数据选择与修改英文解释翻译、数据选择与修改的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 data selection and modification

分词翻译：

数据的英语翻译：

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

选择的英语翻译：

select; choose; elect; pick; staple; choice; selection
【计】 ALT; selecting
【医】 selection
【经】 pick; select; selecting; selection

与的英语翻译：

and; attend; get along with; give; help; offer; take part in; with
【计】 AND

修改的英语翻译：

amend; mend; alter; modify; recompose; revamp; revise; rework
【计】 amending; MOD; modify
【化】 modification; modify; remake
【经】 adapt; modification; revamp

专业解析

在汉英词典视角下，“数据选择”与“数据修改”是数据处理的核心操作，其定义与应用如下：

一、数据选择 (Data Selection)

中文释义：从数据集中提取特定子集的过程，依据预设条件（如范围、属性、关系）筛选目标数据。
英文释义：The process of retrieving a subset of data from a dataset based on specified criteria (e.g., conditions, attributes, or relationships).
核心场景：
- 数据库查询（如SQL中的SELECT语句）
- 机器学习特征工程（筛选关键变量）
- 统计分析中的样本过滤（如排除异常值）
技术方法：条件表达式、索引扫描、过滤算法（Bloom Filter）等。

二、数据修改 (Data Modification)

中文释义：对现有数据的值、结构或状态进行变更的操作。
英文释义：The operation of altering the values, structure, or state of existing data.
分类与实例：
1. 数据更新 (Update)
  修改特定数据项的值（如数据库UPDATE语句）。
2. 数据插入 (Insert)
  新增数据记录（如数据库INSERT语句）。
3. 数据删除 (Delete)
  移除数据记录（如数据库DELETE语句）。
4. 结构变更 (Schema Modification)
  调整数据模型（如添加表字段）。

三、关联性与应用

二者常协同完成数据管理任务：

示例：电商系统中，先选择用户订单（SELECT），再修改其物流状态（UPDATE）。
权威定义参考：
ISO/IEC 9075 标准（SQL）明确定义数据操作语言（DML），涵盖选择与修改操作。

四、术语扩展

数据操作 (Data Manipulation)：涵盖选择、修改及其他处理（如聚合、排序），是数据库系统的核心功能。
事务完整性 (Transaction Integrity)：确保修改操作的原子性、一致性（如ACID原则）。

权威参考来源：

《牛津计算词典》(Oxford Dictionary of Computer Science)
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
ACM Computing Surveys
SQL Standard Documentation (ISO/IEC 9075)
《数据库系统概念》(Database System Concepts, Silberschatz et al.)

网络扩展解释

由于未搜索到相关资料，以下基于通用知识对“数据选择与修改”进行解释：

一、数据选择（Data Selection）

指从原始数据集中筛选出与特定任务相关的数据子集。常见场景包括：

条件过滤：按字段值（如时间范围、数值区间）提取数据，例如筛选2024年销售额大于100万的记录。
特征选取：在机器学习中选择对目标变量影响显著的特征，如通过相关性分析保留关键变量。
去重与采样：删除重复数据或通过随机/分层抽样减少数据量。

二、数据修改（Data Modification）

指对数据进行调整或转换以满足分析需求，主要类型有：

纠错清洗：修正格式错误（如日期格式统一）、异常值处理（如用中位数替代极端值）。
结构转换：合并字段（如姓+名拼接）、拆分嵌套数据（如JSON解析）。
数值处理：标准化（如Z-Score）、离散化（将年龄分段）或生成衍生变量（如计算增长率）。

三、两者的关联

在数据分析流程中，数据选择常作为预处理的第一步，而修改则用于优化数据质量。例如：

电商分析中先选择用户购买记录，再修改缺失的收货地址。
需注意过度修改可能导致数据失真，需结合业务背景判断。

如需具体领域的应用示例（如SQL/Python操作），建议补充上下文。