【计】 data description
data
【计】 D; data
【化】 data
【经】 data; datum; figure; quantitative data
characterization; depict; describe; description; story
【经】 present
数据描述（Data Description）在汉英双语词典中通常定义为"对数据集特征、结构和属性的系统性说明与记录"。这一术语的核心价值在于通过元数据（metadata）实现信息的可追溯性与可重复性，其权威解释包含三个维度：
结构化特征标注
包含数据类型（数值型、分类型）、量纲单位、取值范围等基础属性标注，参照IEEE 1451智能传感器标准中关于数据表征的规范要求。例如温度数据需标注量程(-40°C~120°C)、采样频率(1Hz)、存储精度(float32)等参数。
语义关系映射
依据ISO/IEC 11179元数据注册标准，要求标注数据字段间的逻辑关联，包括但不限于：主外键约束、时间序列关联、空间坐标对应关系等。如气象数据集中需明确经纬度坐标与气象站编号的映射规则。
质量控制声明
包含数据清洗规则、缺失值处理机制、异常检测阈值等技术细节，符合GB/T 36344-2018《信息技术 数据质量评价指标》的完整性、准确性、一致性三大核心指标。典型应用包括金融交易日志中的时间戳校验规则描述。
牛津英语词典补充强调，数据描述应区别于数据定义（data definition），前者侧重客观记录，后者包含主观设计意图。在机器学习领域，数据描述文件（如DataCard）已成为模型可解释性的必要组件，记录训练集分布特征及潜在偏差。
“数据描述”是指通过统计方法、可视化工具或结构化表达，对数据集的基本特征、分布规律和内在关系进行系统性总结和呈现的过程。其核心目标是帮助人们快速理解数据的整体样貌，为后续分析或决策提供基础依据。
基本统计量
包括均值、中位数、众数（集中趋势）、方差、标准差（离散程度）、最大值、最小值、分位数等。例如，均值反映数据平均水平，标准差体现波动范围。
数据分布特征
通过直方图、箱线图等可视化方式展示数据的分布形态（如正态分布、偏态分布），或通过峰度、偏度等指标量化分布形状。
数据质量评估
识别缺失值、异常值、重复数据，并评估数据完整性、一致性和准确性。例如，缺失值占比过高可能影响分析可靠性。
关系与关联分析
通过散点图、相关系数等方法揭示变量间的关联性，如正相关、负相关或无关联。
结构化描述
在数据库或数据科学中，数据描述还涉及元数据（metadata）的定义，如字段名称、数据类型、取值范围等，以明确数据架构。
若需进一步了解具体方法（如Python的pandas.describe()函数或统计学理论），可提供补充说明。
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