大数据100个新术语

⓵新名词有哪些

新术语有哪些？

1.元界、区块链、工智能、大数据、云计算，很多新术语。 新兴事物，例如物联网。 虚拟现实等。

2.元宇宙：指不同技术共享的虚拟世界。 平台构建的空间允许们在这个空间中社交、娱乐、工作和进行其他活动。 这认为是互联网发展的下一阶段。

2.区块链：区块链是一种新兴技术，能够实现信息的去中心化存储和交换，是一种去中心化的数据库技术。 该技术因其安全性和透明性而广泛应用于许多域。

3.工智能：工智能是一个广泛使用的术语，指机器执行类智能任务的能力。 随着科技进步，工智能广泛应用于医疗、金融、教育等各个域。

4.大数据：大数据技术是指处理和分析大量数据的能力。 随着数据量的不断增加，大数据技术在提取有价值的信息和支决策方面发挥着至关重要的作用。

5.云计算：云计算是一种基于互联网的计算方法，通过远程服务器（通常位于数据中心）执行数据存储和计算任务。 为用户提供灵活、可扩展的计算资源，降低硬件成本和维护难度。

6.物联网：物联网是指通过网络连接各种物理设备，实现设备之间的数据交换和智能控。 该域涉及域广泛，包括智能家居、智能交通等，是近年来快速发展的域之一。

7.虚拟现实：虚拟现实技术通过计算机模拟创建一个三维环境，用户通过盔、方向盘等设备与该环境进行交互，创造身临其境的体验。 你可以获得经验。 预计将在游戏、教育、医疗等域有广泛的应用。

以上是对当今常用的一些新术语的解释。 随着科学技术的不断发展，这些新术语及其背后的技术和应用将不断发展并影响我们的生活。

⓶揭秘10大数据科学术语（面试中最常见问题）访谈中常见的数据科学术语解释
因变量和自变量
在数据科学中，因变量指的是研究目标，例如商店收入。 自变量是驱动因变量的因素，例如进入商店的顾客数量。 因变量取决于自变量，该自变量独立于可能影响因变量的其他变量。
异常值
异常值是数据集中超出正常范围的异常值。 类的预期寿命是119岁。 处理异常值对于预测问题非常重要，因为它会影响算法的选择。
有序数据
有序数据是分类数据，这意味着数据之间存在顺序，例如在工单级别。 码时最好使用整数表示。 这有助于算法数据模式。
One-Hot码
One-Hot码是一种数据转换，可将非顺序属性转换为二进表示，以避免混淆机器学习模型。 这有助于性别、城、家等属性。
偏度和峰度
偏度衡量数据分布的对称性，值越接近0表示对称性，负值表示大多数值都是对称的。 大于平均值表示。 正值表示相反。 峰度衡量数据分布的峰值；峰度意味着数据的峰值高于正态分布。
不平衡数据集
不平衡数据集是指目标属性分布不均匀的数据集，例如预测信用卡诈交易。 处理这些数据集时需要特别小心，因为现有方法可能会失败。
数据增强
数据增强将数据集的特征（例如年龄、工资）扩展到同一水平，保证预测结果准确并避免更大尺度的特征。 它影响结果。
相关性
相关性衡量两个特征之间的关系。 正相关意味着随着一个特征的增加，另一个特征也会增加，而负相关意味着相反。 相关性指导模型构建并避免选择高度相关的特征。
置信区间和置信水平
置信区间提供一系列估计值，例如用户在订购前查看了多少商品的估计值。 置信度表明估计值在范围内的确定程度。
同方差和异方差
同方差假设自变量和因变量残差在不同值下是一致的。 异方差是指残差根据自变量的值而变化。
您正在准备数据科学面试吗？请记住这些术语，我希望它们对您有所帮助。