数据时代数据分析名词解释

统计学：是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

 

商业数据：所谓商业数据，是指一个产业，其价值链上各个重要环节的历史信息和即时信息的集合，其内容包括商业企业内部数据、分销渠道数据、消费市场数据等。它不但能揭示这个产业的历史，还能反映产业的最新发展，更重要的是能预示产业的未来，为该产业价值链上各类企业的战略、研发、营销、管理等提供可靠的咨询和指导。

 

商业统计学：商业统计学是社会经济统计学的一个分支，是商业统计工作实践经验的科学总结和理论概括，并随着商业统计实践的发展而不断完善。商业统计学研究商业统计工作的规律，阐述有关商业统计工作的理论和方法，即如何搜集、整理商业统计资料和如何开展商业统计分析与预测的理论和方法，指导商业统计工作的实践。

 

大数据：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）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

 

机器学习：是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。