （1）数据库是一个实体，它是能够合理保管数据的“仓库”，用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据，“数据”和“库”两个概念结合成为数据库。 （2）数据库是数据管理的新方法和技术，他能更合适的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。

数据库管理员（Database Administrator，简称DBA），从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)的相关工作人员的统称，属于运维工程师的一个分支，主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。

DBA的核心目标是保证数据库管理系统的稳定性、安全性、完整性和高性能。

在国外，也有公司把DBA称作数据库工程师(Database Engineer)，两者的工作内容基本相同，都是保证数据库服务724小时的稳定高效运转，但是需要区分一下DBA和数据库开发工程师(Database Developer)：

数据库开发工程师的主要职责是设计和开发数据库管理系统和数据库应用软件系统，侧重于软件研发；DBA的主要职责是运维和管理数据库管理系统，侧重于运维管理。

扩展资料

能力要求

理解数据备份/恢复与灾难恢复；工具集的使用；知道如何快速寻找答案；知道如何监控和优化数据库性能；研究新版本；理解代码最佳实践方法；持续不断地学习；数据库安全性；数据库设计；索引设计；容量监控与规划；数据库许可证；尽可能实现自动化。

数据库管理系统是一个能够提供数据录入、修改、查询的数据 *** 作软件，具有数据定义、数据 *** 作、数据存储与管理、数据维护、通信等功能，且能够允许多用户使用。另外，数据库管理系统的发展与计算机技术发展密切相关。

若要进一步完善计算机数据库管理系统，技术人员就应当不断创新、改革计算机技术，并不断拓宽计算机数据库管理系统的应用范围，从而真正促进计算机数据库管理系统技术的革新。

参考资料来源：百度百科-数据库管理员

参考资料来源：百度百科-数据库管理系统

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