面向數據的檢驗英文解釋翻譯、面向數據的檢驗的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 data-oriented testing

分詞翻譯：

面向的英語翻譯：

look on

數據的英語翻譯：

data
【計】 D; data
【化】 data
【經】 data; datum; figure; quantitative data

檢驗的英語翻譯：

check up; examine; inspect; proof; prove
【計】 CH; checkout; V; verify; verify check; verifying
【化】 checking; examine
【醫】 analysis; coroner's inquest; docimasia
【經】 inspection; monitoring; proof; test; verification; verify

專業解析

在漢英詞典視角下，“面向數據的檢驗”（Data-Oriented Testing）指一種以數據為核心驅動力的軟件測試方法論。其核心在于利用數據來設計、執行和驗證測試用例，而非僅依賴預定義的業務邏輯或用戶操作路徑。以下是其詳細解釋與關鍵要素：

一、術語定義與核心内涵

“面向數據” (Data-Oriented)
指測試活動的焦點集中在數據的生成、選擇、變異與分析上。測試用例的設計圍繞輸入/輸出數據、數據流及數據狀态變化展開，旨在覆蓋數據邊界、異常值和組合場景。

來源：IEEE Standard Glossary of Software Engineering Terminology (IEEE Std 610.12-1990)
“檢驗” (Testing)
此處特指通過執行程式驗證其行為是否符合預期的過程。在數據導向語境下，檢驗的重點是系統對多樣化數據的處理能力、容錯性及輸出一緻性。

來源：ISO/IEC/IEEE 29119-1:2013 Software Testing Standard

二、與傳統測試方法的區别

維度	面向數據的檢驗	傳統腳本化檢驗
驅動核心	數據多樣性覆蓋	預定義操作流程
用例生成	自動化數據組合與變異	手工編寫腳本邏輯
覆蓋目标	數據邊界、異常、格式兼容性	功能路徑與用戶場景
適應性	更適用于數據密集型系統（如AI、大數據）	適用于流程明确的業務系統

來源：National Institute of Standards and Technology (NIST) Special Publication 500-235

三、關鍵技術實踐

數據池構建 (Data Pooling)
創建覆蓋等價類劃分、邊界值、無效類型的結構化數據集，例如：
- 數值範圍：[0, 100] 的邊界值 {-1, 0, 1, 99, 100, 101}
- 字符串格式：UTF-8特殊字符、SQL注入片段等
變異測試 (Mutation Testing)
主動注入數據錯誤（如字段缺失、類型錯亂、精度超限），驗證系統的魯棒性與異常處理機制。

來源：ACM Computing Surveys "Data-Centric Testing" (Vol. 54, Issue 9)

四、典型應用場景

數據庫系統：驗證SQL查詢對NULL值、超長字符串的響應
機器學習模型：測試模型對對抗樣本、數據偏移的穩定性
API接口：檢查JSON/XML解析器對畸形數據的容錯能力
金融系統：模拟貨币彙率邊界、交易金額溢出等極端數據

來源：Microsoft Research Technical Report "Data-Driven Testing in Practice"

五、權威定義參考

Data-Oriented Testing
A testing approach where test cases are derived from data specifications, focusing on data flow, data integrity, and system behavior under varied data conditions rather than predefined procedural steps.

—— IEEE Standard Dictionary of Electrical and Electronics Terms

網絡擴展解釋

“面向數據的檢驗”是一個與數據質量管理和測試相關的術語，具體含義需結合應用場景理解。以下是不同角度的解釋：

一、基本定義

該術語在不同領域的核心含義是以數據為核心對象進行驗證或測試。在計算機領域，其英文對應為“data-oriented testing”，指針對數據設計測試用例的軟件測試方法；在數據管理領域，則指對數據質量的系統性檢驗流程。

二、數據檢驗的五大維度（參考、3）

完整性
檢查數據是否存在缺失值或空字段，例如調查問卷是否所有必填項均有記錄。
準确性
驗證數值型數據範圍合理性（如年齡不出現負數）、文本型數據格式規範（如電話號碼位數正确）。
一緻性
通過對比不同系統的數據映射關系，如ERP與CRM系統中的客戶編碼是否統一。
唯一性
檢測重複數據，例如同一身份證號在數據庫中是否僅出現一次。
有效性
判斷數據是否符合業務邏輯，如訂單總金額是否等于單價乘以數量。

三、實施方法

自動化工具：通過FineBI等工具建立數據透視表進行批量校驗
規則引擎：編寫校驗規則（如正則表達式驗證郵箱格式）
流程控制：在數據錄入階段設置強制驗證機制，防止錯誤數據進入系統

四、應用場景

科研領域：确保實驗觀測記錄的有效性（如臨床試驗數據）
軟件開發：測試數據庫事務處理能力
商業分析：保障BI報表數據的可信度

注：具體實施時需注意，不同行業的數據檢驗标準存在差異（如金融行業對數據一緻性的要求高于一般電商），建議結合具體業務需求制定檢驗規則。