manipulate data是什么意思，manipulate data的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

操作数据

例句

Avoid forcing users to use controls to manipulate data.

避免强迫用户通过控件来操纵数据。

You always have a rowset object to contain and manipulate data.

您永远会有包含和管理资料的资料列集物件。

Variables allow you to store and manipulate data in your programs.

有了变量，就可以在程序中存储和操作数据了。

To add and manipulate data, you have the insert and store commands.

要添加并处理数据，您需要有insert和store命令。

The electronic and mechanical devices that manipulate data are known as hardware.

电子的，机械的，操作数据的设备被认为是硬件。

同义词

|service data;操作数据

专业解析

"Manipulate data" 是一个在计算机科学、数据分析、统计学和信息技术领域广泛使用的术语，主要指对数据进行一系列操作以改变其形式、结构或内容，从而使其更适合特定目的，如分析、可视化或决策支持。其核心含义包含两个关键部分：

Manipulate (操作/处理/操控):
- 这表示对数据施加主动的、有目的的动作。它不是指简单地存储或查看数据，而是指改变数据。
- 这些操作可以是物理上的（如移动、复制、删除数据记录），也可以是逻辑上的（如转换格式、计算新值、过滤信息、合并数据集）。
- 目的通常是使数据更有用、更易于理解或更符合特定需求。
Data (数据):
- 指任何形式的信息，通常以结构化（如数据库表、电子表格）或非结构化（如文本、图像、日志文件）的形式存在。
- 数据是操作的对象。

因此，"manipulate data" 的详细意思可以总结为：

为了特定的目标（如分析、报告、建模或决策），对原始数据集执行一系列的处理、转换、计算、重组或清理操作的过程。这些操作旨在提取有价值的信息、改善数据质量、改变数据呈现形式或准备数据供后续使用。

具体操作类型包括但不限于：

数据清洗：识别并纠正错误、处理缺失值、删除重复项、修正不一致性。这是确保数据质量的关键步骤。
数据转换：改变数据的格式、结构或值。例如，将日期格式标准化、将文本转换为小写、将分类变量编码为数值（独热编码）、对数值进行缩放（归一化、标准化）、派生新变量（如计算总价 = 单价 * 数量）。
数据集成/合并：将来自不同来源或多个数据集的数据组合在一起。
数据聚合：将详细数据汇总为更高层次的摘要信息。例如，计算总和、平均值、计数、最大值、最小值（如按地区计算销售总额）。
数据筛选/选择：根据特定条件提取数据子集（如选择特定时间段的数据、筛选出销售额大于某值的记录）。
数据排序：根据一个或多个字段对数据进行排列。
数据重塑：改变数据的组织方式，例如将宽格式数据转换为长格式，或反之（常见于数据透视操作）。
数据计算：基于现有数据列创建新的数据列或值。

为什么需要 Manipulate Data？

原始数据通常存在格式不一、包含错误或冗余、结构不适合分析工具等问题。通过操纵数据，可以：

提高数据质量：清洗步骤消除噪音和错误，使分析结果更可靠。
使数据适合分析：转换和重塑使数据结构符合统计分析、机器学习算法或可视化工具的要求。
提取洞察：聚合和计算有助于揭示数据中的模式、趋势和关系。
整合信息：合并来自不同源的数据可以提供更全面的视图。
提高效率：筛选和选择相关数据子集可以加快处理速度。

权威参考来源：

IBM - What is Data Manipulation?
- 解释数据操作的核心概念、常见操作及其在数据分析流程中的重要性。
- 链接：https://www.ibm.com/topics/data-manipulation
National Institute of Standards and Technology (NIST) - Data Manipulation
- 在其计算机安全资源中心的术语表中定义了数据操作，强调其在数据处理上下文中的含义。
- 链接：https://csrc.nist.gov/glossary/term/data_manipulation (查看 "Data Manipulation" 词条)
Microsoft Learn - Data transformation in data wrangling
- 虽然侧重于"Data Wrangling"（数据整理），但详细介绍了数据操作的核心组成部分——数据转换的各种技术和方法，这是数据操作的关键环节。
- 链接：https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/transform-data-power-bi/ (模块内容涵盖转换操作)
General Data Protection Regulation (GDPR) - Article 4 Definitions
- 虽然没有直接定义"manipulate"，但GDPR第4条定义了"processing"（处理），其范围非常广泛，明确包括"adaptation or alteration"（调整或更改）、"retrieval"（检索）、"use"（使用）等，这些活动都涵盖了数据操作的核心行为。理解数据操作在法规合规性背景下非常重要。
- 链接：https://gdpr-info.eu/art-4-gdpr/ (参见第(2)点对 "processing" 的定义)
IEEE Xplore Digital Library - Search for "data manipulation"
- 作为工程技术领域的顶级学术文献库，包含大量深入研究数据操作技术、算法和应用的论文。例如，研究高效数据库操作、数据流处理、特定领域的数据转换技术等。
- 链接：https://ieeexplore.ieee.org/ (使用 "data manipulation" 作为关键词搜索)

网络扩展资料

“manipulate data”是一个常见的计算机与数据处理领域的短语，其含义和用法可拆解为：

基本定义
“manipulate”指通过技术手段对某物进行控制、操作或调整；“data”即数据。因此，“manipulate data”指通过编程、工具或算法对数据进行处理、修改、分析或转换，以达成特定目标。
常见操作类型
- 整理与清洗：如排序、过滤、删除重复项、填补缺失值（例如用Python的Pandas库处理表格数据）。
- 转换与计算：如格式转换（文本→数值）、聚合统计（求平均值）、数据标准化（归一化处理）。
- 提取与合并：如从数据库提取子集、合并多个数据集（SQL中的JOIN操作）。
- 分析与建模：如生成可视化图表、训练机器学习模型前的特征工程。
应用场景
这一行为广泛存在于：
- 数据分析：通过工具（Excel、Tableau）生成报表。
- 软件开发：后端系统处理用户输入或数据库交互。
- 科学研究：实验数据的预处理与统计分析（如用R语言计算p值）。
示例
- 用Python代码：df.sort_values(by='date') → 按日期排序数据。
- 用SQL语句：SELECT AVG(sales) FROM table → 计算销售数据的平均值。

若需学习具体技术（如SQL语法或Python库），可进一步说明应用场景以获取更针对性的建议。

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