脱机数据简化英文解释翻译、脱机数据简化的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 off-line data reduction

【计】 off-line; off-lining
【化】 off-line
【经】 off-line

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

predigest; predigestion; simplify
【计】 RED; short cutting

脱机数据简化的汉英词典视角解析

在计算机科学与数据处理领域，“脱机数据简化”是一个重要的技术概念。从汉英词典的角度解析其含义如下：

1. 术语定义与核心概念

脱机 (Offline): 指操作或处理过程不依赖于实时的外部系统连接或网络状态，通常在本地或独立环境中进行。与“在线”(Online)相对，强调数据处理的自主性和非实时性。
数据 (Data): 指以各种形式（如数字、文本、图像、信号等）存在的原始事实或信息，是计算机处理的对象。
简化 (Reduction/Simplification): 指通过特定算法或技术，减少数据的规模、维度或复杂性，同时尽可能保留其核心信息或价值的过程。其目的常在于提高存储效率、加速后续处理或增强可理解性。
脱机数据简化 (Offline Data Reduction/Simplification): 综合而言，指在非实时连接状态下，对数据集进行压缩、降维、采样、特征选择或聚合等操作，以显著减小其体量或复杂度，便于后续的存储、传输、分析或可视化，而这一过程通常是在数据采集后、分析前的一个独立阶段完成的。

2. 关键特征与技术手段

非实时性 (Non-realtime): 处理发生在数据收集之后，无需与数据源保持持续连接，允许在本地或专用服务器上执行耗时操作。
目标驱动 (Goal-oriented): 简化的具体方法取决于目标。常见技术包括：
- 数据压缩 (Data Compression): 如无损压缩（ZIP, LZW）或有损压缩（JPEG, MP3），减少存储空间。
- 降维 (Dimensionality Reduction): 如主成分分析 (PCA)、线性判别分析 (LDA)、t-SNE，将高维数据映射到低维空间，保留主要特征。
- 数据采样 (Data Sampling): 从大数据集中选取代表性子集进行分析。
- 特征选择/提取 (Feature Selection/Extraction): 识别并保留对分析任务最重要的数据属性。
- 数据聚合 (Data Aggregation): 如计算总和、平均值、最大值等统计量，汇总详细数据。
信息保留与权衡 (Information Preservation & Trade-off): 简化的核心挑战是在减小规模/复杂度与保留关键信息之间取得平衡。有损方法（如某些压缩、降维）会丢失部分细节，需根据应用需求选择。

3. 应用价值

4. 总结 “脱机数据简化”是在脱离实时连接的环境下，运用压缩、降维、采样等技术系统性缩减数据规模或复杂度的过程。其核心目标在于提升数据在存储、传输、处理和分析环节的效率与可行性，是应对大数据挑战的关键预处理步骤，在数据库管理、数据分析、机器学习和科学计算等领域应用广泛。

参考文献来源：

Silberschatz, A., Korth, H. F., & Sudarshan, S. Database System Concepts. McGraw-Hill. (涵盖数据存储、压缩基础概念)
Bishop, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. (详述降维、特征提取技术如PCA)
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann. (讨论数据预处理，包括数据归约/简化技术及其在挖掘中的应用)

“脱机数据简化”这一概念结合了“脱机”和“数据简化”两个技术方向，指在断开网络连接的状态下对数据进行精简或优化处理的过程。以下是具体解释：

脱机（Offline）
指设备或系统与网络断开连接的状态，此时无法访问在线资源，但可处理本地存储的缓存或预加载数据。例如：数据库脱机时无法实时更新，但可进行备份或迁移。
数据简化（Data Reduction）
指通过压缩、去重、特征提取等技术减少数据量，同时保留关键信息。常见于大数据处理、备份存储等场景。

如果需要进一步了解具体技术实现，可参考数据库管理或数据压缩领域的专业资料。