數據有效性英文解釋翻譯、數據有效性的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 data validity
【經】 data validity

分詞翻譯：

數的英語翻譯：

a few; count; enumerate; fate; frequently; list; number; numeral; numeric
reckon; repeatedly; serveral
【計】 crossing number; N
【醫】 number
【經】 number

據有的英語翻譯：

【法】 occupancy

效的英語翻譯：

effect; imitate; render

專業解析

在漢英詞典及數據管理領域，"數據有效性"（Data Validity）指數據符合其預期用途的準确性和可靠性的程度，強調數據在特定上下文中的邏輯正确性、適用性和可信度。其核心在于确保數據不僅準确，而且適用于所要解決的問題或支持的目标。

以下是詳細解釋：

核心定義與漢英對照
- 數據 (Data): 對事實、觀察結果或信息的記錄。
- 有效性 (Validity): 在數據語境下，指數據真實反映其所聲稱測量的事物或現象的程度，以及數據適用于其預期目的的程度。它關注的是“是否測對了東西”以及“數據能否用于該用途”。
- 數據有效性 (Data Validity): 綜合起來，指數據集或數據點在多大程度上是準确、相關且適用于其既定目标或分析需求的。它超越了單純的準确性（無錯誤），更側重于數據的適用性和意義。
關鍵内涵
- 準确性 (Accuracy): 數據正确無誤地代表了現實世界中的實體或事件。這是有效性的基礎，但并非全部。例如，精确測量了錯誤的參數，數據準确但無效。
- 相關性 (Relevance): 數據必須與手頭的任務、問題或決策直接相關。無關的數據，即使準确，也是無效的。
- 及時性 (Timeliness/Age): 數據在其生命周期内對決策或分析仍然有用。過時的數據可能失去有效性。
- 完整性 (Completeness): 所需的數據點或記錄沒有缺失。關鍵信息的缺失會削弱數據的有效性。
- 一緻性 (Consistency): 數據在系統内部或不同系統間遵循相同的規則和格式，沒有邏輯矛盾。
- 合規性 (Compliance): 數據符合相關的法律、法規、行業标準或内部政策要求。
與相關概念的區别
- 數據準确性 (Data Accuracy) vs. 數據有效性 (Data Validity):
  準确性關注數據是否“正确”（無錯誤）。有效性關注數據是否“適用且有意義”于特定目的。準确的數據不一定有效（如測錯對象），有效的數據通常需要準确。
- 數據可靠性 (Data Reliability) vs. 數據有效性 (Data Validity):
  可靠性關注數據是否“穩定且可重複”（多次測量結果一緻）。有效性關注數據是否“測對了東西”。可靠的數據不一定有效（如用穩定但刻度錯誤的尺子測量），有效的測量通常需要一定的可靠性作為支撐。
為何數據有效性至關重要
- 支撐正确決策：無效數據會導緻基于錯誤信息的決策，帶來風險或損失。
- 确保分析質量：分析結果的洞察力和價值高度依賴于輸入數據的有效性。
- 維護信任與合規：無效數據會損害組織聲譽，并可能導緻違反法規。
- 提升運營效率：基于有效數據的流程優化和問題解決更有效。
評估與确保數據有效性的方法
- 明确數據需求與定義：清晰界定數據的預期用途、含義、格式和範圍。
- 數據質量檢查：實施規則檢查（Validation Rules）、範圍檢查、格式檢查、邏輯檢查等。
- 數據溯源與審計：追蹤數據來源和處理過程，便于驗證和審計。
- 參考數據與主數據管理：使用标準化的參考數據和主數據确保一緻性和準确性。
- 元數據管理：提供關于數據的上下文信息（定義、來源、更新時間等），幫助判斷適用性。
- 用戶反饋與審查：數據使用者對數據適用性的反饋是重要驗證。

權威參考來源：

國際标準化組織 (ISO): ISO/IEC 25012 标準明确定義了數據質量模型，其中包括“準确性”、“合規性”、“可信度”等與有效性密切相關的特性。來源：ISO/IEC 25012:2008 Software engineering — Software product Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) — Data quality model.
數據管理協會 (DAMA International): DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge) 是數據管理領域的權威指南，其“數據質量管理”知識領域詳細闡述了數據質量維度，有效性是其核心關注點之一。來源：DAMA International, DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge.
美國國家标準與技術研究院 (NIST): NIST 發布的數據質量框架和指南，強調數據需滿足特定用途的要求。來源：National Institute of Standards and Technology (NIST) publications on data quality.
學術研究 (如計算機科學、信息科學領域)：大量研究論文探讨數據有效性、數據質量維度的測量和提升方法。來源：Peer-reviewed journals in Computer Science, Information Systems, Data Science.

網絡擴展解釋

數據有效性（Data Validity）是指數據在特定應用場景中滿足預設标準、規則或目标的程度，确保其準确、可靠且適用于預期用途。這一概念貫穿數據的全生命周期，涉及多個維度的評估：

核心内涵

準确性
數據必須真實反映客觀事實或測量對象，無錯誤或偏差。例如，溫度傳感器的讀數需與實際環境溫度一緻。
完整性
數據不應存在缺失或空白。例如，用戶注冊信息中必填字段（如手機號）需全部填寫。
一緻性
同一數據在不同系統或時間點應保持一緻。如訂單金額在數據庫和財務報表中需相同。
合規性
數據需符合法律法規或行業标準。例如，醫療數據需滿足《個人信息保護法》的隱私要求。

應用場景

數據錄入：通過格式校驗（如日期格式YYYY-MM-DD）、範圍限制（如年齡≥0）确保有效性。
分析決策：有效數據是機器學習模型訓練和商業智能分析的基礎，直接影響結果可信度。
系統交互：API傳輸時，無效數據可能導緻服務中斷或邏輯錯誤。

提升方法

定義規則：明确數據類型、格式、取值範圍（如VARCHAR(50)或INT(0-100)）。
自動化校驗：在數據庫或表單中設置約束（如CHECK語句）。
定期清洗：識别并修複重複、異常或過期數據。
流程管控：規範數據采集、存儲和使用的權限與流程。

示例公式

數據有效性可通過以下指标量化：
$$ text{Validity Rate} = frac{text{有效數據量}}{text{總數據量}} times 100%
$$

若需進一步了解具體行業的有效性标準，可參考ISO 8000等數據質量管理框架。