数据精简英文解释翻译、数据精简的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 data compaction

分词翻译：

数据的英语翻译：

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

精简的英语翻译：

cut; reduce; retrench; simplify
【计】 compaction

专业解析

数据精简（Data Reduction）的汉英词典角度详解

在信息技术与数据处理领域，“数据精简”（Data Reduction）指通过特定算法或技术手段，在尽可能保留原始数据关键信息与价值的前提下，显著减少数据量的过程。其核心目标并非简单删除数据，而是通过优化表示形式、消除冗余或提取特征，实现数据集的压缩与高效管理。该术语在英文中对应“Data Reduction”，强调对数据规模与复杂度的简化处理。

一、核心目标与价值数据精简的核心在于平衡信息完整性与存储/计算效率。通过剔除噪声、冗余或次要信息，降低存储成本、提升传输速度，并加速后续数据分析（如机器学习模型训练）。例如，在大型数据库中进行聚合运算（Aggregation）或对高维数据降维（Dimensionality Reduction），均属于数据精简的典型应用。

二、关键技术方法

维度约简（Dimensionality Reduction）
通过主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法，将高维数据投影至低维空间，保留最大方差或判别信息。例如，人脸识别中将像素矩阵转化为特征向量的过程。

公式示例（PCA）：

$$ begin{aligned} text{目标：} quad & max_{mathbf{w}} text{Var}(mathbf{w}^T mathbf{X}) text{约束：} quad & |mathbf{w}|=1 end{aligned} $$
数值精简（Numerosity Reduction）
包括参数化方法（如回归模型）与非参数化方法（如直方图、聚类）。聚类算法（如K-means）可将相似数据点归并为代表点，用聚类中心替代原始数据集。
数据压缩（Data Compression）
分为无损压缩（如Zip编码，适用于需完全还原的场景）与有损压缩（如JPEG图像压缩，允许可控信息损失）。

三、典型应用场景

大数据分析：处理海量日志时，通过采样（Sampling）或摘要统计（Summary Statistics）快速获取趋势。
物联网（IoT）：传感器网络通过过滤冗余读数，降低传输能耗。
机器学习：特征选择（Feature Selection）移除不相关变量，提升模型泛化能力。

四、与相关概念的区别

数据清洗（Data Cleaning）：侧重修正错误与不一致，而非减少数据量。
数据归档（Data Archiving）：长期存储非活跃数据，可能涉及压缩但非技术核心。

权威参考文献

Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann. （维度约简与聚类技术）
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. (2020). Efficient Data Reduction Frameworks for Edge Computing. （边缘计算中的精简算法）
Tan, P. N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2005). Introduction to Data Mining. Pearson. （特征选择与数值精简案例）
Sayood, K. (2017). Introduction to Data Compression. Morgan Kaufmann. （压缩原理分类）

网络扩展解释

数据精简（Data Reduction）指通过特定方法减少数据量，同时保留核心信息，以提高处理效率和存储优化。以下是其关键点解析：

一、定义与目的

数据精简是对原始数据进行简化处理，去除冗余或低价值信息，保留关键特征。例如：数据库表结构优化可减少重复数据，提升程序运行速度。

二、主要技术方法

数值精简
- 类别型数据：通过数据一般化（Data Generalization）合并细粒度分类，例如将“苹果/香蕉”归为“水果”。
- 连续型数据：采用离散化（Data Discretization）将连续值分段，如将年龄划分为“青年/中年/老年”。
字段精简
筛选重要字段，例如通过统计检定（分类模型）、皮尔森相关系数（预测模型）或主成分分析（分群模型）判断字段价值。
统计量简化
利用统计量（如均值、标准差）划分样本空间，当统计量$T(boldsymbol{X})$相同时，数据可归为同一类别。

三、应用场景

数据库优化：精简表结构以减少冗余数据。
接口设计：通过字段筛选或压缩技术提升传输效率。
数据挖掘：降低计算复杂度，加速模型训练。

四、重要性

精简后的数据能提高算法效率、降低存储成本，并避免噪声干扰分析结果。

如需更完整的定义或案例，可参考、7、9的原始内容。