数据舍弃英文解释翻译、数据舍弃的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 rejection of data

分词翻译：

数据的英语翻译：

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

舍弃的英语翻译：

abandon; abnegate; give up

专业解析

数据舍弃（Data Discarding）指在数据处理过程中，根据特定规则或条件主动丢弃部分数据的行为。其核心目的是优化资源利用、提升处理效率或满足特定业务需求。以下从汉英词典及技术应用角度分层次解析：

一、术语定义与中英对照

中文术语：数据舍弃
英文对应：Data Discarding 或 Data Pruning

内涵：通过预设策略（如时间阈值、完整性校验、业务优先级）选择性移除无效、冗余或低价值数据的过程。例如，网络传输中丢弃超时数据包（Packet Discarding）以保障实时性。

二、技术场景与应用

数据清洗（Data Cleaning）
删除重复、错误或格式不符的记录，如数据库清理缺失值（Missing Values）。

例：移除传感器采集中的异常噪点数据。
资源优化（Resource Optimization）
在边缘计算等受限环境中，舍弃低优先级数据以节省存储与带宽。

例：IoT设备仅保留关键指标，丢弃冗余环境监测数据。
实时系统（Real-time Systems）
为满足时效性要求，强制丢弃超时未处理的数据。

例：自动驾驶系统丢弃延迟超过100ms的传感器读数。

三、技术原理与取舍依据

常见舍弃规则：
- 时效性：超过有效时间窗的数据（如金融交易延迟报价）。
- 完整性：字段缺失率超过阈值的数据（如医疗记录缺失关键指标）。
- 业务优先级：低权重数据（如用户行为日志中的非核心操作）。
风险权衡：舍弃可能损失潜在信息，但可避免系统过载与决策延迟。

四、权威参考来源

计算机科学术语词典
《IEEE Standard Glossary of Software Engineering Terminology》定义数据清理包含"有选择地移除数据子集"（IEEE Std 610.12-1990）[^IEEE]。

数据管理规范
《数据质量管理框架》（ISO 8000-61）指出舍弃是数据修复策略之一[^ISO]。

网络协议标准
RFC 2474 明确IP网络可丢弃低优先级数据包（Assured Forwarding PHB）[^RFC]。

[^IEEE]: IEEE Computer Society, "IEEE Standard Glossary of Software Engineering Terminology," 1990.

[^ISO]: International Organization for Standardization, "ISO 8000-61:2016 Data Quality Management," 2016.

[^RFC]: IETF Network Working Group, "RFC 2474: Definition of the Differentiated Services Field," 1998.

网络扩展解释

“数据舍弃”是数据处理中的一种常见操作，指在分析或存储过程中主动删除或忽略部分被认为不相关、冗余、低质量或超出需求范围的数据。以下是详细解释：

1.定义

数据舍弃（Data Pruning/Discarding）指通过特定规则或算法筛选数据，保留关键信息，去除无效、冗余或低价值部分。例如，删除重复记录、过滤噪声数据等。

2.常见原因

提升质量：去除错误、缺失或异常值（如传感器错误读数）。
节省资源：减少存储和计算开销，尤其在处理大规模数据时。
提高效率：在实时系统中（如自动驾驶），舍弃过时数据以保证处理速度。
合规要求：根据隐私法规（如GDPR）删除敏感信息。

3.典型方法

阈值过滤：设定数值范围（如温度传感器只保留-20°C到50°C的数据）。
时间窗口：仅保留最近N小时的数据（如股票行情实时分析）。
随机抽样：从海量数据中随机选取代表性样本。
聚类剔除：通过算法识别并删除离群点。

4.应用场景

机器学习：训练前清理数据集，提升模型准确性。
数据库管理：定期归档或删除陈旧记录。
流数据处理：在IoT设备中丢弃超出处理能力的冗余信息。
科学研究：剔除实验中的干扰数据。

5.潜在风险

信息丢失：过度舍弃可能遗漏重要模式（如医疗诊断中的罕见病例）。
偏差引入：若筛选规则不合理，可能导致分析结果失真。

示例

若一个气温监测系统每秒采集100次数据，但实际只需每分钟更新一次平均值，系统可通过计算均值后舍弃原始秒级数据，节省99%的存储空间。

数据舍弃需权衡资源效率与信息完整性，通常需结合业务需求设计策略。