數據選擇與修改英文解釋翻譯、數據選擇與修改的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 data selection and modification

分詞翻譯：

數據的英語翻譯：

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

選擇的英語翻譯：

select; choose; elect; pick; staple; choice; selection
【計】 ALT; selecting
【醫】 selection
【經】 pick; select; selecting; selection

與的英語翻譯：

and; attend; get along with; give; help; offer; take part in; with
【計】 AND

修改的英語翻譯：

amend; mend; alter; modify; recompose; revamp; revise; rework
【計】 amending; MOD; modify
【化】 modification; modify; remake
【經】 adapt; modification; revamp

專業解析

在漢英詞典視角下，“數據選擇”與“數據修改”是數據處理的核心操作，其定義與應用如下：

一、數據選擇 (Data Selection)

中文釋義：從數據集中提取特定子集的過程，依據預設條件（如範圍、屬性、關系）篩選目标數據。
英文釋義：The process of retrieving a subset of data from a dataset based on specified criteria (e.g., conditions, attributes, or relationships).
核心場景：
- 數據庫查詢（如SQL中的SELECT語句）
- 機器學習特征工程（篩選關鍵變量）
- 統計分析中的樣本過濾（如排除異常值）
技術方法：條件表達式、索引掃描、過濾算法（Bloom Filter）等。

二、數據修改 (Data Modification)

中文釋義：對現有數據的值、結構或狀态進行變更的操作。
英文釋義：The operation of altering the values, structure, or state of existing data.
分類與實例：
1. 數據更新 (Update)
  修改特定數據項的值（如數據庫UPDATE語句）。
2. 數據插入 (Insert)
  新增數據記錄（如數據庫INSERT語句）。
3. 數據删除 (Delete)
  移除數據記錄（如數據庫DELETE語句）。
4. 結構變更 (Schema Modification)
  調整數據模型（如添加表字段）。

三、關聯性與應用

二者常協同完成數據管理任務：

示例：電商系統中，先選擇用戶訂單（SELECT），再修改其物流狀态（UPDATE）。
權威定義參考：
ISO/IEC 9075 标準（SQL）明确定義數據操作語言（DML），涵蓋選擇與修改操作。

四、術語擴展

數據操作 (Data Manipulation)：涵蓋選擇、修改及其他處理（如聚合、排序），是數據庫系統的核心功能。
事務完整性 (Transaction Integrity)：确保修改操作的原子性、一緻性（如ACID原則）。

權威參考來源：

《牛津計算詞典》(Oxford Dictionary of Computer Science)
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
ACM Computing Surveys
SQL Standard Documentation (ISO/IEC 9075)
《數據庫系統概念》(Database System Concepts, Silberschatz et al.)

網絡擴展解釋

由于未搜索到相關資料，以下基于通用知識對“數據選擇與修改”進行解釋：

一、數據選擇（Data Selection）

指從原始數據集中篩選出與特定任務相關的數據子集。常見場景包括：

條件過濾：按字段值（如時間範圍、數值區間）提取數據，例如篩選2024年銷售額大于100萬的記錄。
特征選取：在機器學習中選擇對目标變量影響顯著的特征，如通過相關性分析保留關鍵變量。
去重與采樣：删除重複數據或通過隨機/分層抽樣減少數據量。

二、數據修改（Data Modification）

指對數據進行調整或轉換以滿足分析需求，主要類型有：

糾錯清洗：修正格式錯誤（如日期格式統一）、異常值處理（如用中位數替代極端值）。
結構轉換：合并字段（如姓+名拼接）、拆分嵌套數據（如JSON解析）。
數值處理：标準化（如Z-Score）、離散化（将年齡分段）或生成衍生變量（如計算增長率）。

三、兩者的關聯

在數據分析流程中，數據選擇常作為預處理的第一步，而修改則用于優化數據質量。例如：

電商分析中先選擇用戶購買記錄，再修改缺失的收貨地址。
需注意過度修改可能導緻數據失真，需結合業務背景判斷。

如需具體領域的應用示例（如SQL/Python操作），建議補充上下文。