摘要：
大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。因此，我们通过本文给出一个常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解。
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(Anomalydetection)–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(ArtificialIntelligence)–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(BehaviouralAnalytics)–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(BigDataScientist)–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(Bigdatastartup)–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YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1B字节包含了27个0!
商业智能(BusinessIntelligence)–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(Classificationanalysis)–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(metadata),是描述数据的数据。