data manipulation是什麼意思，data manipulation的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

[計] 數據操作

Ensuring secure data manipulation.

确保數據操作是安全的。

This displays your data manipulation choices.

這裡顯示了您的數據處理選擇。

The concepts above carry over to data manipulation as well.

上面的概念同樣適用于數據操作。

Bind file is used by TXSeries LWI internally for data manipulation.

Bind文件由TXSeries LWI内部使用，用于數據操作。

Data Definition Language (DDL) and Data Manipulation Language (DML).

數據定義語言(DDL)和數據操作語言(DML)。

Data Manipulation（數據操作）指在數據處理過程中，對數據進行有目的的修改、重組或轉換，以使其更適用于分析、呈現或滿足特定需求的技術過程。它是數據科學、數據庫管理和統計分析中的核心環節，本身屬于中性技術行為，但需嚴格遵循倫理規範。

其核心含義與技術實現包括：

定義與目的
數據操作涉及使用特定工具或編程語言（如SQL、Python Pandas、R）對原始數據集進行清洗、篩選、排序、聚合、計算新字段或轉換格式等操作。目标是将原始數據轉化為結構更清晰、質量更高或格式更匹配目标應用（如建模、可視化、報告）的形式，從而提取有價值的信息或支持決策。
常見操作類型
- 數據清洗：處理缺失值、糾正錯誤、删除重複項（如使用Python Pandas的drop_duplicates或SQL的DISTINCT）。
- 數據轉換：改變數據格式（如日期标準化）、類型轉換（字符串轉數值）、編碼分類變量（One-Hot Encoding）。
- 數據聚合與彙總：按特定維度分組并計算統計量（如SQL的GROUP BY配合SUM, AVG；Pandas的groupby）。
- 數據篩選與排序：提取滿足條件的子集（SQL的WHERE；Pandas的布爾索引）或按指定字段排序（SQL的ORDER BY；Pandas的sort_values）。
- 特征工程：基于現有變量創建新特征以提升機器學習模型性能（如計算比率、分箱、多項式特征）。
與數據倫理的區分
需嚴格區分技術性的數據操作（Data Manipulation）與具有欺騙性的數據篡改（Data Falsification）。後者指為達到誤導目的而故意歪曲、捏造或選擇性忽略數據，違背科學誠信與職業道德。負責任的數據操作應以透明性、可追溯性和方法論正當性為前提。

權威參考來源：

W3Schools SQL Tutorial：提供了SQL語言中數據操作（SELECT, UPDATE, DELETE等）的标準語法與應用實例，是數據庫操作的經典學習資源。
University of Oxford - Data Ethics Centre：探讨數據處理中的倫理框架，強調負責任的數據操作實踐與防止濫用之間的界限。
ISO/IEC 20546:2019 标準：明确定義了大數據相關術語，包括數據管理生命周期中的操作處理流程，為技術實踐提供國際規範依據。

"data manipulation"（數據操縱/數據處理）是指通過一系列技術手段對原始數據進行整理、轉換、重組或調整的過程，目的是使數據更適用于分析、可視化或建模。以下是詳細解釋：

核心概念
該術語由兩部分構成：
- Data（數據）：指原始信息或事實，可以是數字、文本、圖像等形式
- Manipulation（操縱）：指通過特定操作（如篩選、排序、計算等）改變數據的結構或表現形式
主要目的
- 清理數據中的錯誤或冗餘（如删除重複值、填補缺失值）
- 轉換數據格式（如将日期統一為YYYY-MM-DD格式）
- 提取關鍵信息（如從地址中分離出郵政編碼）
- 合并多源數據（如将銷售數據與客戶信息關聯）
常見操作類型
- 篩選：按條件選取子集（如隻保留2024年的記錄）
- 聚合：按類别彙總（如計算每個地區的平均銷售額）
- 變形：創建衍生變量（如将溫度從攝氏度轉為華氏度）
- 排序：按指定字段排列順序
- 連接：橫向合并不同數據集（類似SQL中的JOIN）
應用場景
- 數據分析前的預處理（約占數據分析80%的時間）
- 數據庫管理中的ETL過程（Extract, Transform, Load）
- 機器學習特征工程
- 生成可視化所需的格式化數據
常用工具
- 編程語言：Python（Pandas庫）、R（dplyr包）
- 查詢語言：SQL
- 軟件工具：Excel、Tableau Prep
- 大數據框架：Apache Spark

值得注意的是，雖然該術語常與"data analysis"（數據分析）關聯，但二者有本質區别：數據操縱側重數據的形态調整，而數據分析側重從數據中提取洞見。在實際工作中，數據操縱通常是數據分析的必要前置步驟。