物联网水表山东泰金电子怎么交费

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水表，是测量水流量的仪表，大多是水的累计流量测量，一般分为容积式水表和速度式水表两类，起源于英国，水表的发展已有近二百年的历史，选择水表规格时，应先估算通常情况下所使用流量的大小和流量范围，然后选择常用流量最接近该值的那种规格的水表作为首选。

结构

传统水表的内部结构从外向里可分为壳体、套筒、内芯三大件。壳体是生铁铸成的，水从进水口出来之后通过壳体的下部环形空间，这里叫做“下环室”。在这个环形空间的上面有“上环室”和出水口相通。套筒的底部有个带有小孔的过滤网，滤出水中的杂物。

套筒侧面有上下两排圆孔，孔的位置恰好与壳体的上下环室对着，显然，下排是进水孔，上排是出水孔。特别值得注意的是，这两排孔都是沿圆的切线方向斜着打的。注意上下两排孔的方向相反。水从下排孔沿切线方向流进去，势必形成旋转的水流，这对于水表的工作是十分重要的。

内芯分为上、中、下三层，从玻璃窗看到的是上层，只有指针和刻度盘。其实最关键的是下层，这里面有个塑料轮，轮边上有许多塑料叶片，叫做“叶轮”。

运动步数显示在桌面的方法：
1、打开手机的设置功能，进入手机的设置界面。
2、在设置的界面里点击“安全和隐私”，进入安全和隐私设置界面。
3、在安全和隐私的界面里点击“锁屏和密码”，然后就可以看到锁屏封面的设置。
4、将“在锁屏上显示步数”的开关打开，然后退出设置，在锁屏上就可以看到自己的步数了。

海尔智家外包给美国、欧洲和日本等知名公司。选择与美国、欧洲和日本等知名公司合作，以开放式研发为核心理念，创建了一个拥有领先研发技术的中心实验室。公司还与清华大学、哈尔滨工业大学、西安交通大学等建立了战略合作伙伴关系，组建了研发团队，来进行相互之间的技术交流。
2统一采购，网络竞标
海尔智家的采购业务在初期是由各地的相关部门进行独立采购，这样一来，由于各地采购标准存在差异，各地供应商的产品也存在差异，就会使得采购标准、采购成本和采购效率都会产生差异。原材料的差异必定会导致产品质量产生差异，进而会影响企业的品牌影响力，不利于企业轻资产的运营。
因此海尔智家建立了统一的采购平台，将各地的采购部门进行整合，将各地的采购需求汇总到统一的订购平台，再由平台统一进行订购并发放材料。这样做一方面统一了原材料的标准，有利于产品质量的把控，形成品牌效应。
另一方面由于订购平台是集合各地的所有需求进行订购，因此订购数量巨大。海尔智家每年的原材料订购品种包含15万种，订购金额超过千亿元，凭借巨大的订购规模可以降低采购的成本。
3加强品牌运营力度
品牌作为典型的轻资产，对企业利润有着重大影响。企业能否得到消费者的认可，很大程度上取决于顾客是否认可其品牌形象。
只有顾客认可该品牌，企业才能依靠品牌效应进一步地扩大客户群体。与此同时，客户群体的需求各不相同，根据不同层次的客户群体，将产品进行分级销售，可以在为企业构建良好的品牌形象的同时，获取更高的收益。因此海尔智家将产品进行了分级并建立了相应的子品牌，包括卡萨帝、海尔和统帅等。

4更注重附加值
在转型轻资产运营的过程中，海尔智家通过关注企业的高附加值环节，大力支持研发创新，提高了自身的品牌影响力，增加了客户粘性。通过将生产环节外包，拓宽营销渠道，提供优质的服务。
增强了企业的核心竞争力，通过建立统一平台，改善网络架构提升了企业运营的稳定性，提升了企业抵御风险的能力。这一系列的布局和转变，都是为了将企业关注的重点转为价值链上的高附加值环节。
尽管海尔智家不关注高附加值环节，仍可以获得可观的收益，但是现阶段的市场瞬息万变，如果企业不去追求更加稳定的发展方法，可能会被时代的发展所抛弃。所以海尔智家对轻资产的运用给了企业一种全新的视角，对自身的价值创造能力进行评估和运用。

飞机
飞机
有动力装置和固定机翼的重于空气的航空器。动力装置用于产生推（拉）力或动力升力，机翼用于在大气中运动时产生升力。也有人把气球、飞艇以外的航空器泛称为飞机。
分类
按用途分为军用飞机和民用飞机。军用飞机包括：战斗机、强击机、轰炸机、战斗轰炸机、反潜机、侦察机、预警机、电子对抗飞机、空中加油机、军用运输机、军用教练机等。民用飞机包括：运输机（客机、客货机、货机）、体育运动飞机、公务飞机、农业飞机、试验研究机和其他专门用途飞机等。
飞机还可按组成部件的外形、数目和相对位置进行分类。按机翼的数目，可分为单翼机、双翼机和多翼机。按机翼相对于机身的位置，可分为下单翼、中单翼和上单翼飞机。按机翼平面形状，可分为平直翼飞机、后掠翼飞机、 前掠翼飞机和三角翼飞机。按水平尾翼的位置和有无水平尾翼，可分为正常布局飞机（水平尾翼在机翼之后）、鸭式飞机（前机身装有小翼面）和无尾飞机（没有水平尾翼）；正常布局飞机有单垂尾、双垂尾、多垂尾和V型尾翼等型式。按推进装置的类型，可分为螺旋桨飞机和喷气式飞机；按发动机的类型，可分为活塞式飞机、涡轮螺旋桨式飞机和喷气式飞机；按发动机的数目，可分为单发飞机、双发飞机和多发飞机。按起落装置的型式，可分为陆上飞机、水上飞机和水陆两用飞机。还可按飞机的飞行性能进行分类：按飞机的飞行速度，可分为亚音速飞机、超音速飞机和高超音速飞机。按飞机的航程，可分为近程飞机、中程飞机和远程飞机。
组成
飞机的主要组成部分有机体、起落装置、动力装置、飞行控制系统、机载设备，以及其它系统。作战飞机还有机载武器系统。
机体包括机翼、机身和尾翼。
机翼的功用是在大气中运动时产生升力，还装有副翼和扰流片；没有尾翼的飞机，机翼上装有纵向 *** 纵装置（升降副翼），此外，机翼上还装有增升装置。
机身用于安置人员，装载设备、货物、武器、动力装置和燃料等。机翼、尾翼都固定在机身上，有的飞机的起落架支柱也固定在机身上。
尾翼分为水平尾翼和垂直尾翼。水平尾翼一般由水平安定面和升降舵组成，垂直尾翼由垂直安定面和方向舵组成。有的飞机将水平尾翼做成一个整体，可以 *** 纵偏转，称为全动平尾。有些飞机没有水平尾翼，在机翼前面装有水平小翼面，称为前翼或鸭翼。水平尾翼保证飞机的俯仰稳定性、 *** 纵性和平衡。垂直尾翼保证飞机的方向稳定性和 *** 纵性，并与机翼、副翼或扰流片或差动平尾共同保障飞机的横向稳定性和 *** 纵性。
起落装置
用于保障飞机起飞、着陆、在地面（水面）上停放和滑行中支持飞机。它包括起落架、机翼增升装置、起飞加速装置和着陆减速装置，有的飞机还有拦阻钩等。
起落架在飞机飞行时一般可收起，一些老式飞机和低速飞机的起落架不能收起。起落架有轮式、浮筒、船身、滑橇等型式。
动力装置
航空发动机及保障发动机工作的各种装置和系统的总称。包括推进系统、起动系统、 *** 纵系统、燃油系统、滑油系统以及发动机固定装置、推力方向控制系统和灭火设备等。
现代飞机最常用的发动机是燃气涡轮发动机，包括涡轮喷气发动机、涡轮风扇发动机、涡轮螺旋桨发动机和螺旋桨风扇发动机。活塞式发动机只用于轻型飞机，火箭发动机用于试验飞机和加速装置上。
飞行控制系统
用以传递 *** 纵指令、驱动舵面和其他机构以控制飞行姿态，有主 *** 纵系统和辅助 *** 纵系统之分。前者用于 *** 纵飞行轨迹，包括驾驶杆（盘）、脚蹬、方向舵、连接升降舵（或全动平尾）和副翼的传动装置以及其它专门装置。后者包括调整片、襟翼、 减速板、可调安定面和机翼变后掠角的 *** 纵机构。按控制指令的来源不同，飞机飞行控制系统又可分为飞机人工飞行 *** 纵系统和飞机自动飞行控制系统。
机载设备
包括驾驶导航仪表、发动机仪表、无线电通信设备、雷达、电气设备、环境控制和生命保障设备。军用飞机还装有电子对抗等特种设备。
作战飞机的武器系统包括武器和d药、火力控制系统、武器装挂和发射装置等。
简史
1903年美国莱特兄弟设计制造的飞机进行了成功的飞行，这是世界上首次实现重于空气航空器的有动力、可 *** 纵飞行。第一次世界大战中，飞机已用于作战，当时飞机的速度已达180～220千米/时，升限6000～7000米，航程400～450千米，轰炸机载d量1000～2000千克。在第二次世界大战中，飞机的速度达到750千米/时，轰炸机载d量可达10吨左右。
20世纪40年代中期以后，发动机由活塞式发展到喷气式，飞机的飞行性能显著提高。80年代飞机的升限已超过30000米，最大速度超过3倍音速，航程超过20000千米，最大载重量超过100吨。
发展趋势
进一步提高飞机速度（有的国家正考虑研制高超音速喷气式飞机）和超音速飞行性能，提高飞机的使用性能和安全性，改善维护保障性能和提高经济性（特别是降低全寿命费用）是未来的发展方向。跨大气层飞行器的研制也是一个值得注意的动向。
飞机的发明者莱特兄弟
1877年冬天，一场大雪降在美国的代顿地区，城郊的山冈上到处是白茫茫一片。一群孩子来到堆着厚厚白雪的山坡上，乘着自制的爬犁飞快地向下滑去。山坡上顿时响起阵阵笑声。
在他们旁边，有两个男孩静静地站着，眼睁睁地看着欢快的爬犁从上而下划过。大一点的男孩叹道：“嗨！要是我们也有一架爬犁该多好啊！”
另一个孩子撅着嘴说道：“谁叫我们爸爸总不在家呢！”他灵机一动，又接着说道：“哥哥，我们自己动手做吧！”被称做哥哥的男孩一听，顿时笑了起来，愉快地说道：
“对呀！我们自己也可以做。走，奥维尔，我们回去！”于是，两个孩子一蹦一跳地跑下山坡，向家里飞快地跑去。
这弟兄两个就是莱特兄弟，大的叫威尔伯，小的便是奥维尔。他们从小就喜欢摆弄一些玩意，经常在一起做各种各样的游戏。他们的爷爷是个制作车轮的工匠，屋里有各种各样的工具，弟兄两个把那里当作他们的乐园，经常跑去看爷爷干活。时间一长，他们就模仿着制作一些小玩具。因此，弟兄两个决定，这次要做架爬犁，拉到山坡上与同伴们比赛。当天晚上，弟兄俩就把这种想法告诉了妈妈。妈妈一听，非常高兴地说道：“好，咱们共同来做吧！”
于是，弟兄俩个跑到爷爷的工作房里，找到很多木条和工具，不假思索就干了起来。
“不行”妈妈阻止他们说，“干什么事情得有个计划，我们首先得画一个图样，然后才做！”
弟兄俩个明白了这个道理，就同妈妈一起设计图样。妈妈首先量了兄弟俩身体的尺寸，然后画出一个很矮的爬犁。“妈妈，别人家的爬犁很高，为啥你画的爬犁这么矮？这能行吗？”弟弟奥维尔不解他问。
“孩子，要想叫爬犁跑得快，就得制成矮矮的，这样可以减少风的阻力，速度也就会快多了。”妈妈温和地解释道。弟兄俩个这才明白，干任何事情都不应莽撞，应首先弄懂道理。
过了一天，莱特兄弟的矮爬犁做成了。弟兄俩把它推到小山冈上，刚放在山坡上，就跑来了一个男孩。
“快来看呀，莱特兄弟扛了一个怪物！”这个男孩大惊小怪地叫道。
不一会儿，孩子们都围了上来，指手划脚地议论着这个怪模怪样的东西。莱特兄弟不以为然，勇敢地说道：“谁和我们比赛！”
先前跑过来的男孩连忙叫道：“我来！我来与他们比赛！”说完，就把自己爬犁拉了过来。
比赛结果，当然是莱特兄弟获胜，孩子们再也不嘲弄这个爬犁，反而围起来左瞧右看，似乎想从中找到什么。
莱特兄弟非常高兴，带着胜利的喜悦回家去了。
圣诞节到了，爸爸也从外地回来。圣诞节早晨，爸爸把礼物送给了他们，兄弟俩急不可耐地打开一看，是一个不知名的玩具，样子好怪好怪的。
爸爸告诉他们，这是飞螺旋，能在空中高高地飞去。“鸟才能飞呢！它怎么也会飞！”威尔伯有点怀疑。
爸爸笑了一笑，当场做了表演。只见他先把上面的橡皮筋扭好，一松手，它就发出呜呜的声音，向空中高高地飞去。兄弟这才相信，除了鸟、蝴蝶之外，人工制造的东西，也可以飞上天。于是，弟兄俩便把它拆开了，想从中探索一下，它为何能飞上天去。
从这以后，在他们的幼小心灵里，就萌发了将来一定制造出一种能飞上高高蓝天的东西。这个愿望一直影响着他们。1896年，莱特兄弟在报纸看到一条消息：德国的李林塔尔因驾驶滑翔机失事身亡。这个消息对他们震动很大，弟兄俩决定研究空中飞行。
这时候，莱特兄弟开着一家自行车商店。他们一边干活挣钱，一边研究飞行的资料。三年后，他们掌握了大量有关航空方面的知识决定仿制一架滑翔机。
他们首先观察老鹰在空中飞行的动作，然后一张又一张地画下来，之后才着手设计滑翔机。1900年10月，莱特兄弟终于制成了他们第一架滑翔机，并把它带到离代顿很远的吉蒂霍克海边，这里十分偏僻，周围既没有树木也没有民房，而且这里风力很大，非常适宜放飞滑翔机。
兄弟俩用了一个星期的时间，把滑翔机装好，先把它系上绳索，像风筝那样放飞，结果成功了。然后由威尔伯坐上去进行试验，虽然飞了起来，但只有1米多高。
第二年，兄弟俩在上次制作的基础上，经过多次改进，又制成了一架滑翔机。这年秋天，他们又来到吉蒂霍克海边，一试验，飞行高度一下子达到180米之高。
弟兄俩非常高兴，但并不满足。他们想能否制造一种不用风力也能飞行的机器？
兄弟俩反复思考，把有关飞行的资料集中起来，反复研究，始终想不到用什么动力，把宠大的滑翔机和人运到空中。有一天，车行门前停了一辆汽车，司机向他们借一把工具用用。来修理一下汽车的发动机。弟兄俩灵机一动，能不能用汽车的发动机来推动飞行。
从这以后，弟兄俩围绕发动机动开了脑筋。他们首先测出滑翔机的最大运载能力是90公斤，于是，他们向工厂订制一个不超过90公斤的发动机。但当时最轻的发动机是190公斤，工厂无法制出这么轻的发动机。
后来，一名制造发动机的工程师知道了这件事情，答应帮助莱特兄弟。过了一段时间，这位工程师果然造出一部12马力、重量只有70公斤的汽油发动机。
弟兄俩非常高兴，很快便着手研究怎样利用发动机来推动滑翔机飞行。经过无数次的试验，他们终于把发动机安装在滑翔机上，不过是在滑翔机上安上螺旋桨，由发动机来推动螺旋桨旋转，带动滑翔机飞行。
1903年9月，莱特兄弟带着他们装有发动机的飞行再次来到吉蒂霍克海边试飞。虽然这次试飞失败了，但他们从中吸取了很多经验。过后不久，他们又连续试飞多次，不是因为螺旋桨的故障，就是发动机出了毛病，或是驾驶技术的问题。
莱特兄弟毫不气馁，仍然坚持试飞。就在这时，一位名叫兰莱的发明家，受美国政府的委托，制造了一架带有汽油发动机的飞机，在试飞中坠入大海。
莱特兄弟得知这个消息，便前去调查，并从兰莱的失败中吸取了教训，获得了很多经验，他们对飞机的每一部件作了严格的检查，制定了严格的 *** 作规定，于1903年12月14日，又来到吉蒂霍克，进行试飞试验。
这天下午，兄弟俩先在地面上安置两根固定在木头上的铁轨，并有一定的斜度，好让飞机方便地滑行。接着，就把他们制造的飞机，放在铁轨上面。
最后是由谁先飞的问题，兄弟俩争执不下，只好用抛硬币的方法，由威尔伯先飞。
威尔伯上机后，伏卧在飞机正中，一会儿便发动飞机，发动机传出轰鸣的声音，螺旋桨也慢慢地转了起来。
飞机在斜坡上刚滑行3米，就挣脱了结在后面的铁丝，呼啸着升到空中。
“飞起来啦！”奥维尔兴奋地叫道。
话音未落，飞机突然减慢速度，很快掉落在地上。整个飞行时间不到4分钟。
奥维尔赶忙跑上前去。威伯尔已从堕落的飞机里跳了出来，兄弟俩赶紧观察飞机，飞机也未受损。
“是什么问题呢？”兄弟俩左思右想，逐一检查。发动机没毛病，螺旋桨转动很好，技术 *** 作也完全正确。……“哥哥，我知道原因了！”奥维尔满面笑容地说道：“咱们是利用斜坡滑行的，距离只有3米飞机就起飞了。而这时螺旋桨的转动还没有达到高速，所以一会儿就栽了下来。”“对呀！”威尔伯点头称是，接着说道：“咱们不能利用斜坡滑行起飞，而要靠螺旋桨的力量飞上去。这样吧，把铁轨装在平整的地方再试验一下。”
他们连续工作了三天，把铁轨又重新安置在一片平坦的地面上。
1903年12月17日上午10点钟，天空低云密布，寒风刺骨。被兄弟俩邀来观看飞行的农民冻得直打寒颤，一再催促兄弟俩快点飞行。
这次由奥维尔试飞，只见他爬上飞机，伏卧在驾驶位上。一会儿，发动机开始轰鸣，螺旋桨也开始转动。
突然，飞机滑动起来，一下子升到3米多高，随即水平地向前飞去。
“飞起来啦！飞起来啦！”几个农民高兴地呼唤起来，并且随着威尔伯，在飞机后面追赶着。
飞机飞行了30米后，稳稳地着陆了。威尔伯冲上前去，激动地扑到刚从飞机里爬出来的弟弟身上，热泪盈眶地喊道：“我们成功了！我们成功了！”
45分钟后，威尔伯又飞了一次，飞行距离达到52米，又过了一段时间，奥维尔又一次飞行，这次飞行了59秒，距离达到255米。
这是人类历史上第一次驾驶飞机飞行成功，莱特兄弟把这个消息告诉报社，可报社不相信有这种事，拒不发布消息。莱特兄弟并不在乎。继续改进他们的飞机。不久，兄弟俩又制造出能乘坐两个人的飞机，并且，在空中飞了一个多小时。
消息传开后，人们奔走相告，美国政府非常重视，决定让莱特做一次试飞表演。
1908年9月10日这天，天气异常晴朗，飞机飞行的场地上围满了观看的人们。人家兴致勃勃，等待着莱特兄弟的飞行。
10点左右，弟弟奥维尔驾驶着他们的飞机，在一片欢呼声中，自由自在地飞向天空，两支长长的机翼从空中划过，恰似一只展翅飞翔的雄鹰。
人们再也抑制不住他们的激动心情，昂首天空，呼唤着莱特兄弟的名字，多少人的梦想终于变为现实。
飞机在76米的高度飞行了1小时14分，并且运载了一名勇敢的乘客。当它着陆之后，人们从四面八方围了起来。过后不久，莱特兄弟在政府的支持下，创办了一家飞行公司，同时开办了飞行学校，从这以后，飞机成了人们又一项先进的运输工具。

以一般的划分标准可以认为是跨考，但是有些知识面还是存在较大的交叉。

1、测控技术与仪器专业主要侧重物理性质、硬件知识的学习，而后者还涉及较多软知识，如管理学等。

2、交叉的知识面也存在，比如计算机基础，现代信息理论基础等

3、对于这样的考试，考生一旦下定决心考试，就应抛开是否为跨考的顾虑，不要让这一顾虑影响自己的发挥。认真并全面按大纲要求复习即可。

测控技术与仪器专业以机械、电子、电路、光学、计算机多学科一体化融合为特色。

培养具有现代科学创新意识、知识面宽、基础理论扎实、计算机和外语能力强，可从事精密仪器、智能机械、电子信息、智能仪器、虚拟仪器、测量与控制、计算机应用等多领域的产品设计制造、科技开发、应用研究、企业管理等多方面的高级工程技术及经营管理人才。

同时因为他们专业知识面宽广，具有很强的适应能力和广泛的发展空间，也可从事计量、测试、控制工程、智能仪器仪表、计算机软件和硬件等高新技术领域的设计、制造、开发和应用等工作，转行比较容易。

扩展资料:

就业方向

主要就业方向包括以下三个方向：

智能仪器仪表方向

智能仪器仪表方向主要是从事仪器仪表，电子产品的软件，硬件研发，测试，也可以从事仪表自动控制等方面的工作，这是一个偏向于电子的方向，最好要学好C语言，汇编语言。

单片机，labview等并有相关的实践开发经验。刚开始工资不会太高，一般就5500到6000（单位不同工资会相差很多）。

研究生毕业在不同的地方哪的钱也不一样。在北京应该有6500左右，这是开始，工作一段以后就看你的实力了。

测试计量技术与仪器方向

这个方向主要是从事计量，测试检测，品质检验等的工作，这个方向学术研究的成分比较重一点，一般本科生比较难找到较合适的工作。

计算机测控技术方向

这个方向有一个亮点课程就是图象检测与处理，是一个比较偏向于计算机的方向，与第二个有相类似的地方都是从事的检测测量，只是计算机测控技术方向比较偏向于计算机 *** 作平台的运用。

现在的计算机人才是紧缺的，学好了很容易找到一份高薪工作，平均水平大概在6000左右

参考资料来源:百度百科-测控技术与仪器专业

常见的大数据术语表(中英对照简版)：
A
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
异常检测(Anomaly detection) –
在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,
surprises, contaminants他们通常可提供关键的可执行信息
匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据
应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习
B
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
大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人
大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司
生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别
B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1
B字节包含了27个0!
商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
C
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)
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
复杂结构的数据(Complex structured data) –
由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据
并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程
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
客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略
D
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
数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web
Services)
数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问
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
数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员
数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私
数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程
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
去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
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(document-oriented database),
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
E
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
E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1
EB
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。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
F
故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上
容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行
G
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。
H
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
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
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(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –
当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValue 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。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
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。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
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。
M
M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
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。
MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata) – 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。
MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)
多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
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。
N
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。
O
对象数据库(Object Databases) –
(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative
programming)访问对象
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。
*** 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 *** 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。
P
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
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB
(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
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
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
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
查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息
R
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)
RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
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
S
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
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 *** 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
智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
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
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。
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
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
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
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。
附：存储容量单位换算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字节)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte

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