数据聚合英文解释翻译、数据聚合的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 data aggregate

分词翻译：

数据的英语翻译：

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

聚合的英语翻译：

aggregation; converge; group; polymerization
【化】 polymerization
【医】 polymerism; polymerization; polymerize

专业解析

在汉英词典视角下，“数据聚合”（Data Aggregation）指将分散的数据源中的信息收集、整合并汇总成统一视图的过程，旨在提炼出更高层面的信息价值。其核心在于通过特定规则或算法将零散数据转化为有意义的整体分析结果。

一、术语定义与核心特征

汉英对照解析
- 数据（Data）：指原始事实或观测值（如用户行为日志、传感器读数）。
- 聚合（Aggregation）：对应英文术语包括 aggregation 或 consolidation，强调通过数学运算（如求和、平均）或逻辑归并实现数据浓缩。
  来源：牛津计算机词典（Oxford Dictionary of Computer Science）
技术内涵
数据聚合需区分于单纯的数据收集（Collection），其本质是降低数据粒度（Granularity Reduction），例如将每日销售记录按月汇总统计。关键步骤包括：
- 提取（Extraction）：从多源（数据库、API、流数据）获取原始数据
- 转换（Transformation）：清洗、去重、格式标准化
- 加载（Loading）：存储至目标系统（如数据仓库）
  来源：IEEE 数据工程标准术语（IEEE Standard Glossary of Data Engineering）

二、应用场景与价值

在商业智能（BI）中，聚合数据支撑关键指标计算（如KPI仪表盘）；物联网（IoT）领域通过聚合传感器数据实现设备状态监控。其核心价值在于：

信息降噪：过滤细节突出趋势（例如电商平台按月聚合销售额分析季节性波动）
性能优化：预聚合减少实时查询计算负载
决策支持：生成统计摘要（如用户画像的群体行为分析）
来源：ACM 计算系统期刊（ACM Transactions on Computer Systems）

三、典型技术实现

SQL 聚合函数

基础操作如 SUM、AVG、GROUP BY 实现结构化数据汇总：

SELECT region, AVG(sales) FROM orders GROUP BY region; -- 按区域聚合平均销售额

大数据框架
Apache Spark 的 reduceByKey 或 Hadoop MapReduce 通过分布式计算处理海量数据聚合，适用于日志分析等场景。

来源：Spark 官方文档（spark.apache.org/docs/latest）

四、相关概念辨析

≠ 数据融合（Data Fusion）：聚合关注汇总统计值，融合侧重多源数据互补增强（如结合文本与图像数据）。
≠ 数据挖掘（Data Mining）：聚合是预处理步骤，挖掘包含模式发现等深层分析。
来源：Springer 数据科学手册（Handbook of Data Science）

权威参考延伸：

剑桥词典技术词条：Aggregation 定义为“将分散项组合为单一实体的过程” cambridge.org/dictionary/english

维基百科数据聚合：详述分类方法与行业案例 en.wikipedia.org/wiki/Data_aggregation

网络扩展解释

数据聚合（Data Aggregation）是指将分散在不同来源、不同粒度或不同形式的数据进行收集、整合和汇总的过程，目的是生成更简洁、更有价值的综合信息。以下是其核心要点：

1.核心定义

整合与汇总：通过数学或逻辑操作（如求和、平均、计数、最大值/最小值等）将原始数据转化为更高层次的统计结果。
数据降维：减少数据量，突出关键趋势或模式，便于分析。

2.常见方法

统计聚合：如计算销售额总和、用户平均年龄等。
时间聚合：按小时、日、月汇总数据（如每日网站访问量）。
空间/分类聚合：按地区、产品类别等分组统计（如各区域销售排名）。

3.技术实现

数据库操作：使用SQL的GROUP BY和聚合函数（如SUM()、AVG()）。
编程工具：通过Python的Pandas库（groupby()方法）或大数据框架（如Spark）处理。

4.应用场景

商业分析：生成财务报表、市场趋势报告。
大数据处理：在分布式系统中整合海量日志或传感器数据。
实时监控：如仪表盘显示实时交易总额或服务器负载。

5.优势与挑战

优势：提升数据可读性、支持决策效率、降低存储成本。
挑战：需平衡信息丢失风险（过度聚合可能掩盖细节）与实用性。

例如，电商平台通过聚合用户购买记录，可分析“季度销量Top 10商品”，辅助库存管理。实际应用中需根据目标选择合适的聚合粒度与方法。