valid data是什么意思，valid data的意思翻译、用法、同义词、例句

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例句

专业解析

"Valid data"（有效数据）在专业领域中指的是符合特定标准、准确可靠且适用于其预期目的的数据。它不仅仅指数据在语法或格式上正确（如数据类型无误），更强调数据在特定上下文中的真实性、相关性和可用性。以下是其核心含义的详细解释：

1. 符合定义和约束（Compliance with Definitions and Constraints）：有效数据必须严格遵守预先设定的规则、范围、格式和数据类型要求。例如，一个要求输入年龄（正整数）的字段，输入"25"是有效的，而输入"abc"或"-5"则是无效的。这确保了数据在结构上的正确性。

2. 准确性与真实性（Accuracy and Truthfulness）：有效数据应尽可能准确地反映现实世界的情况或测量结果。它基于可靠的来源、正确的测量方法或精确的计算过程，没有重大的错误或偏差。例如，使用经过校准的仪器测量的温度读数通常比未经校准的仪器读数更有效。

3. 相关性（Relevance）：数据必须与当前的分析目标、决策需求或研究问题直接相关。无关的数据，即使本身准确，在特定场景下也可能被视为无效，因为它无法服务于既定目的。例如，在研究某地区降雨量对农作物影响时，该地区的历史降雨数据是相关的（有效的），而另一个不相关地区的降雨数据则不是。

4. 完整性（Completeness - within context）：在特定上下文中，有效数据需要包含所有必要的信息元素，没有关键字段的缺失。例如，一份有效的客户订单记录必须包含客户ID、产品ID、数量、价格等核心信息。不过，这并非指数据集必须100%完整无缺，而是指用于特定分析或流程的数据点本身是完整的。

5. 时效性（Timeliness）：对于许多应用场景（如金融市场分析、实时监控），数据的有效性与其新鲜度密切相关。过时的数据可能无法准确反映当前状况，因此在需要实时或近实时决策的场景下，旧数据可能被视为无效。

6. 适用于预期用途（Fitness for Intended Use）：这是有效数据的核心。数据是否有效最终取决于它能否可靠地用于其设计或收集的目的。例如，用于临床诊断的医学检测数据必须经过严格的验证程序以确保其有效性，因为其用途关乎健康决策。

总结来说，"valid data" 是那些在特定目的和背景下，经过验证或确认是正确、相关、可靠且可用的数据。 它是进行准确分析、做出可靠决策和建立可信模型的基础。与仅仅"正确"（correct）的数据相比，"有效"（valid）更强调数据在具体应用场景中的适用性和可信赖性。

权威参考来源：

• 国际标准化组织 (ISO)： ISO 8000 系列标准是关于数据质量和主数据管理的国际标准，其中详细定义了数据质量维度，包括准确性、完整性、一致性、时效性等，这些都是评估数据有效性的核心方面。(来源: https://www.iso.org/standard/50798.html)
• 美国国家标准与技术研究院 (NIST)： NIST 在其各种出版物，特别是在信息技术和数据管理指南中（如 NIST SP 800 系列），经常强调数据验证和确保数据有效性的重要性，尤其是在科学计算、网络安全和计量领域。(来源: https://www.nist.gov/publications - 可搜索相关主题如 "data validation", "data quality")
• 美国食品药品监督管理局 (FDA)： 在药物研发、临床试验和医疗器械领域，FDA 的指南文件（如关于电子记录和电子签名的 21 CFR Part 11）严格要求数据的有效性和可靠性，确保数据可追溯、准确且完整，以支持监管决策。(来源: https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/part-11-electronic-records-electronic-signatures-scope-and-application)

网络扩展资料

“valid data”指有效数据，即符合特定规则、标准或逻辑，能够被系统、研究或应用所接受和使用的数据。其核心在于数据的“合法性”和“适用性”，需满足以下条件：

1. 格式正确性
   数据需符合预定义的格式要求，例如日期格式为“YYYY-MM-DD”，邮箱地址包含“@”符号等。

2. 逻辑合理性
   数据需在合理范围内，如年龄不能为负数，温度值需符合物理常识等。

3. 完整性
   关键字段无缺失，例如用户注册信息中必填项必须提供。

4. 一致性
   数据间无矛盾，如订单的创建时间不能晚于发货时间。

应用场景示例：

• 在科研中，有效数据需通过实验设计验证，排除干扰因素；
• 在软件开发中，输入验证（如表单提交）确保数据有效后才能处理；
• 在数据分析中，清洗无效数据是保证结果可靠的前提。

若数据无效，可能导致分析错误、系统崩溃或决策失误。因此，数据验证是数据处理流程中不可或缺的环节。

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