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

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"Manipulate data" 是一個在計算機科學、數據分析、統計學和信息技術領域廣泛使用的術語，主要指對數據進行一系列操作以改變其形式、結構或内容，從而使其更適合特定目的，如分析、可視化或決策支持。其核心含義包含兩個關鍵部分：

1. Manipulate (操作/處理/操控):

   • 這表示對數據施加主動的、有目的的動作。它不是指簡單地存儲或查看數據，而是指改變數據。
   • 這些操作可以是物理上的（如移動、複制、删除數據記錄），也可以是邏輯上的（如轉換格式、計算新值、過濾信息、合并數據集）。
   • 目的通常是使數據更有用、更易于理解或更符合特定需求。

2. Data (數據):

   • 指任何形式的信息，通常以結構化（如數據庫表、電子表格）或非結構化（如文本、圖像、日志文件）的形式存在。
   • 數據是操作的對象。

因此，"manipulate data" 的詳細意思可以總結為：

為了特定的目标（如分析、報告、建模或決策），對原始數據集執行一系列的處理、轉換、計算、重組或清理操作的過程。 這些操作旨在提取有價值的信息、改善數據質量、改變數據呈現形式或準備數據供後續使用。

具體操作類型包括但不限于：

• 數據清洗： 識别并糾正錯誤、處理缺失值、删除重複項、修正不一緻性。這是确保數據質量的關鍵步驟。
• 數據轉換： 改變數據的格式、結構或值。例如，将日期格式标準化、将文本轉換為小寫、将分類變量編碼為數值（獨熱編碼）、對數值進行縮放（歸一化、标準化）、派生新變量（如計算總價 = 單價 * 數量）。
• 數據集成/合并： 将來自不同來源或多個數據集的數據組合在一起。
• 數據聚合： 将詳細數據彙總為更高層次的摘要信息。例如，計算總和、平均值、計數、最大值、最小值（如按地區計算銷售總額）。
• 數據篩選/選擇： 根據特定條件提取數據子集（如選擇特定時間段的數據、篩選出銷售額大于某值的記錄）。
• 數據排序： 根據一個或多個字段對數據進行排列。
• 數據重塑： 改變數據的組織方式，例如将寬格式數據轉換為長格式，或反之（常見于數據透視操作）。
• 數據計算： 基于現有數據列創建新的數據列或值。

為什麼需要 Manipulate Data？

原始數據通常存在格式不一、包含錯誤或冗餘、結構不適合分析工具等問題。通過操縱數據，可以：

1. 提高數據質量： 清洗步驟消除噪音和錯誤，使分析結果更可靠。
2. 使數據適合分析： 轉換和重塑使數據結構符合統計分析、機器學習算法或可視化工具的要求。
3. 提取洞察： 聚合和計算有助于揭示數據中的模式、趨勢和關系。
4. 整合信息： 合并來自不同源的數據可以提供更全面的視圖。
5. 提高效率： 篩選和選擇相關數據子集可以加快處理速度。

權威參考來源：

1. IBM - What is Data Manipulation?
   • 解釋數據操作的核心概念、常見操作及其在數據分析流程中的重要性。
   • 鍊接：https://www.ibm.com/topics/data-manipulation
2. National Institute of Standards and Technology (NIST) - Data Manipulation
   • 在其計算機安全資源中心的術語表中定義了數據操作，強調其在數據處理上下文中的含義。
   • 鍊接：https://csrc.nist.gov/glossary/term/data_manipulation (查看 "Data Manipulation" 詞條)
3. Microsoft Learn - Data transformation in data wrangling
   • 雖然側重于"Data Wrangling"（數據整理），但詳細介紹了數據操作的核心組成部分——數據轉換的各種技術和方法，這是數據操作的關鍵環節。
   • 鍊接：https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/transform-data-power-bi/ (模塊内容涵蓋轉換操作)
4. General Data Protection Regulation (GDPR) - Article 4 Definitions
   • 雖然沒有直接定義"manipulate"，但GDPR第4條定義了"processing"（處理），其範圍非常廣泛，明确包括"adaptation or alteration"（調整或更改）、"retrieval"（檢索）、"use"（使用）等，這些活動都涵蓋了數據操作的核心行為。理解數據操作在法規合規性背景下非常重要。
   • 鍊接：https://gdpr-info.eu/art-4-gdpr/ (參見第(2)點對 "processing" 的定義)
5. IEEE Xplore Digital Library - Search for "data manipulation"
   • 作為工程技術領域的頂級學術文獻庫，包含大量深入研究數據操作技術、算法和應用的論文。例如，研究高效數據庫操作、數據流處理、特定領域的數據轉換技術等。
   • 鍊接：https://ieeexplore.ieee.org/ (使用 "data manipulation" 作為關鍵詞搜索)

網絡擴展資料

“manipulate data”是一個常見的計算機與數據處理領域的短語，其含義和用法可拆解為：

1. 基本定義
   “manipulate”指通過技術手段對某物進行控制、操作或調整；“data”即數據。因此，“manipulate data”指通過編程、工具或算法對數據進行處理、修改、分析或轉換，以達成特定目标。

2. 常見操作類型

   • 整理與清洗：如排序、過濾、删除重複項、填補缺失值（例如用Python的Pandas庫處理表格數據）。
   • 轉換與計算：如格式轉換（文本→數值）、聚合統計（求平均值）、數據标準化（歸一化處理）。
   • 提取與合并：如從數據庫提取子集、合并多個數據集（SQL中的JOIN操作）。
   • 分析與建模：如生成可視化圖表、訓練機器學習模型前的特征工程。

3. 應用場景
   這一行為廣泛存在于：

   • 數據分析：通過工具（Excel、Tableau）生成報表。
   • 軟件開發：後端系統處理用戶輸入或數據庫交互。
   • 科學研究：實驗數據的預處理與統計分析（如用R語言計算p值）。

4. 示例

   • 用Python代碼：df.sort_values(by='date') → 按日期排序數據。
   • 用SQL語句：SELECT AVG(sales) FROM table → 計算銷售數據的平均值。

若需學習具體技術（如SQL語法或Python庫），可進一步說明應用場景以獲取更針對性的建議。

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