數據整理英文解釋翻譯、數據整理的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 data reduction

例句：

把具有共同特性的大量數據整理成有關的組。
A mass of data having common characteristics are arranged into related groups.

分詞翻譯：

數據的英語翻譯：

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

整理的英語翻譯：

fix; keep; put in order; arrange; clear up; settle; tidy; trim
【計】 collate; collation
【化】 marshal
【經】 codification; rehabilitation; settle; sorting; trimming

專業解析

在漢英詞典視角下，"數據整理"（Data Arrangement/Tidying）指對原始數據進行系統化處理的過程，旨在提升數據的可用性和質量。其核心含義及對應英文如下：

一、中文定義與英文對應術語

數據整理（Shùjù Zhěnglǐ）

指通過清洗、轉換、歸類等手段，将無序或雜亂的原始數據轉化為結構化、規範化的數據集。對應英文術語包括：

Data Arrangement：強調數據的邏輯重組與排序
Data Tidying：側重數據格式标準化（源自Wickham的"Tidy Data"理論）
Data Organization：系統性分類與存儲管理

二、核心步驟的漢英對照

數據清洗（Data Cleaning）
剔除異常值（Outliers）、填補缺失值（Missing Values）、修正錯誤（Error Correction）

示例：處理傳感器采集的溫度數據中的-999異常記錄
數據轉換（Data Transformation）
格式标準化（Format Standardization）、單位統一（Unit Unification）、編碼轉換（Encoding Conversion）

示例：将日期格式統一為YYYY-MM-DD，貨币單位轉換為美元
數據歸類（Data Categorization）
按屬性建立分類體系（Taxonomy Establishment）、打标籤（Tagging）

示例：電商評論按情感傾向标記為積極/消極/中性

三、專業領域術語差異

統計學領域：常用Data Wrangling（數據規整），強調預處理階段的探索性操作
數據庫管理：側重Data Normalization（數據規範化），滿足關系型數據庫範式
機器學習：稱為Feature Engineering（特征工程），聚焦變量構造與選擇

四、權威來源參考

劍橋詞典對"整理"的英譯：
"Arrange: to put things in a particular order"

Cambridge Dictionary: Arrange
Hadley Wickham的"Tidy Data"理論：
"Tidy datasets have a specific structure where each variable is a column, each observation is a row"

Journal of Statistical Software
ISO 8000數據質量标準：
定義數據整理為"使數據適合目标用途的過程"（Clause 3.3.2）

ISO 8000-1:2022

應用價值：規範的數據整理可提升決策準确性（如醫療記錄标準化降低誤診率），據IBM研究顯示，有效數據整理能使分析效率提升40%。金融領域通過數據整理實現風險模型精度優化，如美聯儲壓力測試中的數據預處理流程。

網絡擴展解釋

數據整理是指對原始數據進行系統化處理，使其變得有序、規範且便于後續分析或應用的過程。以下是其核心要點：

1. 目的與意義
數據整理的主要目标是提高數據質量，消除冗餘、錯誤或不一緻，确保數據的準确性和完整性。它是數據分析、機器學習、商業決策等領域的必要前置步驟，直接影響最終結論的可靠性。

2. 關鍵步驟

收集與分類：将分散的數據彙總，按屬性（如時間、類型、來源）分類存儲。
清洗與修正：剔除重複值、填補缺失值（如用均值或插值法）、糾正異常值或格式錯誤。
轉換與标準化：統一數據單位（如貨币統一為美元）、格式（如日期格式YYYY-MM-DD），或進行歸一化處理。
結構化存儲：将數據整理為表格、數據庫或特定格式（如CSV、JSON），便于調用和分析。

3. 常用工具

辦公軟件：Excel（篩選、分列、公式函數）；
編程工具：Python（Pandas庫）、R語言（dplyr包）；
數據庫工具：SQL、Access。

4. 應用場景

商業分析：整理銷售數據以生成報表；
科學研究：處理實驗數據用于統計建模；
日常辦公：彙總員工考勤或項目進度。

5. 與相關概念的區别

數據清洗：僅側重修正錯誤，是數據整理的子集；
數據預處理：包含更複雜的操作（如特征工程），常用于機器學習領域。

通過數據整理，原始數據得以轉化為可信、可用的信息資産，為後續挖掘價值奠定基礎。