数据项确认英文解释翻译、数据项确认的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 data item validation

分词翻译：

数据项的英语翻译：

【计】 data item; DI

确认的英语翻译：

affirm; countersign; notarize; validate; acknowledgement; affirmance
identification; verification
【计】 ACK; ACK0; ACK1; acknowledgement; AK; confirm; confirm on; confirmation
【医】 affirmation
【经】 ratify; recognize

专业解析

在汉英词典视角下，“数据项确认”（Data Item Verification）指对特定数据单元（Data Item）的准确性、完整性及合规性进行系统性核验的过程。该术语强调通过技术或人工手段确保数据元素符合预定义标准、格式或业务规则。以下是详细解析：

一、核心概念定义

数据项（Data Item）
指结构化数据中的最小逻辑单元，如数据库字段、表单条目或代码变量，承载特定语义信息（如“用户年龄”“订单编号”）。

例：在用户注册表中，“手机号”是一个独立的数据项。
确认（Verification）
通过比对、逻辑校验或算法检测，验证数据是否符合规范要求。包括：
- 格式校验（如手机号是否为11位数字）
- 范围校验（如年龄值在0-120之间）
- 逻辑一致性（如“出生日期”与“年龄”字段匹配）
  来源：《计算机科学技术名词》（第三版），科学出版社

二、技术场景中的应用

数据库管理：在SQL数据写入前，通过CHECK约束或触发器验证数据项有效性。例如：
```
CREATE TABLE Users (
Age INT CHECK (Age >= 0 AND Age <= 120)
);
```
表单交互：前端使用正则表达式实时校验输入格式（如邮箱验证）：
```
/^[a-zA-Z0-9._-]+@[a-zA-Z0-9.-]+.[a-zA-Z]{2,4}$/.test(email);
```
数据清洗：在ETL（抽取-转换-加载）流程中，剔除或修正无效数据项（如空值、异常值）。
来源：IBM Data Quality Practices白皮书

三、权威文献参考

国际标准定义
据ISO/IEC 2382:2015标准，“数据项确认”归属于数据质量控制（Data Quality Control）范畴，要求通过自动化工具或人工审查降低数据错误率。

来源：ISO/IEC 2382:2015 Information Technology Vocabulary
行业实践指南
美国国家标准与技术研究院（NIST）在《数据完整性指南》中指出，数据项确认需覆盖：
- 输入阶段：防止无效数据进入系统
- 存储阶段：定期审计数据一致性
- 输出阶段：确保报表数据的可靠性
  来源：NIST SP 800-53 Rev. 5 Security Controls

四、典型错误类型与解决方案

错误类型	案例	确认方法
格式错误	身份证号缺少末位校验码	正则表达式匹配
逻辑冲突	订单状态“已完成”但无物流信息	业务规则引擎校验
超出阈值	体温数据项记录为60℃	范围阈值报警
关联项缺失	用户地址存在但缺少邮编	非空约束与关联完整性检查

五、相关术语对照

汉英对照
- 数据项：Data Item / Data Element
- 确认：Verification / Validation
- 完整性校验：Integrity Check
  来源：《英汉计算机与信息技术术语词典》，中国标准出版社

通过上述多维度解析，“数据项确认”的本质是构建数据可信度的基础防线，其严谨性直接影响后续数据分析与决策的可靠性。

网络扩展解释

“数据项确认”指在数据处理过程中，对特定数据内容的准确性、完整性和有效性进行核实与验证的过程。以下是详细解释：

核心定义
“确认”指通过明确承认或验证的方式确定某事物的真实性。在数据场景中，“数据项”通常指最小数据单元（如数据库字段、表单条目等），因此“数据项确认”即对这些单元内容进行审核，确保其符合预设规则或实际需求。
常见流程
- 格式验证：检查数据格式是否符合要求（如邮箱地址是否包含“@”符号）。
- 逻辑验证：核实数据间的关联性（如年龄与出生日期是否匹配）。
- 完整性检查：确保必填项无缺失（如用户注册时的手机号字段）。
应用场景
- 表单提交时系统自动校验输入内容（如密码强度提示）。
- 数据录入后的人工复核（如财务系统中的金额核对）。
- 数据迁移或整合前的清洗流程，排除无效或错误项。
技术实现
通常通过编程逻辑（如正则表达式）、数据库约束（如非空约束）或第三方工具（如数据质量管理软件）实现自动化确认，部分场景需结合人工审核提升可靠性。
意义与价值
确保数据质量，避免因错误数据导致的决策偏差或系统故障，尤其在金融、医疗等领域，数据项确认是合规性的重要环节。