數據精簡英文解釋翻譯、數據精簡的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 data compaction

分詞翻譯：

數據的英語翻譯：

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

精簡的英語翻譯：

cut; reduce; retrench; simplify
【計】 compaction

專業解析

數據精簡（Data Reduction）的漢英詞典角度詳解

在信息技術與數據處理領域，“數據精簡”（Data Reduction）指通過特定算法或技術手段，在盡可能保留原始數據關鍵信息與價值的前提下，顯著減少數據量的過程。其核心目标并非簡單删除數據，而是通過優化表示形式、消除冗餘或提取特征，實現數據集的壓縮與高效管理。該術語在英文中對應“Data Reduction”，強調對數據規模與複雜度的簡化處理。

一、核心目标與價值數據精簡的核心在于平衡信息完整性與存儲/計算效率。通過剔除噪聲、冗餘或次要信息，降低存儲成本、提升傳輸速度，并加速後續數據分析（如機器學習模型訓練）。例如，在大型數據庫中進行聚合運算（Aggregation）或對高維數據降維（Dimensionality Reduction），均屬于數據精簡的典型應用。

二、關鍵技術方法

維度約簡（Dimensionality Reduction）
通過主成分分析（PCA）、線性判别分析（LDA）等方法，将高維數據投影至低維空間，保留最大方差或判别信息。例如，人臉識别中将像素矩陣轉化為特征向量的過程。

公式示例（PCA）：

$$ begin{aligned} text{目标：} quad & max_{mathbf{w}} text{Var}(mathbf{w}^T mathbf{X}) text{約束：} quad & |mathbf{w}|=1 end{aligned} $$
數值精簡（Numerosity Reduction）
包括參數化方法（如回歸模型）與非參數化方法（如直方圖、聚類）。聚類算法（如K-means）可将相似數據點歸并為代表點，用聚類中心替代原始數據集。
數據壓縮（Data Compression）
分為無損壓縮（如Zip編碼，適用于需完全還原的場景）與有損壓縮（如JPEG圖像壓縮，允許可控信息損失）。

三、典型應用場景

大數據分析：處理海量日志時，通過采樣（Sampling）或摘要統計（Summary Statistics）快速獲取趨勢。
物聯網（IoT）：傳感器網絡通過過濾冗餘讀數，降低傳輸能耗。
機器學習：特征選擇（Feature Selection）移除不相關變量，提升模型泛化能力。

四、與相關概念的區别

數據清洗（Data Cleaning）：側重修正錯誤與不一緻，而非減少數據量。
數據歸檔（Data Archiving）：長期存儲非活躍數據，可能涉及壓縮但非技術核心。

權威參考文獻

Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann. （維度約簡與聚類技術）
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. (2020). Efficient Data Reduction Frameworks for Edge Computing. （邊緣計算中的精簡算法）
Tan, P. N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2005). Introduction to Data Mining. Pearson. （特征選擇與數值精簡案例）
Sayood, K. (2017). Introduction to Data Compression. Morgan Kaufmann. （壓縮原理分類）

網絡擴展解釋

數據精簡（Data Reduction）指通過特定方法減少數據量，同時保留核心信息，以提高處理效率和存儲優化。以下是其關鍵點解析：

一、定義與目的

數據精簡是對原始數據進行簡化處理，去除冗餘或低價值信息，保留關鍵特征。例如：數據庫表結構優化可減少重複數據，提升程式運行速度。

二、主要技術方法

數值精簡
- 類别型數據：通過數據一般化（Data Generalization）合并細粒度分類，例如将“蘋果/香蕉”歸為“水果”。
- 連續型數據：采用離散化（Data Discretization）将連續值分段，如将年齡劃分為“青年/中年/老年”。
字段精簡
篩選重要字段，例如通過統計檢定（分類模型）、皮爾森相關系數（預測模型）或主成分分析（分群模型）判斷字段價值。
統計量簡化
利用統計量（如均值、标準差）劃分樣本空間，當統計量$T(boldsymbol{X})$相同時，數據可歸為同一類别。

三、應用場景

數據庫優化：精簡表結構以減少冗餘數據。
接口設計：通過字段篩選或壓縮技術提升傳輸效率。
數據挖掘：降低計算複雜度，加速模型訓練。

四、重要性

精簡後的數據能提高算法效率、降低存儲成本，并避免噪聲幹擾分析結果。

如需更完整的定義或案例，可參考、7、9的原始内容。