數據聚合英文解釋翻譯、數據聚合的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 data aggregate

分詞翻譯：

數據的英語翻譯：

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

聚合的英語翻譯：

aggregation; converge; group; polymerization
【化】 polymerization
【醫】 polymerism; polymerization; polymerize

專業解析

在漢英詞典視角下，“數據聚合”（Data Aggregation）指将分散的數據源中的信息收集、整合并彙總成統一視圖的過程，旨在提煉出更高層面的信息價值。其核心在于通過特定規則或算法将零散數據轉化為有意義的整體分析結果。

一、術語定義與核心特征

漢英對照解析
- 數據（Data）：指原始事實或觀測值（如用戶行為日志、傳感器讀數）。
- 聚合（Aggregation）：對應英文術語包括 aggregation 或 consolidation，強調通過數學運算（如求和、平均）或邏輯歸并實現數據濃縮。
  來源：牛津計算機詞典（Oxford Dictionary of Computer Science）
技術内涵
數據聚合需區分于單純的數據收集（Collection），其本質是降低數據粒度（Granularity Reduction），例如将每日銷售記錄按月彙總統計。關鍵步驟包括：
- 提取（Extraction）：從多源（數據庫、API、流數據）獲取原始數據
- 轉換（Transformation）：清洗、去重、格式标準化
- 加載（Loading）：存儲至目标系統（如數據倉庫）
  來源：IEEE 數據工程标準術語（IEEE Standard Glossary of Data Engineering）

二、應用場景與價值

在商業智能（BI）中，聚合數據支撐關鍵指标計算（如KPI儀表盤）；物聯網（IoT）領域通過聚合傳感器數據實現設備狀态監控。其核心價值在于：

信息降噪：過濾細節突出趨勢（例如電商平台按月聚合銷售額分析季節性波動）
性能優化：預聚合減少實時查詢計算負載
決策支持：生成統計摘要（如用戶畫像的群體行為分析）
來源：ACM 計算系統期刊（ACM Transactions on Computer Systems）

三、典型技術實現

SQL 聚合函數

基礎操作如 SUM、AVG、GROUP BY 實現結構化數據彙總：

SELECT region, AVG(sales) FROM orders GROUP BY region; -- 按區域聚合平均銷售額

大數據框架
Apache Spark 的 reduceByKey 或 Hadoop MapReduce 通過分布式計算處理海量數據聚合，適用于日志分析等場景。

來源：Spark 官方文檔（spark.apache.org/docs/latest）

四、相關概念辨析

≠ 數據融合（Data Fusion）：聚合關注彙總統計值，融合側重多源數據互補增強（如結合文本與圖像數據）。
≠ 數據挖掘（Data Mining）：聚合是預處理步驟，挖掘包含模式發現等深層分析。
來源：Springer 數據科學手冊（Handbook of Data Science）

權威參考延伸：

劍橋詞典技術詞條：Aggregation 定義為“将分散項組合為單一實體的過程” cambridge.org/dictionary/english

維基百科數據聚合：詳述分類方法與行業案例 en.wikipedia.org/wiki/Data_aggregation

網絡擴展解釋

數據聚合（Data Aggregation）是指将分散在不同來源、不同粒度或不同形式的數據進行收集、整合和彙總的過程，目的是生成更簡潔、更有價值的綜合信息。以下是其核心要點：

1.核心定義

整合與彙總：通過數學或邏輯操作（如求和、平均、計數、最大值/最小值等）将原始數據轉化為更高層次的統計結果。
數據降維：減少數據量，突出關鍵趨勢或模式，便于分析。

2.常見方法

統計聚合：如計算銷售額總和、用戶平均年齡等。
時間聚合：按小時、日、月彙總數據（如每日網站訪問量）。
空間/分類聚合：按地區、産品類别等分組統計（如各區域銷售排名）。

3.技術實現

數據庫操作：使用SQL的GROUP BY和聚合函數（如SUM()、AVG()）。
編程工具：通過Python的Pandas庫（groupby()方法）或大數據框架（如Spark）處理。

4.應用場景

商業分析：生成財務報表、市場趨勢報告。
大數據處理：在分布式系統中整合海量日志或傳感器數據。
實時監控：如儀表盤顯示實時交易總額或服務器負載。

5.優勢與挑戰

優勢：提升數據可讀性、支持決策效率、降低存儲成本。
挑戰：需平衡信息丢失風險（過度聚合可能掩蓋細節）與實用性。

例如，電商平台通過聚合用戶購買記錄，可分析“季度銷量Top 10商品”，輔助庫存管理。實際應用中需根據目标選擇合適的聚合粒度與方法。