數據篩選英文解釋翻譯、數據篩選的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 data screening

分詞翻譯：

數據的英語翻譯：

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

篩選的英語翻譯：

filtrate; filtration; screening; sieving; screen out
【計】 filter; screen; shaker; sieving; sifting
【醫】 screening

專業解析

數據篩選（Data Filtering）指從數據集中提取符合特定條件的信息的過程，其核心在于通過預設規則排除無關或無效數據，以聚焦于目标分析内容。在漢英詞典中，該術語對應英文“Data Filtering”，強調對原始數據的選擇性保留（Selective Retention）與條件性剔除（Conditional Elimination）。

一、核心定義與技術内涵

基礎邏輯
基于布爾邏輯（如“與/或/非”條件）或阈值設定（如數值範圍、時間區間），識别并分離滿足要求的數據子集。例如，在銷售數據中篩選“季度銷售額 > $10,000 且客戶地區 = 亞洲”的記錄。
技術實現方法
- 條件過濾：使用SQL語句（如 WHERE 子句）、Excel高級篩選或Python的Pandas庫（df[df['column'] > threshold]）實現精确篩選。
- 模式匹配：通過正則表達式（Regex）篩選文本數據中的特定模式（如電話號碼格式）。
- 異常值剔除：基于統計學方法（如Z-score或IQR）過濾離群值，提升數據質量。

二、應用場景與權威實踐

商業智能（BI）
企業通過篩選用戶行為數據（如點擊率、購買頻次），識别高價值客戶群體，優化營銷策略。例如，電商平台利用RFM模型（Recency, Frequency, Monetary）篩選核心用戶進行精準推送。
科學研究
在臨床試驗中，研究者需篩選符合入組标準的患者數據（如年齡範圍、病史排除），确保研究結果的可靠性。國際标準ISO 8000-110:2021強調數據篩選對數據質量（Data Quality）的關鍵作用，要求建立可追溯的篩選流程。

三、權威參考來源

國際标準
- ISO/IEC 25012:2008 Data Quality Model 定義數據篩選為“數據質量控制的核心環節”，明确其對完整性、準确性的影響。
- 來源：國際标準化組織（ISO）官方标準庫
學術文獻
- Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann.
  該書第3章系統論述數據預處理中的篩選技術，強調其在噪聲消除中的應用。
- 來源：Elsevier ScienceDirect 學術平台
行業指南
- DAMA International (2017). DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge. 第10章“數據質量管理”指出，篩選規則需與業務目标對齊，避免過度剔除有效數據。
- 來源：DAMA International 官網資源庫

注：以上引用來源均為領域内公認權威文獻與标準，讀者可通過出版社平台或标準機構官網獲取完整内容。

網絡擴展解釋

數據篩選是數據處理中的關鍵步驟，指從原始數據集中按照特定條件或規則提取出符合要求的數據子集的過程。其核心目的是提高數據質量、聚焦分析目标，并為後續的數據分析或決策提供有效支持。

主要特點與作用：

條件導向性
通過設定邏輯條件（如數值範圍、文本匹配、時間區間等）篩選數據。例如：篩選“銷售額大于10萬元的訂單”或“2024年1月後的用戶評論”。
數據降噪
剔除無效、重複或無關數據，減少幹擾項。例如在問卷調查中排除未完成填寫的無效樣本。
結構化處理
常與排序、分類結合使用，使數據呈現更清晰的邏輯關系，便于快速定位關鍵信息。
應用場景廣泛
適用于數據分析預處理、統計建模、商業報表生成、科研實驗數據整理等領域。

常見方法：

手動篩選：如Excel中的“自動篩選”功能，通過勾選或輸入條件快速過濾數據。
公式/函數篩選：使用類似SQL的WHERE語句、Excel的FILTER函數或編程語言（如Python的Pandas庫）進行條件查詢。
高級篩選：結合多條件組合、正則表達式匹配等複雜規則，處理非結構化數據。

注意事項：

需預先明确篩選目标，避免過度篩選導緻信息丢失。
對篩選結果進行驗證，确保條件邏輯的準确性。
涉及敏感數據時需遵循隱私保護原則。

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