數據轉換英文解釋翻譯、數據轉換的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 data conversion

例句：

一種低速輸入設備，它将圖形和圖象數據轉換成用于數字計算機的二進制數值輸入。
A low-speed input device that converts graphic and pictorial data into binary, numeric inputs for a digital computer.

分詞翻譯：

數據的英語翻譯：

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

轉換的英語翻譯：

change; shift; switch; transform; transition
【計】 change-over; conversion; convert; cut-over; handover; translate
translating; translation
【經】 convert; switching

專業解析

數據轉換的詳細釋義（漢英詞典視角）

一、核心定義 “數據轉換”（Data Transformation）指将數據從一種形式、結構或格式轉變為另一種形式、結構或格式的過程。其核心目的是使數據適應特定系統、工具或分析需求的要求。在英文中，對應術語為Data Transformation，有時根據具體情境也可稱為Data Conversion。該過程涉及對數據的重新組織、映射、清理或計算，而不改變其原始信息本質。

二、技術層面的詳細解釋在計算機科學與信息技術領域，數據轉換包含以下關鍵方面：

格式轉換 (Format Conversion)：将數據從一種文件格式或編碼标準轉換為另一種。例如，将CSV文件轉換為JSON格式，或将字符編碼從GBK轉換為UTF-8。
結構轉換 (Structural Transformation)：改變數據的組織方式。例如，将關系型數據庫中的行數據轉換為適合大數據分析的列式存儲結構，或将嵌套的JSON數據扁平化。
值轉換 (Value Transformation)：對數據值本身進行操作。這包括：
- 标準化/歸一化 (Standardization/Normalization)：将數值縮放到特定範圍（如0-1或z-score），消除量綱影響。
- 編碼 (Encoding)：将分類數據（如“男/女”）轉換為數值形式（如0/1）或獨熱編碼（One-Hot Encoding）。
- 計算派生值 (Derived Values)：基于現有字段計算新字段（如根據出生日期計算年齡）。
- 數據清理 (Data Cleaning)：處理缺失值、異常值、重複數據等。
語義映射 (Semantic Mapping)：确保數據在轉換前後含義保持一緻。例如，将不同系統中表示同一概念的字段（如“客戶ID”與“用戶編號”）進行映射和統一。

三、應用場景與目的數據轉換是數據處理流程（ETL: Extract, Transform, Load）的核心環節，服務于多種目的：

系統集成 (System Integration)：使不同系統（如新舊系統、異構系統）能夠交換和理解彼此的數據。
數據分析與挖掘 (Data Analysis & Mining)：将原始數據轉換為適合特定分析模型（如機器學習、統計分析）輸入的格式。
數據遷移 (Data Migration)：将數據從一個存儲系統或環境遷移到另一個時進行必要的格式和結構調整。
數據倉庫與商業智能 (Data Warehousing & BI)：将來自不同操作型系統的數據轉換并整合到數據倉庫中，以支持報表和決策。
數據交換與互操作性 (Data Exchange & Interoperability)：遵循特定标準（如XML, JSON Schema）轉換數據，以實現不同組織或平台間的數據共享。

四、重要性有效的數據轉換對于确保數據的可用性(Usability)、一緻性(Consistency)、準确性(Accuracy) 和價值(Value) 至關重要。它是釋放數據潛力、支撐數據驅動決策的基礎技術環節, 。

參考資料：

TechTarget: What is Data Transformation? https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/data-transformation
IBM: Data Transformation https://www.ibm.com/topics/data-transformation
Talend: What is Data Transformation? https://www.talend.com/resources/what-is-data-transformation/
Oracle: Data Transformation Overview https://docs.oracle.com/en/cloud/saas/analytics/faawh/transform-data.html

網絡擴展解釋

數據轉換（Data Transformation）是數據處理流程中的關鍵步驟，指将數據從一種格式、結構或類型轉換為另一種形式的過程，以滿足特定系統、分析或應用的需求。以下是其核心要點：

一、主要目的

兼容性：使不同來源的數據能被統一處理（例如将XML轉換為JSON以適應數據庫存儲）。
數據質量提升：通過标準化、去重、填充缺失值等操作優化數據可靠性。
分析需求：将數據聚合、歸一化或離散化，便于機器學習模型或統計分析。
存儲優化：壓縮數據或調整結構以提高存儲效率。

二、常見類型

結構轉換
- 調整數據組織形式，如将嵌套的JSON扁平化為表格結構。
格式轉換
- 改變數據存儲格式（如CSV轉Parquet）或編碼（如UTF-8轉ASCII）。
值轉換
- 标準化數值範圍（如歸一化到0-1）、單位換算（如英裡轉公裡）。
類型轉換
- 數據類型變更（如字符串“2025-04-05”轉日期類型）。
聚合轉換
- 彙總數據（如按月份統計銷售額）。

三、典型場景

數據集成：合并多系統數據時統一格式。
機器學習：特征工程中處理缺失值或創建新特征。
商業智能（BI）：聚合原始數據生成可視化報表。
數據遷移：舊系統數據遷移到新平台時的適配。

四、注意事項

數據保真：避免轉換過程中信息丢失或扭曲。
性能開銷：大規模數據轉換需考慮計算資源與時間成本。
邏輯驗證：需測試轉換規則的正确性（如邊界值、異常值處理）。

五、常用工具

ETL工具：如Apache NiFi、Talend。
編程庫：Python的Pandas、PySpark。
數據庫功能：SQL中的CAST()、CONVERT()函數。

數據轉換是數據預處理的核心環節，直接影響後續分析的準确性和效率。實際應用中需根據業務需求設計轉換規則，并配合自動化工具提高效率。