1. 數據類型轉換：
   1. 數據類型轉換包括自動類型轉換、強制類型轉換和包裝類轉換。
   2. 自動類型轉換發生在兩種類型兼容且目標類型大于源類型時，如將整數轉換為浮點數。
   3. 強制類型轉換則需要將范圍大的數據類型轉換為范圍小的數據類型，如將浮點數轉換為整數。
   4. 包裝類轉換則適用于基本數據類型和引用數據類型之間的數據轉換。
2. 特征選擇和特征工程：
   1. 在數據轉換過程中，特征選擇和特征工程是提取有用信息的重要步驟。
   2. 特征選擇幫助從原始數據中選擇出最相關和最有用的特征，如過濾法、包裝法和嵌入法等。
   3. 特征工程則涉及對原始特征進行組合、變換和生成新特征，如特征組合、特征變換和特征生成等。
3. 數學變換：
   1. 數學變換是對原始數據進行數學處理以改變其形態或性質的過程。
   2. 常見的數學變換包括對數轉換、平方根轉換、平方轉換、倒數變換等，這些方法適用于不同的數據類型和分布特征。
4. 編碼和解碼：
   1. 編碼和解碼是將數據從一種編碼格式轉換為另一種編碼格式的過程。
   2. 例如，在文本數據中，可能需要將ASCII編碼轉換為UTF-8編碼；在圖像處理中，可能需要將RGB編碼轉換為灰度編碼。
5. 數據壓縮和解壓縮：
   1. 數據壓縮是減少數據大小以提高存儲和傳輸效率的過程。
   2. 常見的壓縮算法包括ZIP、RAR、GZIP等。解壓縮則是將數據還原到原始大小以供使用。
6. 數據離散化和標準化：
   1. 數據離散化是將連續型數據轉換為離散型數據的過程，常用于分類問題。
   2. 數據標準化則是將數據按照一定的比例進行縮放，使其符合一定的分布特征，如正態分布。

主要工具

數據轉換的主要工具可以歸納為以下幾類：

1. ETL工具：
   1. Kettle：一款開源的ETL工具，純Java編寫，無需安裝。它允許你管理來自不同數據庫的數據，并通過圖形化的用戶環境來描述轉換過程。Kettle家族包括Spoon、Pan、CHEF、Kitchen等多個產品，用于設計ETL轉換過程、批量運行轉換、創建任務等。
   2. DataStage（IBM WebSphere DataStage）：IBM提供的數據集成工具，專門用于數據抽取、轉換和維護過程的簡化和自動化。它可以從多個數據源中抽取數據，完成轉換和清洗，然后裝載到目標數據庫或數據倉庫中。
   3. ETLCloud：一款零代碼的ETL工具，可以快速對接上百種數據源和應用系統，無需編碼即可快速完成數據轉換任務。
2. 數據同步工具：
   1. Sqoop：Cloudera公司創造的一個數據同步工具，現在已經完全開源，用于大數據環境下的數據遷移。
   2. DataX：阿里云DataWorks數據集成的開源版本，是阿里巴巴集團內廣泛使用的離線數據同步工具/平臺。它支持各種異構數據源之間的穩定高效數據同步。
3. 編程語言與庫：
   1. Python：一種強大的編程語言，配合各類數據庫和Python庫（如pandas、numpy等），可以編寫用于數據轉換的腳本和工具。Python在數據清洗、數據轉換和數據分析方面有著廣泛的應用。
   2. 其他編程語言：如Java、R等，也可以用于數據轉換任務，根據具體需求選擇合適的編程語言和庫。
4. 其他特定工具：
   1. 并行轉串行轉換器：將并行輸入信號轉換為串行輸出信號的裝置，通常用于數據通信和網絡傳輸等領域。
   2. 高速數字信號轉換器：能夠處理高速信號的轉換器，適用于需要處理高速數據流的場景。