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点击流分析(Clickstream analytics)：用于分析用户在网络上浏览时的在线点击数据。有没有想过即使在切换网站时，为什么某些谷歌广告还是阴魂不散?因为谷歌大佬知道你在点击什么。

聚类分析(Cluster Analysis)：是一个试图识别数据结构的探索性分析，也称为分割分析或分类分析。更具体地说，它试图确定案例的同质组(homogenous groups)，即观察、参与者、受访者。如果分组以前未知，则使用聚类分析来识别案例组。因为它是探索性的，确实对依赖变量和独立变量进行了区分。SPSS 提供的不同的聚类分析方法可以处理二进制、标称、序数和规模(区间或比率)数据。

比较分析(Comparative Analytics)：因为大数据的关键就在于分析，顾名思义，比较分析是使用诸如模式分析、过滤和决策树分析等统计技术来比较多个进程、数据集或其他对象。我知道它涉及的技术越来越少，但是我仍无法完全避免使用术语。比较分析可用于医疗保健领域，通过比较大量的医疗记录、文件、图像等，给出更有效和更准确的医疗诊断。

关联分析(Connection Analytics)：你一定看到了像图表一样的蜘蛛网将人与主题连接起来，从而确定特定主题的影响者。关联分析分析可以帮助发现人们、产品、网络之中的系统，甚至是数据与多个网络结合之间的相关连接和影响。

Cassandra：是一个很流行的开源数据管理系统，由 Apache Software Foundation 开发并运营。Apache 掌握了很多大数据处理技术，Cassandra 就是他们专门设计用于在分布式服务器之间处理大量数据的系统。

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），软件或数据在远程服务器上进行处理，并且这些资源可以在网络上任何地方被访问，那么它就可被称为云计算。

集群计算(Cluster computing)：这是一个来描述使用多个服务器丰富资源的一个集群(cluster)的计算的形象化术语。更技术层面的理解是，在集群处理的语境下，我们可能会讨论节点(node)、集群管理层(cluster management layer)、负载平衡(load balancing)和并行处理(parallel processing)等等。

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。

商业分析（Commerce analytics）：指的是包括审视预计的销售额、成本和利润是否达到公司预计目标；如达到，则此产品概念才能进一步发展到产品开发阶段。

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。

众包（Crowdsourcing）：从一广泛群体，特别是在线社区，获取所需想法，服务或内容贡献的实践。

集群服务器（Cluster server）：把多台服务器通过快速通信链路连接起来，从外部看来，这些服务器就像一台服务器在工作，而对内来说，外面来的负载通过一定的机制动态地分配到这些节点机中去，从而达到超级服务器才有的高性能、高可用。

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。

计算机产生的数据(Computer generated data) – 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(Correlation analysis) – 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: Customer Relationship Management) – 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。

云数据（Cloud data）：是基于云计算商业模式应用的数据集成、数据分析、数据整合、数据分配、数据预警的技术与平台的总称。