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情感分析是指通過自然語言處理、計算機語言、文本分析以及統(tǒng)計學方法，對一段文本進行情感識別、情感分類等操作，從而得出其中所蘊含的情感傾向和情感強度等信息。在當今計算機技術日趨發(fā)達、數(shù)據(jù)量爆炸的時代，情感分析技術的應用已經滲透到了我們生活的各個方面，不論是在商業(yè)營銷、社會輿論、情感交流等領域，情感分析均扮演著至關重要的角色，成為人們廣泛關注的熱點之一。
情感分析技術的應用
在商業(yè)領域中，舉手之勞的用戶評論和社交媒體上的留言，為企業(yè)提供了豐富的市場營銷信息。而情感分析技術則可以更好地挖掘和分析這些信息，進而提供更加精細化的市場定位和商品推薦服務。情感分析技術可以自動化地識別用戶對商品的態(tài)度、情感和滿意度等，更深入地了解用戶的行為偏好，從而實現(xiàn)智能化的商品推薦和定制化的市場營銷。
在輿情監(jiān)測方面，情感分析技術可以自動化地對新聞報道、公共輿論反應等文本信息進行分析，更好地把握輿情態(tài)勢和社會熱點話題，并迅速地識別出假消息、惡意推演等不利于社會穩(wěn)定和安全的信息。情感分析還可以在治理和安全防范中發(fā)揮更大的作用，幫助和公安機關快速地反應和處理突發(fā)事件，提高社會治理效率和安全防控能力。
在情感交流方面，情感分析技術可以幫助社交平臺更全面地理解用戶的情感和情緒，例如在社交網(wǎng)絡上對話時，實時捕捉用戶的情感變化，判斷意圖和情感傾向，從而更好地為用戶緩解壓力、提供情感支持等服務。
基于數(shù)據(jù)庫的情感分析技術應用
基于數(shù)據(jù)庫的情感分析技術是指利用計算機生成的情感分析數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)以及用戶行為數(shù)據(jù)等，建立一個情感分析數(shù)據(jù)庫，然后利用這些數(shù)據(jù)為分析文本提供背景信息，從而更好地理解用戶的情感和情緒。數(shù)據(jù)庫中存儲了各種情感狀態(tài)下的文本和語音數(shù)據(jù)，配合計算機算法和機器學習方法，可以快速地分類和識別文本的情感傾向，對短時數(shù)據(jù)進行分析和轉換，實現(xiàn)準確的情感分析。
基于數(shù)據(jù)庫的情感分析技術具有以下優(yōu)點：
1.快速、準確：在數(shù)據(jù)庫內保存了大量的情感信息的數(shù)據(jù)，可以快速地對文本進行分類和識別，提高情感分析的準確性和速度。
2.可擴展性：可以對不同的語言，不同的情感表達方式進行訓練，從而實現(xiàn)不同語言、場景下的情感分析。
3.不受語境限制：基于數(shù)據(jù)庫的情感分析技術可以脫離語境完成情感分析，從而避免了由于語言表達的復雜性和不確定性導致的誤差。
情感分析技術已經成為了數(shù)據(jù)庫應用的重要環(huán)節(jié)，對于商業(yè)營銷、輿情監(jiān)測和情感交流等領域都有著重要的應用價值。而基于數(shù)據(jù)庫的情感分析技術則可以幫助企業(yè)更好地挖掘和分析用戶行為，提供更加個性化的商品推薦和服務，同時加強社會治理和安全防范的能力。隨著計算機技術的不斷發(fā)展，相信情感分析技術將在未來擁有更加廣泛的應用前景。
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常見的大數(shù)據(jù)術語表(中英對照簡版)：
A
聚合(Aggregation) – 搜索、合并、顯示數(shù)據(jù)的過程
算法(Algorithms) – 可以完成某種數(shù)據(jù)分析的數(shù)學公式
分析法(Analytics) – 用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內在涵義
異常檢測(Anomaly detection) –
在數(shù)據(jù)集中搜索與預期模式或行為不匹配的數(shù)據(jù)項。除了“Anomalies”,用來表示異常的詞有以下幾種：outliers, exceptions,
surprises, contaminants.他們通?？商峁╆P鍵的可執(zhí)行信息
匿名化(Anonymization) – 使數(shù)據(jù)匿名宴帶早，即移除所有與個人隱私相關的數(shù)據(jù)
應用(Application) – 實現(xiàn)某種特定功能的計算機軟件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研發(fā)智能機器和智能軟件，這些智能設備能夠感知周遭的環(huán)境，并根據(jù)要求作出相應的反應，甚至能自我晌雀學習
B
行為分析法(Behavioural Analytics) –
這種分析法是根據(jù)用戶的行為如“怎么做”，“為什么這么做”，以及“做了什么”來得出結論，而不是僅僅針對人物和時間的一門分析學科，它著眼于數(shù)據(jù)中的人性化模式
大數(shù)據(jù)科學家(Big Data Scientist) – 能夠設計大數(shù)據(jù)算法使得大數(shù)據(jù)變得有用的人
大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司(Big data startup) – 指研發(fā)最新大數(shù)據(jù)技術的新興公司
生物測定術(Biometrics) – 根據(jù)個人的特征進行身份識別
B字節(jié) (BB: Brontobytes) – 約等于1000 YB(Yottabytes)，相行好當于未來數(shù)字化宇宙的大小。1
B字節(jié)包含了27個0!
商業(yè)智能(Business Intelligence) – 是一系列理論、方法學和過程，使得數(shù)據(jù)更容易被理解
C
分類分析(Classification ysis) – 從數(shù)據(jù)中獲得重要的相關性信息的系統(tǒng)化過程; 這類數(shù)據(jù)也被稱為元數(shù)據(jù)(meta
data),是描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)
云計算(Cloud computing) – 構建在網(wǎng)絡上的分布式計算系統(tǒng)，數(shù)據(jù)是存儲于機房外的(即云端)
聚類分析(Clustering ysis) –
它是將相似的對象聚合在一起，每類相似的對象組合成一個聚類(也叫作簇)的過程。這種分析方法的目的在于分析數(shù)據(jù)間的差異和相似性
冷數(shù)據(jù)存儲(Cold data storage) – 在低功耗服務器上存儲那些幾乎不被使用的舊數(shù)據(jù)。但這些數(shù)據(jù)檢索起來將會很耗時
對比分析(Comparative ysis) – 在非常大的數(shù)據(jù)集中進行模式匹配時，進行一步步的對比和計算過程得到分析結果
復雜結構的數(shù)據(jù)(Complex structured data) –
由兩個或多個復雜而相互關聯(lián)部分組成的數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)不能簡單地由結構化查詢語言或工具(SQL)解析
計算機產生的數(shù)據(jù)(Computer generated data) – 如日志文件這類由計算機生成的數(shù)據(jù)
并發(fā)(Concurrency) – 同時執(zhí)行多個任務或運行多個進程
相關性分析(Correlation ysis) – 是一種數(shù)據(jù)分析方法，用于分析變量之間是否存在正相關，或者負相關
客戶關系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理銷售、業(yè)務過程的一種技術，大數(shù)據(jù)將影響公司的客戶關系管理的策略
D
儀表板(Dashboard) – 使用算法分析數(shù)據(jù)，并將結果用圖表方式顯示于儀表板中
數(shù)據(jù)聚合工具(Data aggregation tools) – 將分散于眾多數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)轉化成一個全新數(shù)據(jù)源的過程
數(shù)據(jù)分析師(Data yst) – 從事數(shù)據(jù)分析、建模、清理、處理的專業(yè)人員
數(shù)據(jù)庫(Database) – 一個以某種特定的技術來存儲數(shù)據(jù)的倉庫
數(shù)據(jù)庫即服務(Database-as-a-Service) – 部署在云端的數(shù)據(jù)庫，即用即付，例如亞馬遜云服務(AWS: Amazon Web
Services)
數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(DBMS: Database Management System) – 收集、存儲數(shù)據(jù)，并提供數(shù)據(jù)的訪問
數(shù)據(jù)中心(Data centre) – 一個實體地點，放置了用來存儲數(shù)據(jù)的服務器
數(shù)據(jù)清洗(Data cleansing) – 對數(shù)據(jù)進行重新審查和校驗的過程，目的在于刪除重復信息、糾正存在的錯誤，并提供數(shù)據(jù)一致性
數(shù)據(jù)管理員(Data custodian) – 負責維護數(shù)據(jù)存儲所需技術環(huán)境的專業(yè)技術人員
數(shù)據(jù)道德準則(Data ethical guidelines) – 這些準則有助于組織機構使其數(shù)據(jù)透明化，保證數(shù)據(jù)的簡潔、安全及隱私
數(shù)據(jù)訂閱(Data feed) – 一種數(shù)據(jù)流，例如Twitter訂閱和RSS
數(shù)據(jù)集市(Data marketplace) – 進行數(shù)據(jù)集買賣的在線交易場所
數(shù)據(jù)挖掘(Data mining) – 從數(shù)據(jù)集中發(fā)掘特定模式或信息的過程
數(shù)據(jù)建模(Data modelling) – 使用數(shù)據(jù)建模技術來分析數(shù)據(jù)對象，以此洞悉數(shù)據(jù)的內在涵義
數(shù)據(jù)集(Data set) – 大量數(shù)據(jù)的
數(shù)據(jù)虛擬化(Data virtualization) –
數(shù)據(jù)整合的過程，以此獲得更多的數(shù)據(jù)信息，這個過程通常會引入其他技術，例如數(shù)據(jù)庫，應用程序，文件系統(tǒng)，網(wǎng)頁技術，大數(shù)據(jù)技術等等
去身份識別(De-identification) – 也稱為匿名化(anonymization)，確保個人不會通過數(shù)據(jù)被識別
判別分析(Discriminant ysis) –
將數(shù)據(jù)分類;按不同的分類方式，可將數(shù)據(jù)分配到不同的群組，類別或者目錄。是一種統(tǒng)計分析法，可以對數(shù)據(jù)中某些群組或集群的已知信息進行分析，并從中獲取分類規(guī)則。
分布式文件系統(tǒng)(Distributed File System) – 提供簡化的，高可用的方式來存儲、分析、處理數(shù)據(jù)的系統(tǒng)
文件存貯數(shù)據(jù)庫(Document Store Databases) – 又稱為文檔數(shù)據(jù)庫(document-oriented database),
為存儲、管理、恢復文檔數(shù)據(jù)而專門設計的數(shù)據(jù)庫，這類文檔數(shù)據(jù)也稱為半結構化數(shù)據(jù)
E
探索性分析(Exploratory ysis) –
在沒有標準的流程或方法的情況下從數(shù)據(jù)中發(fā)掘模式。是一種發(fā)掘數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)集主要特性的一種方法
E字節(jié)(EB: Exabytes) – 約等于1000 PB(petabytes), 約等于1百萬 GB。如今全球每天所制造的新信息量大約為1
EB
提取-轉換-加載(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一種用于數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)倉庫的處理過程。即從各種不同的數(shù)據(jù)源提取(E)數(shù)據(jù)，并轉換(T)成能滿足業(yè)務需要的數(shù)據(jù)，最后將其加載(L)到數(shù)據(jù)庫
F
故障切換(Failover) – 當系統(tǒng)中某個服務器發(fā)生故障時，能自動地將運行任務切換到另一個可用服務器或節(jié)點上
容錯設計(Fault-tolerant design) – 一個支持容錯設計的系統(tǒng)應該能夠做到當某一部分出現(xiàn)故障也能繼續(xù)運行
G
游戲化(Gamification) –
在其他非游戲領域中運用游戲的思維和機制，這種方法可以以一種十分友好的方式進行數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和偵測，非常有效。
圖形數(shù)據(jù)庫(Graph Databases) –
運用圖形結構(例如，一組有限的有序對，或者某種實體)來存儲數(shù)據(jù)，這種圖形存儲結構包括邊緣、屬性和節(jié)點。它提供了相鄰節(jié)點間的自由索引功能，也就是說，數(shù)據(jù)庫中每個元素間都與其他相鄰元素直接關聯(lián)。
網(wǎng)格計算(Grid computing) – 將許多分布在不同地點的計算機連接在一起，用以處理某個特定問題，通常是通過云將計算機相連在一起。
H
Hadoop – 一個開源的分布式系統(tǒng)基礎框架，可用于開發(fā)分布式程序，進行大數(shù)據(jù)的運算與存儲。
Hadoop數(shù)據(jù)庫(HBase) – 一個開源的、非關系型、分布式數(shù)據(jù)庫，與Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File
System);是一個被設計成適合運行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系統(tǒng)
高性能計算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超級計算機來解決極其復雜的計算問題
I
內存數(shù)據(jù)庫(IMDB: In-memory) –
一種數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，與普通數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)不同之處在于，它用主存來存儲數(shù)據(jù)，而非硬盤。其特點在于能高速地進行數(shù)據(jù)的處理和存取。
物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things) – 在普通的設備中裝上傳感器，使這些設備能夠在任何時間任何地點與網(wǎng)絡相連。
J
法律上的數(shù)據(jù)一致性(Juridical data compliance) –
當你使用的云計算解決方案，將你的數(shù)據(jù)存儲于不同的國家或不同的大陸時，就會與這個概念扯上關系了。你需要留意這些存儲在不同國家的數(shù)據(jù)是否符合當?shù)氐姆伞?/p>
K
鍵值數(shù)據(jù)庫(KeyValue Databases) –
數(shù)據(jù)的存儲方式是使用一個特定的鍵，指向一個特定的數(shù)據(jù)記錄，這種方式使得數(shù)據(jù)的查找更加方便快捷。鍵值數(shù)據(jù)庫中所存的數(shù)據(jù)通常為編程語言中基本數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)。
L
延遲(Latency) – 表示系統(tǒng)時間的延遲
遺留系統(tǒng)(Legacy system) – 是一種舊的應用程序，或是舊的技術，或是舊的計算系統(tǒng)，現(xiàn)在已經不再支持了。
負載均衡(Load balancing) – 將工作量分配到多臺電腦或服務器上，以獲得更優(yōu)結果和更大的系統(tǒng)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) – 由計算機系統(tǒng)自動生成的文件，記錄系統(tǒng)的運行過程。
M
M2M數(shù)據(jù)(Machine2Machine data) – 兩臺或多臺機器間交流與傳輸?shù)膬热?/p>
機器數(shù)據(jù)(Machine data) – 由傳感器或算法在機器上產生的數(shù)據(jù)
機器學習(Machine learning) –
人工智能的一部分，指的是機器能夠從它們所完成的任務中進行自我學習，通過長期的累積實現(xiàn)自我改進。
MapReduce – 是處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的一種軟件框架(Map: 映射，Reduce: 歸納)。
大規(guī)模并行處理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同時使用多個處理器(或多臺計算機)處理同一個計算任務。
元數(shù)據(jù)(Metadata) – 被稱為描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，即描述數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)屬性(數(shù)據(jù)是什么)的信息。
MongoDB – 一種開源的非關系型數(shù)據(jù)庫(NoSQL database)
多維數(shù)據(jù)庫(Multi-Dimensional Databases) – 用于優(yōu)化數(shù)據(jù)聯(lián)機分析處理(OLAP)程序，優(yōu)化數(shù)據(jù)倉庫的一種數(shù)據(jù)庫。
多值數(shù)據(jù)庫(MultiValue Databases) – 是一種非關系型數(shù)據(jù)庫(NoSQL),
一種特殊的多維數(shù)據(jù)庫：能處理3個維度的數(shù)據(jù)。主要針對非常長的字符串，能夠完美地處理HTML和XML中的字串。
N
自然語言處理(Natural Language Processing) –
是計算機科學的一個分支領域，它研究如何實現(xiàn)計算機與人類語言之間的交互。
網(wǎng)絡分析(Network ysis) – 分析網(wǎng)絡或圖論中節(jié)點間的關系，即分析網(wǎng)絡中節(jié)點間的連接和強度關系。
NewSQL – 一個優(yōu)雅的、定義良好的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，比SQL更易學習和使用，比NoSQL更晚提出的新型數(shù)據(jù)庫
NoSQL –
顧名思義，就是“不使用SQL”的數(shù)據(jù)庫。這類數(shù)據(jù)庫泛指傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫以外的其他類型的數(shù)據(jù)庫。這類數(shù)據(jù)庫有更強的一致性，能處理超大規(guī)模和高并發(fā)的數(shù)據(jù)。
O
對象數(shù)據(jù)庫(Object Databases) –
(也稱為面象對象數(shù)據(jù)庫)以對象的形式存儲數(shù)據(jù)，用于面向對象編程。它不同于關系型數(shù)據(jù)庫和圖形數(shù)據(jù)庫，大部分對象數(shù)據(jù)庫都提供一種查詢語言，允許使用聲明式編程(declarative
programming)訪問對象.
基于對象圖像分析(Object-based Image Analysis) –
數(shù)字圖像分析方法是對每一個像素的數(shù)據(jù)進行分析，而基于對象的圖像分析方法則只分析相關像素的數(shù)據(jù)，這些相關像素被稱為對象或圖像對象。
操作型數(shù)據(jù)庫(Operational Databases) –
這類數(shù)據(jù)庫可以完成一個組織機構的常規(guī)操作，對商業(yè)運營非常重要，一般使用在線事務處理，允許用戶訪問 、收集、檢索公司內部的具體信息。
優(yōu)化分析(Optimization ysis) –
在產品設計周期依靠算法來實現(xiàn)的優(yōu)化過程，在這一過程中，公司可以設計各種各樣的產品并測試這些產品是否滿足預設值。
本體論(Ontology) – 表示知識本體，用于定義一個領域中的概念集及概念之間的關系的一種哲學思想。(譯者注:
數(shù)據(jù)被提高到哲學的高度，被賦予了世界本體的意義，成為一個獨立的客觀數(shù)據(jù)世界)
異常值檢測(Outlier detection) –
異常值是指嚴重偏離一個數(shù)據(jù)集或一個數(shù)據(jù)組合總平均值的對象，該對象與數(shù)據(jù)集中的其他它相去甚遠，因此，異常值的出現(xiàn)意味著系統(tǒng)發(fā)生問題，需要對此另加分析。
P
模式識別(Pattern Recognition) – 通過算法來識別數(shù)據(jù)中的模式，并對同一數(shù)據(jù)源中的新數(shù)據(jù)作出預測
P字節(jié)(PB: Petabytes) – 約等于1000 TB(terabytes), 約等于1百萬 GB
(gigabytes)。歐洲核子研究中心(CERN)大型強子對撞機每秒產生的粒子個數(shù)就約為1 PB
平臺即服務(PaaS: Platform-as-a-Service) – 為云計算解決方案提供所有必需的基礎平臺的一種服務
預測分析(Predictive ysis) –
大數(shù)據(jù)分析方法中最有價值的一種分析方法，這種方法有助于預測個人未來(近期)的行為，例如某人很可能會買某些商品，可能會訪問某些網(wǎng)站，做某些事情或者產生某種行為。通過使用各種不同的數(shù)據(jù)集，例如歷史數(shù)據(jù)，事務數(shù)據(jù)，社交數(shù)據(jù)，或者客戶的個人信息數(shù)據(jù)，來識別風險和機遇
隱私(Privacy) – 把具有可識別出個人信息的數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)分離開，以確保用戶隱私。
公共數(shù)據(jù)(Public data) – 由公共基金創(chuàng)建的公共信息或公共數(shù)據(jù)集。
Q
數(shù)字化自我(Quantified Self) – 使用應用程序跟蹤用戶一天的一舉一動，從而更好地理解其相關的行為
查詢(Query) – 查找某個問題答案的相關信息
R
再識別(Re-identification) – 將多個數(shù)據(jù)并在一起，從匿名化的數(shù)據(jù)中識別出個人信息
回歸分析(Regression ysis) –
確定兩個變量間的依賴關系。這種方法假設兩個變量之間存在單向的因果關系(譯者注：自變量，因變量，二者不可互換)
RFID – 射頻識別; 這種識別技術使用一種無線非接觸式射頻電磁場傳感器來傳輸數(shù)據(jù)
實時數(shù)據(jù)(Real-time data) – 指在幾毫秒內被創(chuàng)建、處理、存儲、分析并顯示的數(shù)據(jù)
推薦引擎(Recommendation engine) – 推薦引擎算法根據(jù)用戶之前的購買行為或其他購買行為向用戶推薦某種產品
路徑分析(Routing ysis) –
針對某種運輸方法通過使用多種不同的變量分析從而找到一條更優(yōu)路徑，以達到降低燃料費用，提高效率的目的
S
半結構化數(shù)據(jù)(Semi-structured data) –
半結構化數(shù)據(jù)并不具有結構化數(shù)據(jù)嚴格的存儲結構，但它可以使用標簽或其他形式的標記方式以保證數(shù)據(jù)的層次結構
情感分析(Sentiment Analysis) – 通過算法分析出人們是如何看待某些話題
信號分析(Signal ysis) – 指通過度量隨時間或空間變化的物理量來分析產品的性能。特別是使用傳感器數(shù)據(jù)。
相似性搜索(Similarity searches) – 在數(shù)據(jù)庫中查詢最相似的對象，這里所說的數(shù)據(jù)對象可以是任意類型的數(shù)據(jù)
仿真分析(Simulation ysis) –
仿真是指模擬真實環(huán)境中進程或系統(tǒng)的操作。仿真分析可以在仿真時考慮多種不同的變量，確保產品性能達到更優(yōu)
智能網(wǎng)格(Smart grid) – 是指在能源網(wǎng)中使用傳感器實時監(jiān)控其運行狀態(tài)，有助于提高效率
軟件即服務(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通過瀏覽器使用的一種應用軟件
空間分析(Spatial ysis) – 空間分析法分析地理信息或拓撲信息這類空間數(shù)據(jù)，從中得出分布在地理空間中的數(shù)據(jù)的模式和規(guī)律
SQL – 在關系型數(shù)據(jù)庫中，用于檢索數(shù)據(jù)的一種編程語言
結構化數(shù)據(jù)(Structured data)
-可以組織成行列結構，可識別的數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)通常是一條記錄，或者一個文件，或者是被正確標記過的數(shù)據(jù)中的某一個字段，并且可以被精確地定位到。
T
T字節(jié)(TB: Terabytes) – 約等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存儲約300小時的高清視頻。
時序分析(Time series ysis) –
分析在重復測量時間里獲得的定義良好的數(shù)據(jù)。分析的數(shù)據(jù)必須是良好定義的，并且要取自相同時間間隔的連續(xù)時間點。
拓撲數(shù)據(jù)分析(Topological Data Analysis) –
拓撲數(shù)據(jù)分析主要關注三點：復合數(shù)據(jù)模型、集群的識別、以及數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學意義。
交易數(shù)據(jù)(Transactional data) – 隨時間變化的動態(tài)數(shù)據(jù)
透明性(Transparency) – 消費者想要知道他們的數(shù)據(jù)有什么作用、被作何處理，而組織機構則把這些信息都透明化了。
U
非結構化數(shù)據(jù)(Un-structured data) – 非結構化數(shù)據(jù)一般被認為是大量純文本數(shù)據(jù)，其中還可能包含日期，數(shù)字和實例。
V
價值(Value) – (譯者注：大數(shù)據(jù)4V特點之一)
所有可用的數(shù)據(jù)，能為組織機構、社會、消費者創(chuàng)造出巨大的價值。這意味著各大企業(yè)及整個產業(yè)都將從大數(shù)據(jù)中獲益。
可變性(Variability) – 也就是說，數(shù)據(jù)的含義總是在(快速)變化的。例如，一個詞在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多樣(Variety) – (譯者注：大數(shù)據(jù)4V特點之一)
數(shù)據(jù)總是以各種不同的形式呈現(xiàn)，如結構化數(shù)據(jù)，半結構化數(shù)據(jù)，非結構化數(shù)據(jù)，甚至還有復雜結構化數(shù)據(jù)
高速(Velocity) – (譯者注：大數(shù)據(jù)4V特點之一) 在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)的創(chuàng)建、存儲、分析、虛擬化都要求被高速處理。
真實性(Veracity) – 組織機構需要確保數(shù)據(jù)的真實性，才能保證數(shù)據(jù)分析的正確性。因此，真實性(Veracity)是指數(shù)據(jù)的正確性。
可視化(Visualization) –
只有正確的可視化，原始數(shù)據(jù)才可被投入使用。這里的“可視化”并非普通的圖型或餅圖，可視化指是的復雜的圖表，圖表中包含大量的數(shù)據(jù)信息，但可以被很容易地理解和閱讀。
大量(Volume) – (譯者注：大數(shù)據(jù)4V特點之一) 指數(shù)據(jù)量，范圍從Megabytes至Brontobytes
W
天氣數(shù)據(jù)(Weather data) – 是一種重要的開放公共數(shù)據(jù)來源，如果與其他數(shù)據(jù)來源合成在一起，可以為相關組織機構提供深入分析的依據(jù)
X
XML數(shù)據(jù)庫(XML Databases) –
XML數(shù)據(jù)庫是一種以XML格式存儲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。XML數(shù)據(jù)庫通常與面向文檔型數(shù)據(jù)庫相關聯(lián)，開發(fā)人員可以對XML數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進行查詢，導出以及按指定的格式序列化
Y
Y字節(jié) (Yottabytes) – 約等于1000 ZB (Zettabytes),
約等于250萬億張DVD的數(shù)據(jù)容量。現(xiàn)今，整個數(shù)字化宇宙的數(shù)據(jù)量為1 YB, 并且將每18年翻一番。
Z
Z字節(jié) (ZB: Zettabytes) – 約等于1000 EB (Exabytes), 約等于1百萬
TB。據(jù)預測，到2023年全球范圍內每天網(wǎng)絡上通過的信息大約能達到1 ZB。
附：存儲容量單位換算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字節(jié))
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
人工智能根據(jù)什么輸入
人工智能根據(jù)不同的應用場景和任務需要，可以接收不同類型的輸入。一般來說，人工智能輸入可以分為以下幾類：
1. 文本輸入：人工智能可以接收文字信息作為輸入，如語音、文檔、聊天記錄等。通過自然語言處理、文本挖掘等技術，可以對文本信息進行分析、分類、提取等操作。
2. 圖像輸入：人工智能可以接收圖像作為輸入，如照片、傳感器數(shù)據(jù)、監(jiān)控畫面等。通過計算機視覺技術、圖像處理等手段，可以對圖像信息進行分類、識別、目標檢測等操作。
3. 音頻輸入：人工智能可以接收音頻信息作為輸入，如語音、音樂、語音識別輸出等。通過語音識別、音頻分析等技術，可以對音頻信息進行識別、轉錄、分類等操作。
4. 數(shù)據(jù)庫輸入：人工智能可以接收數(shù)據(jù)庫中的信息作為輸入，如企業(yè)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等。通過數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度銀晌學習等技術，可以對大量的數(shù)據(jù)進行分析、預測、優(yōu)化等操作。
5. 傳感器輸入：人工智能可以通過傳感器等物聯(lián)網(wǎng)設備獲取物理信息作為輸入，如溫度、濕度、壓力、位置等。通過物聯(lián)網(wǎng)技術、數(shù)據(jù)分析等手段，可以對傳感器信息進行采集、傳輸、分肢升析等操作。
總之，人工智能可以接收不同類型的輸入，包括文字、圖像、音頻、數(shù)據(jù)、物理量等，通過機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理、大數(shù)據(jù)等技術，進行信鋒饑鋒息處理、分析和應用。
1. 圖像：人工智能可以接收圖像作為輸入，通過視覺感知和分析，進行圖像識別、面部識別、圖像分割等任務。文本：人工智能可以接收文本作為輸入，通過自然語言處理技術進行文本分類、情感分析、機器翻譯、問答系統(tǒng)等任務。 聲音：人工智能可以接收聲音作為輸入，包括語音識別廳孫鋒、語音合成、凱洞情感分析、聲扮晌音識別等任務。
2、 數(shù)據(jù)：人工智能可以接收各種類型的數(shù)據(jù)作為輸入，包括結構化數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)和半結構化數(shù)據(jù)，例如數(shù)據(jù)挖掘、預測分析和機器學習等任務。傳感器數(shù)據(jù)：人工智能可以接收來自傳感器（如溫度、濕度、光強度等）的數(shù)據(jù)進行分析和判斷，例如智能家居、自動駕駛等應用。
人工智能可以利用各種不同的輸入來進行分析和決策，其應用也越來越廣泛。
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