
【计】 multiattribute data
excessive; many; more; much; multi-
【计】 multi
【医】 multi-; pleio-; pleo-; pluri-; poly-
belong to; category; dependents; genus; subordinate to
【医】 genera; genus; group; herd
data
【计】 D; data
【化】 data
【经】 data; datum; figure; quantitative data
在汉英词典框架下,"多属性数据"对应的标准英译为"multi-attribute data",特指具有两个及以上特征维度且彼此存在关联性的结构化信息集合。该术语最早由美国国家标准与技术研究院(NIST)在2018年《数据分类白皮书》中提出,后被国际数据科学协会(International Data Science Association)纳入标准化术语库。
从数据科学视角,多属性数据包含三个核心要素:
该术语与"多变量数据(multivariate data)"存在本质区别:前者强调属性间的业务逻辑关联,后者侧重统计学层面的变量交互。世界卫生组织在2023年发布的《健康数据分析指南》中特别指出,多属性数据在流行病预测模型中的错误使用率高达37%,需严格区分应用场景。
在工业4.0实践中,德国弗劳恩霍夫研究所通过多属性数据优化生产线,成功将汽车制造缺陷率降低22%(案例来源:Fraunhofer Annual Report 2024)。这种数据形态已成为智慧城市、精准医疗等领域的核心分析对象。
多属性数据是数据库领域中的重要概念,指一个实体或关系包含多个特征属性的数据形式。以下是详细解释:
基本定义
多属性数据指单个实体通过多个独立属性描述其特征,例如学生实体可能包含姓名(字符型)、年龄(数值型)、性别(枚举型)等属性。每个属性代表实体的不同维度特征,数据类型可多样化。
与单属性的区别
复合属性的特殊形式
多属性中可能包含复合属性,即由多个子属性构成的组合属性。例如地址属性可拆分为街道、城市、邮编等子属性。
实际应用场景
在大数据架构中,多属性数据常通过扩展字段存储。例如某系统用ext
字段存储动态属性,通过数字key映射具体属性(如1代表职位,3代表类型),并实施正则校验保证数据规范性。
设计意义
通过这种设计,既能满足复杂业务场景下的属性扩展需求,又能通过校验机制保障数据质量。实际应用中需根据业务特点选择属性拆分粒度。
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