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数据确认
数据科学中，数据确认（英語：data validation）是一个流程，确保数据清洗后的数据是健壮的（fitness）、一致的（consistency） 。这种流程称为“确认规则”、“确认约束”、“检查流程”[1] 。这不同于证实或证否算法正确实现了规格或属性的正确性。[2] 数据确认的类别数据类别检查如Excel数据表中的某列是由24个数字组成的序列号（serial number），不应该被Excel软件自动识别为数值，这会导致表示精度问题。 值域与约束性检查如检查输入值在最小/最大的阈值之间；或与正则表达式定义的规格一致（consistency）。 代码及交查引用检查代码与交叉引用确认是检查搜否与可能的外部规则、需求、或特定组织、上下文环境、基本假设相一致。这些确认提供的数据是否与已知的查询表或目录信息服务相一致。 例如，用户提供的国家代码应该与当前所在国家/地区相一致。 结构化检查是指把其他种类的确认与复杂的流程组合起来。 一致性检查确保数据是符合逻辑的。例如，订单交付日期不应该早于运输日期。 确认的类型
确认后动作
确认与保全参见参考文献
外部链接
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