数据转换英文解释翻译、数据转换的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 data conversion

例句：

一种低速输入设备，它将图形和图象数据转换成用于数字计算机的二进制数值输入。
A low-speed input device that converts graphic and pictorial data into binary, numeric inputs for a digital computer.

分词翻译：

数据的英语翻译：

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

转换的英语翻译：

change; shift; switch; transform; transition
【计】 change-over; conversion; convert; cut-over; handover; translate
translating; translation
【经】 convert; switching

专业解析

数据转换的详细释义（汉英词典视角）

一、核心定义 “数据转换”（Data Transformation）指将数据从一种形式、结构或格式转变为另一种形式、结构或格式的过程。其核心目的是使数据适应特定系统、工具或分析需求的要求。在英文中，对应术语为Data Transformation，有时根据具体情境也可称为Data Conversion。该过程涉及对数据的重新组织、映射、清理或计算，而不改变其原始信息本质。

二、技术层面的详细解释在计算机科学与信息技术领域，数据转换包含以下关键方面：

格式转换 (Format Conversion)：将数据从一种文件格式或编码标准转换为另一种。例如，将CSV文件转换为JSON格式，或将字符编码从GBK转换为UTF-8。
结构转换 (Structural Transformation)：改变数据的组织方式。例如，将关系型数据库中的行数据转换为适合大数据分析的列式存储结构，或将嵌套的JSON数据扁平化。
值转换 (Value Transformation)：对数据值本身进行操作。这包括：
- 标准化/归一化 (Standardization/Normalization)：将数值缩放到特定范围（如0-1或z-score），消除量纲影响。
- 编码 (Encoding)：将分类数据（如“男/女”）转换为数值形式（如0/1）或独热编码（One-Hot Encoding）。
- 计算派生值 (Derived Values)：基于现有字段计算新字段（如根据出生日期计算年龄）。
- 数据清理 (Data Cleaning)：处理缺失值、异常值、重复数据等。
语义映射 (Semantic Mapping)：确保数据在转换前后含义保持一致。例如，将不同系统中表示同一概念的字段（如“客户ID”与“用户编号”）进行映射和统一。

三、应用场景与目的数据转换是数据处理流程（ETL: Extract, Transform, Load）的核心环节，服务于多种目的：

系统集成 (System Integration)：使不同系统（如新旧系统、异构系统）能够交换和理解彼此的数据。
数据分析与挖掘 (Data Analysis & Mining)：将原始数据转换为适合特定分析模型（如机器学习、统计分析）输入的格式。
数据迁移 (Data Migration)：将数据从一个存储系统或环境迁移到另一个时进行必要的格式和结构调整。
数据仓库与商业智能 (Data Warehousing & BI)：将来自不同操作型系统的数据转换并整合到数据仓库中，以支持报表和决策。
数据交换与互操作性 (Data Exchange & Interoperability)：遵循特定标准（如XML, JSON Schema）转换数据，以实现不同组织或平台间的数据共享。

四、重要性有效的数据转换对于确保数据的可用性(Usability)、一致性(Consistency)、准确性(Accuracy) 和价值(Value) 至关重要。它是释放数据潜力、支撑数据驱动决策的基础技术环节, 。

参考资料：

TechTarget: What is Data Transformation? https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/data-transformation
IBM: Data Transformation https://www.ibm.com/topics/data-transformation
Talend: What is Data Transformation? https://www.talend.com/resources/what-is-data-transformation/
Oracle: Data Transformation Overview https://docs.oracle.com/en/cloud/saas/analytics/faawh/transform-data.html

网络扩展解释

数据转换（Data Transformation）是数据处理流程中的关键步骤，指将数据从一种格式、结构或类型转换为另一种形式的过程，以满足特定系统、分析或应用的需求。以下是其核心要点：

一、主要目的

兼容性：使不同来源的数据能被统一处理（例如将XML转换为JSON以适应数据库存储）。
数据质量提升：通过标准化、去重、填充缺失值等操作优化数据可靠性。
分析需求：将数据聚合、归一化或离散化，便于机器学习模型或统计分析。
存储优化：压缩数据或调整结构以提高存储效率。

二、常见类型

结构转换
- 调整数据组织形式，如将嵌套的JSON扁平化为表格结构。
格式转换
- 改变数据存储格式（如CSV转Parquet）或编码（如UTF-8转ASCII）。
值转换
- 标准化数值范围（如归一化到0-1）、单位换算（如英里转公里）。
类型转换
- 数据类型变更（如字符串“2025-04-05”转日期类型）。
聚合转换
- 汇总数据（如按月份统计销售额）。

三、典型场景

数据集成：合并多系统数据时统一格式。
机器学习：特征工程中处理缺失值或创建新特征。
商业智能（BI）：聚合原始数据生成可视化报表。
数据迁移：旧系统数据迁移到新平台时的适配。

四、注意事项

数据保真：避免转换过程中信息丢失或扭曲。
性能开销：大规模数据转换需考虑计算资源与时间成本。
逻辑验证：需测试转换规则的正确性（如边界值、异常值处理）。

五、常用工具

ETL工具：如Apache NiFi、Talend。
编程库：Python的Pandas、PySpark。
数据库功能：SQL中的CAST()、CONVERT()函数。

数据转换是数据预处理的核心环节，直接影响后续分析的准确性和效率。实际应用中需根据业务需求设计转换规则，并配合自动化工具提高效率。