數據光滑英文解釋翻譯、數據光滑的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 data smoothing

分詞翻譯：

數據的英語翻譯：

data
【計】 D; data
【化】 data
【經】 data; datum; figure; quantitative data

光滑的英語翻譯：

as clean as a whistle; lubricity

專業解析

在漢英詞典視角下，“數據光滑”（Data Smoothing）指通過數學或統計方法處理原始數據，消除隨機波動或噪聲，以揭示潛在趨勢或規律的過程。其核心在于降低數據中的隨機性，增強整體趨勢的可識别性。以下是詳細解釋：

一、漢語釋義與概念

數據光滑
指對采集到的原始數據集進行技術處理，通過算法（如移動平均、指數平滑等）減小短期波動的影響，使數據序列更平滑、連續，便于分析長期趨勢或周期性規律。該術語強調去除噪聲與突出信號的雙重目标。

二、英語對應術語

Data Smoothing（主流譯法）
廣泛用于統計學與數據分析領域，例如：

"Data smoothing involves creating an approximating function to capture key patterns in noisy data."
Data Polishing（次要譯法）
較少使用，多見于工程語境，側重數據優化處理。

三、技術原理與典型方法

移動平均法（Moving Average）
對連續數據點計算局部平均值，公式為：

$$ hat{x}t = frac{1}{k} sum{i=0}^{k-1} x_{t-i} $$

其中 $k$ 為窗口大小，$x_t$ 為原始數據點。
指數平滑法（Exponential Smoothing）
賦予近期數據更高權重，平滑系數 $alpha$（$0<alpha<1$）控制衰減速度：

$$ s_t = alpha xt + (1-alpha)s{t-1} $$

$s_t$ 為 $t$ 時刻的平滑值。
低通濾波（Low-pass Filtering）
在信號處理中通過傅裡葉變換濾除高頻噪聲，保留低頻趨勢分量。

四、應用場景

金融分析：平滑股價波動以識别長期趨勢（如 Bollinger Bands 技術指标）。
傳感器數據處理：消除設備采集噪聲，提升物聯網數據可靠性。
氣象預測：修正溫度、降水量的短期異常值，提高模型精度。

五、權威參考來源

IEEE Xplore：技術論文庫對數據光滑算法在工程中的應用标準（ieee.org）。
NIST統計學手冊：美國國家标準與技術研究院定義平滑方法（nist.gov）。
Springer 數學百科：指數平滑的數學模型推導（springer.com）。

六、與相關術語的區分

數據清洗（Data Cleaning）：側重修正錯誤值（如缺失值填充）。
數據光滑（Data Smoothing）：聚焦抑制隨機噪聲，保持整體形态。
數據轉換（Data Transformation）：通過函數映射改變數據分布（如對數變換）。

通過上述處理，數據光滑技術顯著提升數據分析的信噪比（SNR），為決策提供更可靠的依據。

網絡擴展解釋

“數據光滑”是一個數據處理領域的術語，其核心含義是通過數學或統計方法對原始數據進行調整，減少噪聲或隨機波動，使數據趨勢更清晰、平滑。以下是具體解釋：

1.基本定義

數據光滑（Data Smoothing）指通過算法去除數據中的短期波動或噪聲，保留長期趨勢或周期性特征的過程。例如，股票價格曲線通過移動平均處理後，短期波動被弱化，長期趨勢更明顯。

2.應用場景

信號處理：消除傳感器采集信號中的隨機噪聲。
金融分析：平滑股價、彙率等波動性數據。
科學研究：處理實驗數據中的異常值或幹擾項。

3.常見方法

移動平均法：計算相鄰數據點的平均值，如5日移動平均。
濾波算法：使用低通濾波器（如高斯濾波）保留低頻趨勢。
拟合函數：用多項式或樣條曲線拟合數據（數學中的“光滑”要求函數可導，即曲線無尖銳轉折點）。

4.與“光滑”的關聯

“光滑”在數學中表示曲線或曲面存在連續的切線或切面（如可導函數），引申到數據領域則指處理後的數據變化更平緩、連貫。

數據光滑是數據處理技術，通過算法使數據更平滑、減少噪聲，常見方法包括移動平均、濾波等。其名稱來源于數學中對“光滑曲線”的定義，強調連續性和可導性。