数据整理英文解释翻译、数据整理的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 data reduction

例句：

把具有共同特性的大量数据整理成有关的组。
A mass of data having common characteristics are arranged into related groups.

分词翻译：

数据的英语翻译：

data
【计】 D; data
【化】 data
【经】 data; datum; figure; quantitative data

整理的英语翻译：

fix; keep; put in order; arrange; clear up; settle; tidy; trim
【计】 collate; collation
【化】 marshal
【经】 codification; rehabilitation; settle; sorting; trimming

专业解析

在汉英词典视角下，"数据整理"（Data Arrangement/Tidying）指对原始数据进行系统化处理的过程，旨在提升数据的可用性和质量。其核心含义及对应英文如下：

一、中文定义与英文对应术语

数据整理（Shùjù Zhěnglǐ）

指通过清洗、转换、归类等手段，将无序或杂乱的原始数据转化为结构化、规范化的数据集。对应英文术语包括：

Data Arrangement：强调数据的逻辑重组与排序
Data Tidying：侧重数据格式标准化（源自Wickham的"Tidy Data"理论）
Data Organization：系统性分类与存储管理

二、核心步骤的汉英对照

数据清洗（Data Cleaning）
剔除异常值（Outliers）、填补缺失值（Missing Values）、修正错误（Error Correction）

示例：处理传感器采集的温度数据中的-999异常记录
数据转换（Data Transformation）
格式标准化（Format Standardization）、单位统一（Unit Unification）、编码转换（Encoding Conversion）

示例：将日期格式统一为YYYY-MM-DD，货币单位转换为美元
数据归类（Data Categorization）
按属性建立分类体系（Taxonomy Establishment）、打标签（Tagging）

示例：电商评论按情感倾向标记为积极/消极/中性

三、专业领域术语差异

统计学领域：常用Data Wrangling（数据规整），强调预处理阶段的探索性操作
数据库管理：侧重Data Normalization（数据规范化），满足关系型数据库范式
机器学习：称为Feature Engineering（特征工程），聚焦变量构造与选择

四、权威来源参考

剑桥词典对"整理"的英译：
"Arrange: to put things in a particular order"

Cambridge Dictionary: Arrange
Hadley Wickham的"Tidy Data"理论：
"Tidy datasets have a specific structure where each variable is a column, each observation is a row"

Journal of Statistical Software
ISO 8000数据质量标准：
定义数据整理为"使数据适合目标用途的过程"（Clause 3.3.2）

ISO 8000-1:2022

应用价值：规范的数据整理可提升决策准确性（如医疗记录标准化降低误诊率），据IBM研究显示，有效数据整理能使分析效率提升40%。金融领域通过数据整理实现风险模型精度优化，如美联储压力测试中的数据预处理流程。

网络扩展解释

数据整理是指对原始数据进行系统化处理，使其变得有序、规范且便于后续分析或应用的过程。以下是其核心要点：

1. 目的与意义
数据整理的主要目标是提高数据质量，消除冗余、错误或不一致，确保数据的准确性和完整性。它是数据分析、机器学习、商业决策等领域的必要前置步骤，直接影响最终结论的可靠性。

2. 关键步骤

收集与分类：将分散的数据汇总，按属性（如时间、类型、来源）分类存储。
清洗与修正：剔除重复值、填补缺失值（如用均值或插值法）、纠正异常值或格式错误。
转换与标准化：统一数据单位（如货币统一为美元）、格式（如日期格式YYYY-MM-DD），或进行归一化处理。
结构化存储：将数据整理为表格、数据库或特定格式（如CSV、JSON），便于调用和分析。

3. 常用工具

办公软件：Excel（筛选、分列、公式函数）；
编程工具：Python（Pandas库）、R语言（dplyr包）；
数据库工具：SQL、Access。

4. 应用场景

商业分析：整理销售数据以生成报表；
科学研究：处理实验数据用于统计建模；
日常办公：汇总员工考勤或项目进度。

5. 与相关概念的区别

数据清洗：仅侧重修正错误，是数据整理的子集；
数据预处理：包含更复杂的操作（如特征工程），常用于机器学习领域。

通过数据整理，原始数据得以转化为可信、可用的信息资产，为后续挖掘价值奠定基础。