人们说的逃不过大数据什么意思？
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。人的一切行为都逃不过大数据
大数据是什么意思？
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
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）。“大数据”一词列出了商务印书馆推出的《汉语新词语词典（2000—2020）》***这20年生命活力指数最高的十大“时代新词”。
大数据体系必备术语知多少？
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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，部分定义参考了相应的博客文章。
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1000YB(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
云计算(Cloudcomputing) –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(Clusteringanalysis) –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(Colddatastorage) –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(Comparativeanalysis) –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(Complexstructureddata) –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(Computergenerateddata) –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(Correlationanalysis) –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:CustomerRelationshipManagement) –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(Dataaggregationtools) –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(Dataanalyst) –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:AmazonWebServices)
数据库管理系统(DBMS:DatabaseManagementSystem) –收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Datacentre) –一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器
数据清洗(Datacleansing) –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(Datacustodian) –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(Dataethicalguidelines) –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(Datafeed) –一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Datamarketplace) –进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Datamining) –从数据集中发掘特定模式或信息的过程
数据建模(Datamodelling) –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(Dataset) –大量数据的集合
数据虚拟化(Datavirtualization) –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(Discriminantanalysis) –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(DistributedFileSystem) –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(DocumentStoreDatabases) –又称为文档数据库(document-orienteddatabase),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(Exploratoryanalysis) –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1000PB(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1EB
提取-转换-加载(ETL:Extract,TransformandLoad) –是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程，天善学院有国内唯一的最全的ETL学习课程。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-tolerantdesign) –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(GraphDatabases) –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(Gridcomputing) –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(HadoopDistributedFileSystem)；是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodityhardware)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(InternetofThings) –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(Juridicaldatacompliance) –当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的***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***的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValueDatabases) –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(Legacysystem) –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(Loadbalancing) –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(Locationdata) –GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Logfile) –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(Machine2Machinedata) –两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machinedata) –由传感器或算法在机器上产生的数据
机器学习(Machinelearning) –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:MassivelyParallelProcessing) –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(NoSQLdatabase)
多维数据库(Multi-DimensionalDatabases) –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(MultiValueDatabases) –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(NaturalLanguageProcessing) –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(Networkanalysis) –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(ObjectDatabases) –(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(declarativeprogramming)访问对象.
基于对象图像分析(Object-basedImageAnalysis) –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。
操作型数据库(OperationalDatabases) –这类数据库可以完成一个组织机构的常规操作，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(Optimizationanalysis) –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***的客观数据世界)
异常值检测(Outlierdetection) –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(PatternRecognition) –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1000TB(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1PB
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(Predictiveanalysis) –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(Publicdata) –由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(QuantifiedSelf) –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(Regressionanalysis) –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-timedata) –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(Recommendationengine) –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(Routinganalysis) –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-structureddata) –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(SentimentAnalysis) –通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signalanalysis) –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(Similaritysearches) –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(Simulationanalysis) –仿真是指模拟真实环境中进程或系统的操作。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(Smartgrid) –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(Spatialanalysis) –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(Structureddata) -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1000GB(gigabytes)。1TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Timeseriesanalysis) –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(TopologicalDataAnalysis) –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(Transactionaldata) –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-structureddata) –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(Weatherdata) –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(XMLDatabases) –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1000ZB(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1YB,并且将每18年翻一番。
Z
Z字节(ZB:Zettabytes) –约等于1000EB(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1ZB。
附：存储容量单位换算表
1Bit(比特)=BinaryDigit
8Bits=1Byte(字节)
1,000Bytes=1Kilobyte
1,000Kilobytes=1Megabyte
1,000Megabytes=1Gigabyte
1,000Gigabytes=1Terabyte
1,000Terabytes=1Petabyte
1,000Petabytes=1Exabyte
1,000Exabytes=1Zettabyte
1,000Zettabytes=1Yottabyte
1,000Yottabytes=1Brontobyte
1,000Brontobytes=1Geopbyte
作者 | 图文来自网络、如涉及版权问题，请联系我们以便处理。文章内容纯属作者个人观点，不代表本网观点。
-END-
【通知】
首届大数据教育高峰论坛(桂林，4月15日～4月16日)
大数据时代通俗解释
大数据时代就是被大数据充斥着的时代，生活中无处不在都存在着大数据，运用到方方面面的的数据，这就是最通俗的讲法吧人们每天产生数据，所有数据汇总起来就是大数据，运用大数据刻画每个人的用户画像，在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。
vs是什么意思网络用语（vs和pk的区别）-闻蜂网
更重要的是我们还可从中得知其品质相关信息，甚至还能推测出价格。所以，在不了解一个品牌和一种酒的前提下，我们只能尽量通过解读酒标将信息最大化。那么，如何才能读懂干邑（Cognac）的酒标呢？
1、干邑酒标上的VS、VSOP、XO和Extra是什么意思？
一瓶干邑要想在市场上流通，就至少历经2年的橡木桶陈年，一旦装瓶后，干邑基本不会继续发展，因此读懂干邑装瓶前的陈年时间至关重要。自1983年起，在干邑陈年时间的标示上有了法定的标准，该标准对干邑最年轻基酒的陈年时间做出了规定，分别如下：
指的是干邑最年轻的基酒在橡木桶中至少存放了2年。有时候，干邑酒标上还会出现3颗星的标示（如下图），这和VS表达的大多是同一个意思。
指的是干邑最年轻的基酒在橡木桶中至少存放了4年。
在过去，XO级别指的是干邑最年轻的基酒在橡木桶中至少存放了6年。值得一提的是，该标准将会在2016年调整为10年。
实际上，不少生产商对干邑基酒的陈年时间都会超过法定标准，有一些能代表极致品质的干邑往往会陈上数十年。有时候这些术语也带有一定的误导性，例如A生产商出产的一款酒龄为10年的XO，可能不过是B生产商的一款VSOP而已。所以除非来自同一家生产商，否则不能完全断定XO的品质一定优于VSOP。
当然，并不是所有干邑都会标有我们熟悉的VS、VSOP或XO字样，有的酒标上偶尔也会出现一些其它的酒标术语，如下：
在法定要求上，Extra级别的干邑在橡木桶中的陈年时间一直以来与XO是一样的，至少为6年，目前也调整为10年。不过实际上，Extra一般指的是比XO更老一点的干邑。可以说，很少有Extra干邑的橡木桶陈年时间低于18年的，当然许多Extra干邑的更高。
例如人头马Extra（RemyMartinExtra）级别干邑的橡木桶陈年时间就可以达到30年，远超XO干邑；而罗兰Extra（RolandBruExtra）干邑的基酒平均陈年时间更是高达50年，最老的为70年。这也意味着Extra干邑的价格也会更高，毕竟众所周知，干邑的品质和价格在一定程度上取决于其橡木桶陈年时间，加上Extra干邑非常少见，因而在价格上比XO更高也就不足为奇了。
法国干邑行业*（BNIC）表示Horsd’age可以等同于XO这一等级。不过在实际使用过程中，Horsd’age这一术语一般被生产商用来指代一款超过法定陈年时间的优质干邑，它可以是20、30、40年甚至100年。因此这类干邑可以说是最古老的一类，不过产量一般相对有限。
表示干邑最年轻的基酒在橡木桶中至少陈年了10年，也就是说它的级别和XO差不多。不过在市场定位上，它大多介于VSOP和XO之间。
这个术语不表示任何陈年含义，它一般存在于产区名中，如FineChampagne、GrandeFineChampagne或PetiteFineChampagne等。值得一提的是，FineChampagne这个术语一般表示至少有50%的酿酒葡萄来自大香槟区，其余则可以来自小香槟区。
采用单一年份的生命之水调配而来的干邑可以称之为年份干邑，同时需在酒标上标上对应的年份。不过，实际上很少有人会真正生产年份干邑。
指“非常老”的意思，通常这种酒都是生产商能够生产的年份最古老的干邑，一般可以达到50年甚至更久。
（1）MISENBOUTEILLEALAPROPRIETE：酒商装瓶
PROPRIETE在法语中可以表示“财产、所有物和不动产”之意，在葡萄酒行业则引申为酒商。由于不是每个酒庄都有完善的酿酒设备和灌装设备，因此一些实力不够的酒庄会选择与酒商合作来装瓶。
干邑的酒标上必须标上“Cognac”、“Eau-de-viedeCognac”或者“Eau-de-viedesCharentes”这三者之一，不过直接标示Cognac最常见。
保罗吉罗（PaulGiraud）来自大香槟区，生产的干邑一直以精致细腻的风格著称，干邑陈年时间则从6年至50年不等。
传统上，干邑就是由不同酒龄和子产区的生命之水混合而来。如今，来自特定子产区的干邑也较为常见。例如这张酒标就显示这款干邑来自最好的大香槟区（GrandeChampagne），这表示该款酒的酿酒葡萄全部来自该产区；其它子产区还有小香槟区（PetiteChampagne）、边林区（Borderies）、优质林区（Fin***ois）、良质林区（Bon***ois）和普通林区（BoisOrdinaires）。
和葡萄酒产区一样，AOC在实际使用中会将中间的“O”替换成对应子产区名称，具体到这里就是大香槟区：AppellationGrandeChampagneControlee。
（6）PremierCruduCognac：干邑一级园
在法国，很多产区都会对葡萄园进行分类。而在干邑产区，大香槟区就被公认为当地的一级园。
在法语中，Tres大致表示的是“非常”的意思，因此这一术语指的是这种干邑非常稀少，同时基酒酒龄也非常老。
和葡萄酒一样，干邑的标准容量也是750毫升。除了用常见的毫升表示外，有的干邑也会用其它方式来表示容量，如下图的Quart（夸脱）。
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什么是大数据?要简单通俗点的解释？
首先，对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。其次，做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。再者，面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
网络用语tag是什么意思？tag什么意思？中文意思是什么_闪电经济网
tag是指一种标签，也可以理解为是某种关键词标记，Tag是一种随心所欲的标签，不受到原来分类的约束。
在不少编辑文章软件的论坛上，很多人会看到tag这个概念，究竟这个tag的真正含义是什么呢?具体都有什么作用，下面让我们一起去了解吧。
tag标签是一种更为灵活、有趣的日志分类方式，您可以为每篇日志添加一个或多个Tag(标签)，然后您可以看到BlogBus上所有和您使用了相同Tag的日志，方便用户进行查看，并且由此和其他用户产生更多的联系和沟通。
tag也不同于一般的关键词，用一般的关键词进行搜索时，只能搜索到文章里面提到了的关键词，但利用好tag却可以将文章中根本没有的关键词作为tag来标记。
Tag与普通分类法不同，它是从下向上建立的，普通分类法一般从上向下建立。
一般tag标签都是用在资讯站、博客站和大数据流量站来提升网站整体的用户体验，已达到网站优化的目的。
很多网站都使用了Tag模式，只要使用者自身打开了界限，随心所欲地给自己注释标签，不被旧有思维*限住。