一、名词解释，数据？
数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。
数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。
在计算机系统中，数据以二进制信息单元0,1的形式表示。
二、显示数据名词解释？
数据显示是将系统内部或外部存储器中的数据以可见或可读形式输出，有数据值直接显示、数据表显示、各种统计图形显示等形式。
在地理信息系统中，反映空间信息的数据还可以图形或图像形式显示。
数据显示除与数据本身有关外，还与显示设备有关。
对于高分辨彩色显示器、彩色绘图机，显示精度高，并可利用不同颜色表示出不同数值。
三、数据维护，名词解释？
数据维护:系统维护的重要内容之一，包括数据内容的维护（无错漏、无冗余、无有害数据）、数据更新、数据逻辑一致性等方面的维护。
四、定性数据名词解释？
定性数据
定性数据(qualitative data)在统计学上的包括分类数据和顺序数据，是一组表示事物性质、规定事物类别的文字表述型数据。
中文名
定性数据
外文名
qualitative data
包括
分类数据和顺序数据
注意
不能将其量化
是一组表示事物性质、规定事物类别的文字表述型数据，不能将其量化，只能将其定性。
五、模拟数据名词解释？
模拟数据是指用连续变化的物理量表示的信息。
模拟数据分布于自然界的各个角落，如每天温度的变化。
模拟数据以模拟信号传输时可以直接在模拟信道上传输，但是，出于天线尺寸和抗干扰等诸多问题的考虑，一般也需要进行调制，其输出信号是一种带有输入数据的、频率极高的模拟信号。
其调制技术有三种：调幅、调频和调相，其中最常用的是调幅和调频，如调频广播。
六、元数据名词解释？
元数据是关于数据仓库的数据，指在数据仓库建设过程中所产生的有关数据源定义域，目标定义，转换规则等相关的关键数据。
七、名词解释（数据）采集？
数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。
数据采集技术广泛引用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量，如温度、水位、风速、压力等，可以是模拟量，也可以是数字量。采集一般是采样方式，即隔一定时间（称采样周期）对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。准确的数据量测是数据采集的基础。数据量测方法有接触式和非接触式，检测元件多种多样。不论哪种方法和元件，均以不影响被测对象状态和测量环境为前提，以保证数据的正确性。数据采集含义很广，包抱对面状连续物理量的采集。在计算机辅助制图、测图、设计中，对图形或图像数字化过程也可称为数据采集，此时被采集的是几何量（或包括物理量，如灰度）数据。八、数据总线名词解释？
总线（Bus）是指计算机组件间规范化的交换数据（data）的方式，即以一种通用的方式为各组件提供数据传送和控制逻辑。从另一个角度来看，如果说主板（Mother Board）是一座城市，那么总线就像是城市里的公共汽车（bus），能按照固定行车路线，传输来回不停运作的比特（bit）。这些线路在同一时间内都仅能负责传输一个比特。因此，必须同时采用多条线路才能发送更多数据，而总线可同时传输的数据数就称为宽度（width），以比特为单位，总线宽度愈大，传输性能就愈佳。总线的带宽（即单位时间内可以传输的总数据数）为：总线带宽 = 频率×宽度（Bytes/sec）。
中文名
数据总线
外文名
DataBus
用途
用于传送数据信息
九、大数据分析名词解释
大数据分析名词解释
随着社会信息化程度的不断提升，我们所面对的数据量也变得越来越庞大和复杂。为了能够从这些海量数据中提取有价值的信息，大数据分析应运而生。大数据分析是指利用先进的技术和工具对大规模的、多种类型的数据进行收集、处理和分析的过程。它能够发现隐藏在数据中的模式、趋势和关联性，为决策提供更准确和全面的依据。
在大数据分析的过程中，我们经常会遇到一些常见的名词和概念。下面我们就来介绍一些重要的大数据分析名词，并对其进行详细解释。
1. 数据清洗
数据清洗是大数据分析的第一步，也是最关键的一步。由于数据的来源和收集方式的多样性，数据中往往包含大量的噪声、缺失值和异常值。数据清洗的目的是通过去除这些干扰因素，使数据更加准确和可靠。
2. 数据挖掘
数据挖掘是大数据分析的核心部分，它是通过利用统计学和机器学习等技术，从海量数据中发现规律、模式和关联性的过程。数据挖掘的结果可以帮助企业发现潜在的商机和问题，并提供相应的解决方案。
3. 数据可视化
数据可视化是将分析结果以图形的形式展示出来，使人们更加直观地理解数据的含义。通过数据可视化，我们可以更清楚地看到数据之间的关系、趋势和异常情况，从而做出更明智的决策。
4. 预测分析
预测分析是利用历史数据和统计模型，对未来事件或趋势进行预测的过程。通过预测分析，企业可以提前做好准备，制定适应性的战略和计划，以应对各种不确定性。
5. 文本挖掘
文本挖掘是一种将自然语言处理和数据挖掘技术结合起来，对大量文本数据进行分析和挖掘的过程。通过文本挖掘，我们可以从海量的文本信息中提取出有用的知识和信息，用于舆情分析、情感分析等领域。
6. 机器学习
机器学习是一种通过让计算机自动学习和适应，提升其性能和准确性的方法。在大数据分析中，机器学习可以帮助我们构建预测模型、分类模型和聚类模型等，从而实现更精准的数据分析和决策。
7. 深度学习
深度学习是机器学习中的一种重要方法，它模拟了人脑神经网络的结构和功能。通过多层次的神经网络和大规模的训练样本，深度学习可以实现更高层次的抽象和表达能力，对复杂问题进行建模和解决。
8. 云计算
云计算是一种基于互联网的计算模式，它提供了大规模的计算资源和存储空间，为大数据分析提供了强大的支持。通过云计算，我们可以更快速、高效地进行数据分析和处理，降低成本和风险。
总结：
以上就是一些常见的大数据分析名词的解释。在理解和应用这些名词的过程中，我们可以更好地掌握大数据分析的方法和技巧，提高数据分析的准确性和效率。随着大数据时代的不断到来，大数据分析将在各个行业中发挥越来越重要的作用。
十、数据库管理系统 名词解释
数据库管理系统 名词解释
数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）指的是一种用于管理数据库的计算机软件系统。它能够存储、检索、管理和更新数据，同时提供了对数据的安全性、一致性和完整性控制。
数据库管理系统是现代信息系统不可或缺的组成部分，它为用户提供了一个结构化的数据存储方式，帮助用户高效地管理和利用数据，是企业信息化建设中的重要环节。
数据库管理系统的功能
数据定义功能：DBMS提供了数据定义语言（Data Definition Language，DDL），用户可以通过DDL定义数据结构、数据类型以及约束条件，从而实现数据模型的构建和管理。
数据操纵功能：DBMS支持数据操作语言（Data Manipulation Language，DML），用户可以使用DML对数据库中的数据进行查询、插入、更新和删除操作，实现数据的增删改查。
数据控制功能：DBMS提供了数据控制语言（Data Control Language，DCL），用户可以通过DCL对数据库中的数据进行权限控制，确保数据的安全性和完整性。
数据管理功能：DBMS负责数据的存储和管理，它可以将数据存储在物理介质上，并通过索引等技术提高数据的访问效率。
常见的数据库管理系统
关系型数据库管理系统（RDBMS）：如Oracle、MySQL、SQL Server等，采用表格形式存储数据，通过结构化查询语言（SQL）进行数据操作。
面向对象数据库管理系统（OODBMS）：如ObjectDB、db4o等，以对象的形式存储数据，支持面向对象的数据操作。
NoSQL数据库管理系统：如MongoDB、Cassandra等，采用非关系型的数据存储方式，适用于海量数据的存储和查询。
内存数据库管理系统：如Redis、MemSQL等，将数据存储在内存中，提供了高速的数据访问能力。
数据库管理系统的优势
数据一致性：通过事务机制和锁定机制，保证了数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性，确保了数据的完整性。
数据可靠性：DBMS提供了备份和恢复机制，可以防止数据的丢失和损坏，保障数据的安全性和可靠性。
数据安全性：DBMS支持用户权限管理功能，可以对用户进行身份认证和权限控制，保护数据不被未授权的用户访问。
查询优化：DBMS通过索引、缓存等技术对数据进行优化，提高了数据查询的效率和性能。
数据共享：多用户环境下，DBMS可以实现数据共享和数据隔离，保证不同用户之间的数据相互独立。
数据库管理系统的发展趋势
大数据：随着数据量的快速增长，数据库管理系统需要应对海量数据的存储和处理需求，大数据处理和分析成为发展的重点。
云数据库：云计算技术的发展推动了数据库管理系统向云端部署，提供了灵活的数据存储和服务，在多租户环境下实现资源共享和成本优化。
人工智能：数据库管理系统需要结合人工智能技术，实现数据的智能化处理和分析，提高数据管理的效率和精度。
物联网：随着物联网技术的普及，数据库管理系统需要支持物联网设备生成的海量数据的接入和管理，实现智能化的数据处理。
分布式系统：多中心、跨地域的数据存储和处理需求推动了数据库管理系统向分布式系统的转变，实现数据的分布式存储和计算。
结语
数据库管理系统作为信息系统的重要组成部分，扮演着数据管理和数据应用的关键角色。随着科技的发展和需求的变化，数据库管理系统在不断演进，逐步走向智能化、大数据化和云化的方向，为用户提供更加便捷、安全和高效的数据管理服务。
希望通过本文的介绍，读者对数据库管理系统有了更深入的了解，并在实际应用中能够更好地利用数据库管理系统的功能和优势，提升数据管理的水平和效率。
