一、网站运营数据分析之内容指标
Take Rates (Conversions Rates)
：网站转换率=进行了相应的动作的访问量/总访问量
：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果
网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。
积极访问者比率 Heavy User Share
计算公式：积极用户比率=访问超过N页的用户/总的访问数
指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣
指标用法：根据你网站的内容和大小，去衡量N的大小，比如内容类的网站通常定义在11~15页
左右，如果是电子商务类网站则可定义在7~10页左右。如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。
忠实访问者比率 Committed Visitor Share
计算公式：访问时间在N分钟以上的用户数/总用户数
指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。
指标用法：其中的N也通过网站的类型和大小来定义，比如大型网站通常定位在20分钟左右。这个访问者指标如果单独使用很难体现他的效用，应该结合其它网站运营的数据指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。
忠实访问者指数 Committed Visitor Index
计算公式：忠实访问者指数=大于N分钟的访问页数/大于N分钟的访问者数
指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。
指标用法：这个指数通过页面和时间对网站进行了一个更细的区分，也许访问者正好离开吃饭去了。如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面。通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。
忠实访问者量 Committed Visitor Volume
计算公式：忠实访问者量=大于N分钟的访问页数/总的访问页数
指标意义：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量
指标用法：网站通常都是靠宣传和推广吸引用户，这个指标的意义就显得尤为重要了，因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有10000的访问页数却仅有1%的忠实访问者率，这意味着你可能吸引了错误的访问者，这些访问者没有啥价值，他们仅仅看一眼你的网页就离开了。这是你应该考虑你的推广方式和宣传方式是不是有什么问题了。
访问者参与指数 Visitor Engagement Index
计算公式：访问者参与指数=总访问数/独立访问者数
指标意义：这个指标是每个访问者的平均会话(session)，代表着部分访问者的多次访问的趋势。
指标用法：与回访者比率不同，这个指标代表着回访者的强烈度，如果有一个非常正确的目标受众不断的回访网站，这个指数将大大高于1;如果没有回访者，指数将趋近于1，意味着每一个访问者都有一个新的会话。这个指数的高低取决于网站的目标，大部分的内容型和商业性的网站都希望每个访问者在每周/每月有多个会话(session);但是如客户服务尤其是投诉之类的页面或网站则希望这个指数尽可能地接近于1。
回弹率(所有页面)Reject Rate/Bounce Rate
计算公式：回弹率(所有页面)=单页面访问数/总访问数
指标意义：代表着访问者看到的仅有的一页的比率
指标意义：这个指标对于最高的进入页面有很重要的意义，因为流量就是从这些页面产生的，那么在网站策划和网站规划时，你需要对网站的导航或布局设计进行架构设计时，尤其要注意到这个参数。总而你是希望这个比率不断地下降。
回弹率(首页)Reject Rate/Bounce Rate
计算公式：回弹率(首页)=仅仅访问首页的访问数/所有从首页开始的访问数
指标意义：这个指标代表所有从首页开始的访问者中仅仅看了首页的访问者比率
指标意义：这个指标是所有内容型指标中最重要的一个，通常我们认为首页是最高的进入页面(
当然，如果你的网站有其他更高的进入页面，那么也应该把它加入到追踪的目标中，如推广广告等)。对任意一个网站，我们可以想象，如果访问者对首页或最常见的进入页面都是一掠而过，说明网站策划时在某一方面有问题。如果针对的目标市场是正确的，说明是访问者不能找到他想要的东西，或者是网页的设计上有问题(包括页面布局、网速、链接的文字等等);如果网站设计是可行易用的，网站的内容可以很容易地找到，那么问题可能出在访问者的质量上，即市场问题。
浏览用户比率 Scanning Visitor Share
计算公式：浏览用户比率=少于1分钟的访问者数/总访问数
指标意义：这个指标一定程度上衡量网页的吸引程度。
指标用法：大部分的网站都希望访问者停留超过一分钟，如果这个指标的值太高，那么就应该考虑一下网页的内容是否过于简单，网站的导航菜单是否需要改进。
浏览用户指数 Scanning Visitor Index
计算公式：浏览用户指数=少于1分钟的访问页面数/少于1分钟的访问者数
指标意义：一分钟内的访问者平均访问页数
指标用法：这个指数也接近于1，说明访问者对网站越没兴趣，他们仅仅是瞄一眼就离开了。这也许是导航的问题，如果你对导航系统进行了显著的改进，应该可以看到这个指数在上升;如果指数还是下降，应该是网站的目标市场及使用功能有问题，应该着手解决。将浏览用户比率和浏览用户指数结合起来使用，可以看出用户是在浏览有用的信息还是厌烦而离开。
浏览用户量 Scanning Visitor Volume
计算公式：浏览用户量=少于1分钟的浏览页数/所有浏览页数
指标意义：在一分钟内完成的访问页面数的比率
指标用法：根据网站的目标的不同，这个指标的高低有不同的要求，大部分的网站希望这个指标降低。如果是搞广告驱动的网站，这个指标太高对于长期的目标是不利的，因为这意味着尽管你通过广告吸引了许多的访问者，产生很高的访问页数，但是访问者的质量却是不高的，所能带来的收益也就会受到影响。
二、网站运营数据分析之商业指标
平均订货额 Average Order Amount (AOA)
计算公式：平均订货额=总销售额/总订货数
指标意义：用来衡量网站销售状况的好坏
指标用法：将网站的访问者转化为买家当然是很重要的，同样重要的是激励买家在每次访问是购买更多的产品。跟踪这个指标可以找到更好的改进方法。
订单转化率 Conversion Rate (CR)
计算公式：订单转化率=总订货数/总访问量
指标意义：这是一个比较重要的指标，衡量网站的对每个访问者的销售情况
指标用法：通过这个指标你可以看到即使一些微小的变化都可能给网站的收入带来巨大的变化。如果你还能够区分出新、旧访问者所产生的订单，那么就可以细化这个指标，对新旧客户进行分别的统计。
每访问者销售额 Sales Per Visit (SPV)
计算公式：每访问者销售额=总销售额/总访问数
指标意义：这个指标也是用来衡量网站的市场效率
指标用法：这个指标和转化率差不多，只是表现形式不同。
单笔订单成本 Cost per Order (CPO)
计算公式：单笔订单成本=总的市场营销开支/总订货数
指标意义：衡量平均的订货成本
指标用法：每笔订单的营销成本对于网站的盈利和现金流都是非常关键的。营销成本的计算各人有不同的标准，有些把全年的网站营运费用摊入到每月的成本中，有些则不这么做，关键要看那种最适合自己的情况。如果能够在不增加市场营销成本的情况下提高转化率，这个指标就应该会下降。
再订货率 Repeat Order Rate (ROR)
计算公式：再订货率=现有客户订单数/总订单数
指标意义：用来衡量网站对客户的吸引力
指标用法：这个指标的高低和客户服务有很大关系，只有满意的用户产品体验和服务才能提高这个指标。
单个访问者成本 Cost Per Visit (CPV)
计算公式：单个访问者成本=市场营销费用/总访问数
指标意义：用来衡量网站的流量成本
指标用法：这个指标衡量的是你的市场效率，目标是要降低这个指标而提高SPV，为此要将无效的市场营销费用削减，增加有效的市场投入。
订单获取差额 Order Acquisition Gap (OAG)
计算公式：订单获取差额=单个访问者成本(CPV)-单笔订单成本(CPO)
指标意义：这是一个衡量市场效率的指标，代表着网站所带来的访问者和转化的访问者之间的差异
指标用法：指标的值应是一个负值，这是一个测量从非访问者中获得客户的成本。有两种方法来降低这个差额，当你增强了网站的销售能力，CPO就会下降，这个差额就会缩小，说明网站转化现有流量的能力得到了加强;同样的，CPV可能升高而CPO保持不变或降低，这个差额也会缩小，表明网站所吸引的流量都具有较高的转化率，这种情形通常发生在启用了PPC(pay per click)的计划。
订单获取率 Order Acquisition Ratio (OAR)
计算公式：订单获取率=单笔订单成本(CPO)/单个访问者成本(CPV)
指标意义：用另一种形式来体现市场效率
指标用法：用比率的形式往往比较容易为管理阶层所理解，尤其是财务人员。
每笔产出 Contribution per Order (CON)
计算公式：每笔产出=(平均订货数X平均边际收益)-每笔订单成本
指标意义：每笔订单给你带来的现金增加净值
指标用法：公司的财务总监总是对这个指标感兴趣的，代表了你花了多少钱来赚多少钱。
投资回报率 Return on Investment (ROI)
计算公式：投资回报率=每笔产出(CON) /每笔订单成本 (CPO)
指标意义：用来衡量你的广告的投资回报
指标用法：比较你的广告的回报率，应该把钱分配给有最高回报率的广告，但是这个回报率应当要有时间段的限制，比如“25% RIO/每周”和“25% RIO/每年”是有很大差别的。
End.
文章来源：站长之家
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统计学相关术语 1、概率（proability）：度量一随机事件发生可能性大小的实数，其值介于0 与1 之间。一随机事件的慨率可看作在相同条件下重复试验时，该事件发生的频率的稳定值，也可看作对事件发生的相信程度。 2、统计学（statistics）：主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。也就是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。主要又分为描述统计学和推断统计学。 3、描述统计（Descriptive statistics）：描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。目的是描述数据特征，找出数据的基本规律。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。 4、推断统计（Inferential Statistics）：推断统计是研究如何根据样本数据来推断总体数量特征的方法，它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征做出以概率形式表述的推断。主要包括参数估计与假设检验两种方法。 描述统计学和推断统计学的划分，一方面反映了统计方法发展的前后两个阶段，同时也反映了应用统计方法探索客观事物数量规律性的不同过程。 5、数值型数据(metric data)：按数字尺度测量的观察值，结果表现为具体的数值，对事物的精确测度，例如：身高为175cm、168cm、183cm。 6、分类数据(categorical data) ：只能归于某一类别的非数字型数据，对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述，例如，人口按性别分为男、女两类。 7、总体(population)：所研究的全部个体(数据) 的集合，其中的每一个个体也称为元素。分为有限总体和无限总体：有限总体的范围能够明确确定，且元素的数目是有限的；无限总体所包括的元素是无限的，不可数的。 8、样本 (sample)：从总体中抽取的一部分元素的集合，构成样本的元素的数目称为样本容量或样本量 (sample size)。 9、变量(variable)：说明现象某种特征的概念，如商品销售额、性别等，变量的具体表现称为变量值，即数据。变量基本分类可分为分类变量：说明事物类别的名称；数值型变量：说明事物数字特征的名称。其他分类可分为随机变量与非随机变量；经验变量和理论变量。 10、平均数(mean)：是统计学中最常用的统计量，用来表明资料中各观测值相对集中较多的中心位置，易受极端值的影响，是反映数据集中趋势的一项指标。它包括算术平均数、加权算术平均数、调和平均数和几何平均数。 11、众数(mode)：是指一组数据中出现次数最多的变量值（数据值），不受极端值的影响，一组数据可能没有众数或有几个众数。众数适合于数据量较多时，并且在数据分布偏斜程度较大且有明显峰值时应用。 12、中位数(median)：是另外一种反映数据的中心位置的指标，其确定方法是将所有数据以由小到大的顺序排列，位于中央的数据值就是中位数，不受极端值的影响。中位数在数据分布偏斜程度较大时应用。 13、四分位数(quartile)：一组数据中，把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数据就是四分位数，不受极端值的影响。四分位数在统计学中的箱线图绘制方面应用较为广泛。 14、算术平均数(Arithmetic mean)简称平均数、均数或均值，是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。算术平均数易受极端数据的影响，这是因为平均数反应灵敏，每个数据的或大或小的变化都会影响到最终结果。 15、加权平均数(Weighted mean)是不同比重数据的平均数，加权平均数就是把原始数据按
组装、冲压、喷漆等专业词汇 Assembly line组装线 Layout布置图 OOBA开箱检查 fit together组装在一起 fasten锁紧(螺丝) fixture 夹具(治具) pallet栈板 barcode条码 barcode scanner条码扫描器 fuse together熔合 repair修理 operator作业员 QC quality品管 supervisor 课长 section supervisor课长 deputy section supervisor =vice section superisor副课长 ME制造工程师 MT制造生技 cosmetic inspect外观检查 inner parts inspect内部检查 thumb screw大头螺丝 lbs. inch镑、英寸 front plate前板 rear plate后板 chassis基座 bezel panel面板 power button电源按键 reset button重置键Hi-pot test of SPS高源高压测试 V oltage switch of SPS 电源电压接拉键 sheet metal parts 冲件 plastic parts塑胶件 SOP制造作业程序 material check list物料检查表 trolley台车 carton纸箱 sub-line支线 left fork叉车 personnel resource department 人力资源部 production department生产部门 planning department企划部 QC Section品管科 stamping factory冲压厂 painting factory烤漆厂 molding factory成型厂 punching machine 冲床 robot机械手 lathe车床 planer |'plein|刨床 miller铣床 grinder磨床 driller??床 linear cutting线切割 electrical sparkle电火花 welder电焊机 staker=reviting machine铆合机 position职务 president董事长 general manager总经理 special assistant manager特助 factory director厂长 department director部长 deputy manager | =vice manager副理 group leader/supervisor组长 line supervisor线长 thickness gauge厚薄规 gauge(or jig)治具 power wire电源线 buzzle蜂鸣器 defective product label不良标签 identifying sheet list标示单 iudustrial alcohol工业酒精 Tiana天那水 packaging打包 missing part漏件 wrong part错件 excessive defects过多的缺陷 critical defect极严重缺陷 major defect主要缺陷 minor defect次要缺陷 not up to standard不合规格 dimension/size is a little bigger尺寸偏 大(小) cosmetic defect外观不良 slipped screwhead/slippery screw head 螺丝滑头 speckle斑点 rust生锈 deformation变形 burr(金属)flash(塑件)毛边 poor staking铆合不良 excesssive gap间隙过大 grease/oil stains油污 inclusion杂质 painting peel off脏污 shrinking/shrinkage缩水 mixed color杂色 scratch划伤 poor processing 制程不良 poor incoming part事件不良 painting make-up补漆 discoloration羿色 water spots水渍 polishing/surface processing表面处理 exposed metal/bare metal金属裸露 lack of painting烤漆不到位 safety安全 quality品质 delivery deadline交货期 cost成本 engineering工程 die repair模修 enterprise plan = enterprise expansion projects企划 qualified products, up-to-grade products良品 defective products, not up-to-grade products不良品 to return material/stock to退料 scraped |'skræpid|报废 (be)qualfied, up to grade合格 not up to grade, not qualified不合格
最全的大数据术语合集 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，一亦在国外的一个网站上扒来了常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解。其中部分定义参考了相应的博客文章。当然，这份术语表并没有100%包含所有的术语。一个常见的大数据术语表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。其中部分定义参考了相应的博客文章。当然，这份术语表并没有100%包含所有的术语，如果你认为有任何遗漏之处，请告之我们。 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(Anomaly detection) –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(Artificial Intelligence) –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(Behavioural Analytics) –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(Big Data Scientist) –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(Big data startup) –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1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。 1 B字节包含了27个0！ 商业智能(Business Intelligence) –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(Classification analysis) –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(meta data),是描述数据的数据 云计算(Cloud computing) –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(Clustering analysis) –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(Cold data storage) –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(Comparative analysis) –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(Complex structured data) –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
（按中文拼音首字母排序） B 暴民：mob 比拟法：analogical method 比例抽样：proportionate sample 不可知论：agnosticism 变态心理学：abnormal psychology 不完全归纳：incomplete induction 边际效用递减：law of diminishing marginal utility 柏拉图式爱情：Platonic love C 丛众：conformity 残疾人：the handicapped 参考书目：bibliography 参考群体：reference group 成人教育：adult education 初婚年龄：age at first marriage 垂直流动：vertical mobility 出身群体：descent group 抽样误差：sampling error 抽样范围：sampling frame 参与式观察：participant observation D 代沟：generation gap 对照分析：contrastive analysis 定性分析：qualititive analysis 定量分析：quantitative analysis 定额抽样：quota sample 多重人格：multiple personality 地位流动：status mobility 第一手资料：primary data 第二手资料：raw data 单因素实验：single-factor experiment 地域性流动：geographical mobility F 法人：fictitions person 反隔离：desegregation 犯罪学：criminology 父居家庭：patrilocal family 父系亲属：agnate 父子关系：filiation 分析性研究：analytical research 封闭式监管：close custody 封闭型问题：closed question 分层随机抽样：stratified random sample G 规范：norms 更年期：menopause 过激主义：ultraism 个案研究：case study 个人主义：individualism 归属需求：need to belong 个人崇拜：personality cult 功能主义：functionalism H 行话，黑话：argot 横坐标：abscissa 合理趋势：rational trend 霍桑效应：Hawthorne effect 婚姻调适：marriage adjustment 宏观分析：macroscopic analysis 黄金分割：golden section 互补角色：complementary role J 家谱：family religrees 截点：cut-off point 拒答率：refusal rate 绝对值：absolute value 监护人：chaperonage 角色冲突：role conflict 角色距离：role distance 角色紧张：role strain 金钱崇拜：mammon worship 间接暗示：indirect suggestion 价值中立：value free 价值判断：value judgement
?大数据术语 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(Anomaly detection)–在数据集中搜索与预期模式或?行行为不不匹配的数据项。除了了“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?行行信息 ? 匿匿名化(Anonymization)–使数据匿匿名，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(Arti?cial Intelligence) – 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 ? ?行行为分析法(Behavioural Analytics) – 这种分析法是根据?用户的?行行为如“怎么做”，“为什什么这么做”，以及“做了了什什么”来得出结论，?而不不是仅仅针对?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(Big Data Scientist) – 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(Big data startup) – 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?行行身份识别 ? B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的?大?小。1 B字节包含了了27个0！ ? 商业智能(Business Intelligence) – 是?一系列列理理论、?方法学和过程，使得数据更更容易易被理理解 C
名词解释： 第一章 试验设计与数据处理：是以概率论、数理统计及线性代数为理论基础，研究如何有效的安排试验、科学的分析和处理试验结果的一门科学。 试验考察指标(experimental index)：依据试验目的而选定的衡量或考察试验效果的特征值. 试验因素；对特征值产生影响的原因或要素. 因素水平：试验实际考虑采用的（某一）因素变化的状态或条件的种类数称为因素水平，简称水平。 局部控制（local control）原则：控制隐藏变量对反应的效应。 重复（replication）原则：重复试验于许多试验单位，以降低结果的机会变异 随机化（randomization）原则：随机化(Randomization)安排试验单位接受指定的处理。实验的目标特性（实验考察指标）目标特性:就是考察和评价实验结果的指标。 定量指标：可以通过实验直接获得，便于计算和进行数据处理。 定性指标：不易确定具体的数值，为便于用数学方法进行分析和处理，必须是将其数字化后进行计算和处理。 因素：凡是能影响实验结果的条件或原因，统称为实验因素（简称为因素）。 水平:因素变化的各种状态和条件称为因素的水平 总体、个体：我们所研究对象的某特性值的全体，叫做总体，又叫母体；其中的每个单元叫做个体。 子样（样本）、样本容量：自总体中随机抽出的一组测量值，称为样本，又叫子样。样本中所含个体（测量值）的数目，叫做样本容量，即样本的大小。 抽样：从总体中随机抽取若干个个体观测其某种数量指标的取值过程称为抽样。 样本空间：就样本而言，一次抽取、观测的结果是n个具体数据x1，x2，…，xn，称为样本（X1，X2，…X n）的一个观测值，而样本观测值所有可能取值的全体称为样本空间。 重复性：由一个分析者，在一个给定的实验室中，用一套给定的仪器，在短时间内，对某物理量进行反复定量测量所得的结果。也称为室内精密度。 再现性;由不同的实验室的不同分析者和仪器，共同对一个物理量进行定量测量的结果。也称室间精密度。 误差：测量值和真值的差数 偏差：测量值和平均值的差数。也叫离差。 偏差平方和：测量值对平均值的偏差的平方的加和，叫偏差平方和。 方差(variance):是测量值在其总体均值周围分布状况的一种量度，方差表征随机变量分布的离散程度。 总体方差的定义是：测量值对总体均值的误差的平方的统计平均 样本方差：只作过有限次测量的样本方差，通常用s2表示。s2是测量值对样本均值的偏差的平方的平均 标准偏差(标准差)：方差的平方根的正值，叫标准偏差，或标准差 自由度：是指可以自由取值的数据的个数。 相对标准偏差(变异系数)(relative standard deviation, RSD):是样本标准偏差与平均值的比值，表示偏差值与平均值的相对大小。 第二章
语文课程与教学论 名词术语中英文对照表 the Chinese Course and Teaching and Learning Theory in Chinese and English Teaching materials editing teaching materials /Chinese Teaching Materials /edit teaching materials /Uniformed Chinese Teaching Materials /Experimental Teaching Materials /Mother Tongue Teaching Materials /Teaching Materials of the New Course *textbook *reading book *teaching reference book *exercises book *studying plan Technology /Educational Technology /Modern Educational Technology /Educational Technology in Chinese Teaching /multi-media technology /net technology /cloud serving technology *white board *net meeting *chat room *blog Teaching Basic Theory of the Teaching teaching aim teaching task teaching objective teaching model teaching tactics teaching principle teaching program teaching reform teaching case Courseware teaching resources teaching experiment /mother tongue teaching A Term List of 1. 教材（ JC ） 教材编写 /语文教材 /编写教材 / 统编教材 /实验教材 /母语教材 /新课程教材 * 课本 * 读本 * 教学参考书（教参） * 练习册 *学案 2. 技术（ JS ） / 教育技术 /现代 教育技术 /语文 教育技术 /多媒 体技术 / 网络 技术 /云服务技 术 * 白板 *网 络会议 *聊天室 * 博克 3. 教学 （JX ） 教学基本理论 教学目的 教学 任务 教学目标 教学模式 教学 策略 教学原则 教学大纲 教学 改革 教学案例 教学课件 教学 资源 教学实验 /母语教学
大数据常见术语解释（1） 胡经国 大数据（B ig Data）是指无法在可承受的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。 大数据的出现产生了许多新术语，这些术语往往比较难以理解。为此，我们根据有关大数据文献编写了本文，供大家认识大数据参考。 1、聚合（Aggregation） 聚合是指搜索、合并、显示数据的过程。 2、算法（Algorithms） 算法是指可以完成某种数据分析的数学公式。 3、分析法（Analytics） 分析法用于发现数据的内在涵义。 4、异常检测（Anomaly Detection） 异常检测用于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”以外，用来表示“异常”的英文单词还有以下几个：outliers，exceptions，surprises，contaminants。它们通常可提供关键的可执行信息。 5、匿名化（Anonymization） 匿名化使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据。 6、应用（Application） 在这里，应用是指实现某种特定功能的计算机软件。 7、人工智能（Artificial Intelligence） 人工智能是指研发智能机器和智能软件；这些智能设备能够感知周围的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习。 8、行为分析法（Behavioural Analytics） 行为分析法是指根据用户的行为如“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。
分析中常用术语一： 1、FEA（有限元分析） 有时称为FEM（M含义方法）。Solidworks Simulation结构分析模块就使用这种方法，即通过将CAD模形分解为称为单元的小块，并最终统一地解决问题。单元，就是能够设置其物理属性、载荷以及约束的基本单位。 2、预处理 指在建立分析模型之前完成的工作。 这可以包括：创建几何模型；针对分析目的简化模型；设置材料属性；应用载荷、约束、联接以及接触；划分网格。这是问题的基本解决方案；如果做得不恰当，人们可以称这为“垃圾”输入。“垃圾”输入必将导致“垃圾”输出（在后处理阶段）即错误的前处理将导致错误的结果。 3、求解 把用户在预处理阶段设置的输入，交由求解器处理，并且计算出一个结果。这种解决方法通常非常准确，但是无论是否精确都将在后处理阶段得以验证。4、后处理 或者说，从求解器处查看或评估结果。有很多可行的办法来查看结果，例如云纹图，截面视图、探测、列表、以及曲线图表。经验和判断能够对结果的评价的合理性提供帮助，但我认为更是对这个问题“载荷所产生的位移或反作用是否真的能如预期的一样？”的解答。这样确定输出到底是好还是坏（垃圾输出），也就是说，是否需要回到预处理的步骤。如果要求精确的结果，更重要的一种方法就是提高网格的质量。在比较不同设计结构哪种更加合理时，精确结果通常是不需要的。 5、弹性模量 也称为杨氏模量。这是与材料应力相关的材料属性，标示了材料的拉伸度。能够通过在测试机器上拉伸材料样品获得典型值。也就是在拉伸状态下应力应变的线性比率。正因为应变是没有单位的，所以弹性模数与应力有相同的单位（psi,ksi,Pa,MPa），在到达屈服强度前弹性模量为常量。线性弹性的材料遵循胡克定律。 6、胡克定律 胡克弹性定律是一个近似值，它指出，在弹性限度内，物体的形变跟引起形变的外力成正比。适用胡克定律的材料，称为线性弹性材料，或胡氏材料。胡克定律在简单专业术语中表示应力应变关于为线性关系。（定义由Wikipedia处直接摘录。） 7、von Mises应力 也叫做等效（抗拉）应力。von Mises应力是一种试图全面描述在某一确定值下的多轴的应力状态的方法，这在云纹图上也能够很好的体现。但它也有缺陷：
工程专业术语中英文对照
CDB工程专业术语中英文对照(二） 添加时间：2013-4-24 节流截止放空阀 2011-08-10 16:50:46| 分类：English | 标签：|字号大中小订阅 六、仪表及自动控制 通用描述 COMMON DESCRIPTION 设备名称Equipment Name 缩写 ABB. 分散控制系统Distributed Control System DCS 安全仪表系统Safety Instrumentation System SIS 紧急切断系统Emergency Shutdown system ESD 火气系统Fire and Gas system F&G 监视控制和数据采集系统 Supervisory Control and Data Acquisition SCADA 可编程逻辑控制器Programmed Logic Controller PLC 远程终端单元Remote Terminal Unit RTU 站控系统Station Control System SCS 中央控制室Central Control Room CCR 操作间Operation room 机柜间Equipment room/ Cabinet room 大屏显示系统Large Screen Display system LSD 流量类仪表 FLOW INSTRUMENT 设备名称Equipment Name 孔板Orifice Plate 文丘里流量计Venturi Flowmeter 均速管流量计Averaging Pitot Tube 阀式孔板节流装置 Orifice Plate in quick change fitting 涡轮流量计Turbine Flowmeter
大数据领域核心术语讲解 算法（Algorithm）：算法可以理解成一种数学公式或用于进行数据分析的统计学过程。那么，「算法」又是何以与大数据扯上关系的呢？要知道，尽管算法这个词是一个统称，但是在这个流行大数据分析的时代，算法也经常被提及且变得越发流行。 分析（Analytics）：让我们试想一个很可能发生的情况，你的信用卡公司给你发了封记录着你全年卡内资金转账情况的邮件，如果这个时候你拿着这张单子，开始认真研究你在食品、衣物、娱乐等方面消费情况的百分比会怎样？你正在进行分析工作，你在从你原始的数据（这些数据可以帮助你为来年自己的消费情况作出决定）中挖掘有用的信息。那么，如果你以类似的方法在电商平台上对人们所有的购买记录进行处理或者对论坛上对所有的发帖处理会如何呢？在这种情况下，我们就可以称之为大数据分析。所谓大数据分析，就是对大量数据进行推理并从中道出有用的信息。以下有三种不同类型的分析方法，现在我们来对它们分别进行梳理。 描述性分析法（Descriptive Analytics）：如果你只说出自己去年信用卡消费情况为：食品方面 25%、衣物方面 35%、娱乐方面 20%、剩下 20% 为杂项开支，那么这种分析方法被称为描述性分析法。当然，你也可以找出更多细节。 预测性分析法（P re d ictive Analytics）：如果你对过去 5 年信用卡消费的历史进行了分析，发现每年的消费情况基本上呈现一个连续变化的趋势，那么在这种情况下你就可以高概率预测出：来年的消费状态应该和以往是类似的。这不是说我们在预测未来，而是应该理解为，我们在「用概率预测」可能发生什么事情。在大数据的预测分析中，数据科学家可能会使用先进的技术，如机器学习，和先进的统计学处理方法（这部分后面我们会谈到）来预测天气情况、经济变化等等。 规范性分析（P rescriptive Analytics）：这里我们还是用信用卡转账的例子来理解。假如你想找出自己的哪类消费（如食品、娱乐、衣物等等）可以对整体消费产生巨大影响，那么基于预测性分析（P re d ictive Analytics）的规范性分析法通过引入「动态指标（action）」（如减少食品或衣物或娱乐）以及对由此产生的结果进行分析来规定一个可以降低你整体开销的最佳消费项。你可以将它延伸到大数据领域，并
房务部：Rooms Division 前厅部：Front Office 客房部：Housekeeping 大堂副理：Assistant Manager 宾客关系主任：Guest Relation Officer 前台：Front Desk 接待处：Reception/Check-in 收银处：Cashier/Check-out 领班：Captain 主管：Supervisor 班次负责人：Shift Leader 商务中心：Business Center 客房服务代表：Guest service agent(接待和收银合并之后的前台人员的称呼)简称GSA 电话总机：Switch Board 接线员：Operator 预订处：Room Reservation 礼宾服务处：Concierge 大厅服务处：Bell Service 金钥匙：Golden Key 行政楼层：Executive Floor 行政酒廊：Executive Lounge 行李生：Bellman 迎宾员：Doorman 夜审：End of Day /Night auditor 2．前厅服务项目专业术语介绍 入住：Check-in 退房：Check-out 外币兑换：Foreign Currency Exchange 问询：Information 接送机服务：Pick up service 叫醒服务：Wake up call 请勿打扰服务：DND Do not disturbed 失物招领：Lost and Found 国内直拨和国际直拨电话：DDD and IDD Domestic Direct Dial and International Direct Dial对方付费电话：Collect Call 3．前厅常用物品术语介绍： 住宿登记单：Registration card 欢迎卡：Welcome card 订房凭证：Voucher 交接本：log book 信封：Envelope 房卡钥匙：Room key 安全保管箱：Safe Deposit Box 客房统计和出售率统计的术语 预离房：Expected Departure 预抵房：Expected Arrival
documentary(film)记录片,文献片 filmdom电影界literaryfilm文艺片musicals音乐片comedy喜剧片 tragedy悲剧片draculamovie恐怖片sowordsmenfilm武侠片detectivefilm侦探片ethicalfilm伦理片affectionalfilm爱情片eroticfilm黄色片westernmovies西部片filmd’avant-garde前卫片 serial系列片 trailer预告片 cartoon(film)卡通片,动画片 footage影片长度 full-lengthfilm,featur efilm长片short(film)短片 colourfilm彩色片(美 作:colorfilm) silentfilm默片,无声片 dubbedfilm配音复制的影 片,译制片 silentcinema,silentfil ms无声电影 soundmotionpicture,tal kie有声电影 cinemascope,CinemaScop e西涅玛斯科普型立体声 宽银幕电影,变形镜头式 宽银幕电影 cinerama,Cinerama西涅 拉玛型立体声宽银幕电影, 全景电影 title片名 originalversion原着 dialogue对白 subtitles,subtitling字 幕 credits,credittitles对 原作者及其他有贡献者的 谢启和姓名 telefilm电视片 演员actors cast阵容 filmstar,moviestar电影 明星 star,lead主角 double,stand-in替身演 员 stuntman特技替身演员 extra,walker-on临时演 员 characteractor性格演员 regularplayer基本演员 extra特别客串 filmstar电影明星 filmactor男电影明星 filmactress女电影明星 support配角 util跑龙套 工作人员technicians adapter改编
常见的大数据术语表（中英文对照版） 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（Anomaly detection） - 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（Artificial Intelligence） - 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（Behavioural Analytics） - 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（Big Data Scientist） - 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（Big data startup） - 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1000 YB（Yottabytes），相当于未来数字化宇宙的大小。1 B字节包含了27个0！ 商业智能（Business Intelligence） - 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
电影专业术语中英文对照 A Above-the-line 线上费用 A-B roll A-B卷 AC 交流电 Academy ratio 学院标准画框比 Adaptation 改编 ADR editor ADR 剪辑师 Aligator clamp=gaffer grip 固定灯具的弹簧夹，又称鳄鱼夹 Ambient Sounds 环境音 Amp 安培 Amplification 信号放大 Amplitude 振幅 Analog 模拟 Anamorphic lens 变形镜头 Aperture 光圈 Answer Print 校正拷贝 Arc 摄像机的弧度运动 Art director 艺术指导 Aspect ratio 画框比 Atmosphere sound 气氛音 Attack 起音 Audio board 调音台 Audio mixer 混音器，混音师 Automatic dialogue replacement 自动对白补录 Automatic focus 自动对焦 Automatic gain control 自动增益控制 Automatic iris 自动光圈(少用) Axis of action 表演轴线 B Back light 轮廓光 Background light=Scenery light 场景光 Balance 平衡 Balanced 平衡电缆 Barndoor 遮扉（灯具上的黑色金属活动板，遮光用的） Barney 隔音套 Base 片基（用来附着感光乳剂的胶片基底） Base plate 底座（固定灯的） Baselight level 基本亮度 Batch capturing 批次采集 Below-the-line 线下费用 Bidirectional 双向麦克风 Bit depth 位元深度（在数字声音中每次取样的数目，通常是8，12,16）
Accordion 手风琴 Aftertouch 触后 Alto 女低音 Amplitude 振幅 Amplitude Modulation(AM) 调幅Analogue 模拟的 Anticipation 先现音 Arpeggio 琶音，分解和弦Attack 起音 Audio 音频 Augmented 增音程，增和弦Ballade 叙事曲 Band 波段，大乐队 Banjo 班卓琴（美国民间乐器）Bank 音色库 Baritone 男中音 Barline 小节线 Baroque 巴罗克 Bass 贝司 Bassoon 大管（巴松） Brass 铜管总称 Cassette 卡座 Cello 大提琴 Channel 音色通道 Choir 人声合唱 Chord 和弦 Chorus 合唱效果器 Clarinet 单簧管 Clef 谱号 Combination 组合音色Compressor 压缩效果器Concerto 协奏曲 Console 调音台 Contrabass 低音提琴 Ctrl 控制器 Cymbal 镲，钹 Decay 衰减 Delay 延迟效果器 Digital 数码的 Diminished 减音程，减和弦Distorted 失真效果器 Dolby NR 杜比降噪
Dominant 属音（和弦） Dot 附点 Drum 鼓 Duration 音符的时值 Echo 回声，反射 Effector 效果器 Encore 返场加演曲目 English Horn 英国管 Enhance 增益 Envelope 包络 EQ(Equalizer) 均衡器 Exciter 激励器 External 外置的，外部设备的Fade in 淡入 Fade out 淡出 Fantasia 幻想曲 Filter 滤波器 Flange 凸缘效果器 Flat 降号 Flute 长笛 French Horn 圆号（法国号）Frequency 频率 Frequency Modulation(FM) 调频Fret 吉它指板 Fretless Bass 无品贝司 Grace Note 装饰音 Grand Piano 三角钢琴 Graphic 图解式的 Guitar 吉它 Harmonica 口琴 Harmony 和声，和声学 Harp 竖琴 Harpsichord 古钢琴Instrument 乐器 Intermezzo 间奏曲 Internal 内置的，内部的Interval 音程 Inversion 转位 Key 调 Keyboard 键盘 Leading-note 导音 LFO 低频震荡器
数据可视化的10个关键术语① Format 交互方式 交互式可视化允许您修改，操作和探索计算机显示的数据。绝大多数交互式可视化系统在计算机网络上，但越来越多出现在平板电脑和智能手机上。相比之下，静态可视化只显示单一的、非交互数据，它通常是为了打印和在屏幕上显示。 Chart type 图表类型 图表是数据视觉化表示的特殊方式。表示数据的方法有很多，如使用不同的符号、形状和排列，我们把这些称之为图表的类型。一些图表类型你比较熟悉，如条形图、饼图、折线图，但其他类型你可能就很少见了，如桑基图、树图、等值线图的地图。
Dataset 数据集合 数据集合是需要可视化处理的数据集合。你可以简单认为数据集合就是很多行和列的数据，这些数据通常在电子表格或数据库中。行代表一个记录，也就是一个事务的实例；列是变量，代表事务的具体信息。数据集合的大小、形式和关系是可以看到的，否则我们就很难观察。
Data source 数据源 当数据可视图的作者想告诉你展示的数据或信息的来源时，这些来源信息也会显示出来。通常会显示在标题附近或页面的底部。如果数据可视图有文章资料，你可以在文章中找到来源信息。
Axis 轴 许多类型的图表有轴。轴分为垂直的Y轴(向上或向下）和水平X轴(向左或向右)，目的是为阅读数值的高度或位置提供一个参考。轴的位置通常会有刻度(见下文)，刻度为阅读图标提供一个固定的参考点。
Scale 度量 度量表示数值的规模和范围。度量通常以间隔表示(10、20、30等等)，代表度数字的单位，如价格、距离、年，或百分比。
Legend 图例 许多图表使用不同的视觉样式来表示不同的数据，如颜色、形状或大小。一个图例或样例告诉你这些样式是什么意思，从而帮助你阅读图表。