數據項确認英文解釋翻譯、數據項确認的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 data item validation

分詞翻譯：

數據項的英語翻譯：

【計】 data item; DI

确認的英語翻譯：

affirm; countersign; notarize; validate; acknowledgement; affirmance
identification; verification
【計】 ACK; ACK0; ACK1; acknowledgement; AK; confirm; confirm on; confirmation
【醫】 affirmation
【經】 ratify; recognize

專業解析

在漢英詞典視角下，“數據項确認”（Data Item Verification）指對特定數據單元（Data Item）的準确性、完整性及合規性進行系統性核驗的過程。該術語強調通過技術或人工手段确保數據元素符合預定義标準、格式或業務規則。以下是詳細解析：

一、核心概念定義

數據項（Data Item）
指結構化數據中的最小邏輯單元，如數據庫字段、表單條目或代碼變量，承載特定語義信息（如“用戶年齡”“訂單編號”）。

例：在用戶注冊表中，“手機號”是一個獨立的數據項。
确認（Verification）
通過比對、邏輯校驗或算法檢測，驗證數據是否符合規範要求。包括：
- 格式校驗（如手機號是否為11位數字）
- 範圍校驗（如年齡值在0-120之間）
- 邏輯一緻性（如“出生日期”與“年齡”字段匹配）
  來源：《計算機科學技術名詞》（第三版），科學出版社

二、技術場景中的應用

數據庫管理：在SQL數據寫入前，通過CHECK約束或觸發器驗證數據項有效性。例如：
```
CREATE TABLE Users (
Age INT CHECK (Age >= 0 AND Age <= 120)
);
```
表單交互：前端使用正則表達式實時校驗輸入格式（如郵箱驗證）：
```
/^[a-zA-Z0-9._-]+@[a-zA-Z0-9.-]+.[a-zA-Z]{2,4}$/.test(email);
```
數據清洗：在ETL（抽取-轉換-加載）流程中，剔除或修正無效數據項（如空值、異常值）。
來源：IBM Data Quality Practices白皮書

三、權威文獻參考

國際标準定義
據ISO/IEC 2382:2015标準，“數據項确認”歸屬于數據質量控制（Data Quality Control）範疇，要求通過自動化工具或人工審查降低數據錯誤率。

來源：ISO/IEC 2382:2015 Information Technology Vocabulary
行業實踐指南
美國國家标準與技術研究院（NIST）在《數據完整性指南》中指出，數據項确認需覆蓋：
- 輸入階段：防止無效數據進入系統
- 存儲階段：定期審計數據一緻性
- 輸出階段：确保報表數據的可靠性
  來源：NIST SP 800-53 Rev. 5 Security Controls

四、典型錯誤類型與解決方案

錯誤類型	案例	确認方法
格式錯誤	身份證號缺少末位校驗碼	正則表達式匹配
邏輯沖突	訂單狀态“已完成”但無物流信息	業務規則引擎校驗
超出阈值	體溫數據項記錄為60℃	範圍阈值報警
關聯項缺失	用戶地址存在但缺少郵編	非空約束與關聯完整性檢查

五、相關術語對照

漢英對照
- 數據項：Data Item / Data Element
- 确認：Verification / Validation
- 完整性校驗：Integrity Check
  來源：《英漢計算機與信息技術術語詞典》，中國标準出版社

通過上述多維度解析，“數據項确認”的本質是構建數據可信度的基礎防線，其嚴謹性直接影響後續數據分析與決策的可靠性。

網絡擴展解釋

“數據項确認”指在數據處理過程中，對特定數據内容的準确性、完整性和有效性進行核實與驗證的過程。以下是詳細解釋：

核心定義
“确認”指通過明确承認或驗證的方式确定某事物的真實性。在數據場景中，“數據項”通常指最小數據單元（如數據庫字段、表單條目等），因此“數據項确認”即對這些單元内容進行審核，确保其符合預設規則或實際需求。
常見流程
- 格式驗證：檢查數據格式是否符合要求（如郵箱地址是否包含“@”符號）。
- 邏輯驗證：核實數據間的關聯性（如年齡與出生日期是否匹配）。
- 完整性檢查：确保必填項無缺失（如用戶注冊時的手機號字段）。
應用場景
- 表單提交時系統自動校驗輸入内容（如密碼強度提示）。
- 數據錄入後的人工複核（如財務系統中的金額核對）。
- 數據遷移或整合前的清洗流程，排除無效或錯誤項。
技術實現
通常通過編程邏輯（如正則表達式）、數據庫約束（如非空約束）或第三方工具（如數據質量管理軟件）實現自動化确認，部分場景需結合人工審核提升可靠性。
意義與價值
确保數據質量，避免因錯誤數據導緻的決策偏差或系統故障，尤其在金融、醫療等領域，數據項确認是合規性的重要環節。