随着大数据技术的快速发展，一些常用的名词定义也在逐渐规范。以下是大数据分析常用名词的定义和解释。
1. 大数据（Big Data）：指数据量大、来源广泛、异构性强、处理复杂的数据集合，具有高速度、高权威性和高价值的特点。
2. 数据挖掘（Data Mining）：是从大量数据中提取未知、隐含、有用的信息和知识。
3. 机器学习（Machine Learning）：是让计算机通过经验来学习和改善性能的方法，并根据数据生成算法来提高执行力。
4. 数据预处理（Data Preprocessing）：在进行数据挖掘之前，对原始数据进行预处理、清理、转换、集成和规范化的过程。
5. 数据可视化（Data Visualization）：通过图表、图形、展示等方式，将数据以可视化的方式呈现出来，帮助人们更好地理解和分析数据。
6. 分布式计算（Distributed Computing）：指将任务分解成多个子任务，分布在多个计算资源上并行计算，最终汇总结果的计算方式。
7. 云计算（Cloud Computing）：一种基于互联网的计算方式，在这种计算方式下，计算能力、存储能力、网络服务和应用程序等资源可以按需分配、共享和交互使用。
8. 数据仓库（Data Warehouse）：是将不同的数据源集成到一个统一的数据模型，为分析和决策提供支持的数据存储目标系统。
9. 实时数据（Realtime Data）：指数据信息通过网络等渠道进行传递，并在瞬间传递到用户手中进行处理的数据。
10. 数据科学（Data Science）：是研究如何从数据中发现知识和信息的交叉学科，包括计算机科学、统计学、机器学习和商业知识等领域。
以上是大数据分析常用名词的定义和解释，对于数据分析人员和研究人员来说都非常重要，在实际操作过程中需要清楚地掌握这些名词的概念和意义。