数据有效性英文解释翻译、数据有效性的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 data validity
【经】 data validity

分词翻译：

数的英语翻译：

a few; count; enumerate; fate; frequently; list; number; numeral; numeric
reckon; repeatedly; serveral
【计】 crossing number; N
【医】 number
【经】 number

据有的英语翻译：

【法】 occupancy

效的英语翻译：

effect; imitate; render

专业解析

在汉英词典及数据管理领域，"数据有效性"（Data Validity）指数据符合其预期用途的准确性和可靠性的程度，强调数据在特定上下文中的逻辑正确性、适用性和可信度。其核心在于确保数据不仅准确，而且适用于所要解决的问题或支持的目标。

以下是详细解释：

核心定义与汉英对照
- 数据 (Data): 对事实、观察结果或信息的记录。
- 有效性 (Validity): 在数据语境下，指数据真实反映其所声称测量的事物或现象的程度，以及数据适用于其预期目的的程度。它关注的是“是否测对了东西”以及“数据能否用于该用途”。
- 数据有效性 (Data Validity): 综合起来，指数据集或数据点在多大程度上是准确、相关且适用于其既定目标或分析需求的。它超越了单纯的准确性（无错误），更侧重于数据的适用性和意义。
关键内涵
- 准确性 (Accuracy): 数据正确无误地代表了现实世界中的实体或事件。这是有效性的基础，但并非全部。例如，精确测量了错误的参数，数据准确但无效。
- 相关性 (Relevance): 数据必须与手头的任务、问题或决策直接相关。无关的数据，即使准确，也是无效的。
- 及时性 (Timeliness/Age): 数据在其生命周期内对决策或分析仍然有用。过时的数据可能失去有效性。
- 完整性 (Completeness): 所需的数据点或记录没有缺失。关键信息的缺失会削弱数据的有效性。
- 一致性 (Consistency): 数据在系统内部或不同系统间遵循相同的规则和格式，没有逻辑矛盾。
- 合规性 (Compliance): 数据符合相关的法律、法规、行业标准或内部政策要求。
与相关概念的区别
- 数据准确性 (Data Accuracy) vs. 数据有效性 (Data Validity):
  准确性关注数据是否“正确”（无错误）。有效性关注数据是否“适用且有意义”于特定目的。准确的数据不一定有效（如测错对象），有效的数据通常需要准确。
- 数据可靠性 (Data Reliability) vs. 数据有效性 (Data Validity):
  可靠性关注数据是否“稳定且可重复”（多次测量结果一致）。有效性关注数据是否“测对了东西”。可靠的数据不一定有效（如用稳定但刻度错误的尺子测量），有效的测量通常需要一定的可靠性作为支撑。
为何数据有效性至关重要
- 支撑正确决策：无效数据会导致基于错误信息的决策，带来风险或损失。
- 确保分析质量：分析结果的洞察力和价值高度依赖于输入数据的有效性。
- 维护信任与合规：无效数据会损害组织声誉，并可能导致违反法规。
- 提升运营效率：基于有效数据的流程优化和问题解决更有效。
评估与确保数据有效性的方法
- 明确数据需求与定义：清晰界定数据的预期用途、含义、格式和范围。
- 数据质量检查：实施规则检查（Validation Rules）、范围检查、格式检查、逻辑检查等。
- 数据溯源与审计：追踪数据来源和处理过程，便于验证和审计。
- 参考数据与主数据管理：使用标准化的参考数据和主数据确保一致性和准确性。
- 元数据管理：提供关于数据的上下文信息（定义、来源、更新时间等），帮助判断适用性。
- 用户反馈与审查：数据使用者对数据适用性的反馈是重要验证。

权威参考来源：

国际标准化组织 (ISO): ISO/IEC 25012 标准明确定义了数据质量模型，其中包括“准确性”、“合规性”、“可信度”等与有效性密切相关的特性。来源：ISO/IEC 25012:2008 Software engineering — Software product Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) — Data quality model.
数据管理协会 (DAMA International): DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge) 是数据管理领域的权威指南，其“数据质量管理”知识领域详细阐述了数据质量维度，有效性是其核心关注点之一。来源：DAMA International, DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge.
美国国家标准与技术研究院 (NIST): NIST 发布的数据质量框架和指南，强调数据需满足特定用途的要求。来源：National Institute of Standards and Technology (NIST) publications on data quality.
学术研究 (如计算机科学、信息科学领域)：大量研究论文探讨数据有效性、数据质量维度的测量和提升方法。来源：Peer-reviewed journals in Computer Science, Information Systems, Data Science.

网络扩展解释

数据有效性（Data Validity）是指数据在特定应用场景中满足预设标准、规则或目标的程度，确保其准确、可靠且适用于预期用途。这一概念贯穿数据的全生命周期，涉及多个维度的评估：

核心内涵

准确性
数据必须真实反映客观事实或测量对象，无错误或偏差。例如，温度传感器的读数需与实际环境温度一致。
完整性
数据不应存在缺失或空白。例如，用户注册信息中必填字段（如手机号）需全部填写。
一致性
同一数据在不同系统或时间点应保持一致。如订单金额在数据库和财务报表中需相同。
合规性
数据需符合法律法规或行业标准。例如，医疗数据需满足《个人信息保护法》的隐私要求。

应用场景

数据录入：通过格式校验（如日期格式YYYY-MM-DD）、范围限制（如年龄≥0）确保有效性。
分析决策：有效数据是机器学习模型训练和商业智能分析的基础，直接影响结果可信度。
系统交互：API传输时，无效数据可能导致服务中断或逻辑错误。

提升方法

定义规则：明确数据类型、格式、取值范围（如VARCHAR(50)或INT(0-100)）。
自动化校验：在数据库或表单中设置约束（如CHECK语句）。
定期清洗：识别并修复重复、异常或过期数据。
流程管控：规范数据采集、存储和使用的权限与流程。

示例公式

数据有效性可通过以下指标量化：
$$ text{Validity Rate} = frac{text{有效数据量}}{text{总数据量}} times 100%
$$

若需进一步了解具体行业的有效性标准，可参考ISO 8000等数据质量管理框架。