什么是数据验证?
数据验证的重要性
为了确保数据集可靠: 数据验证的主要目的是确保数据集无错误,以便进行进一步分析。 如果您或其他研究人员计划使用数据集进行未来研究或训练机器学习模型,这一点尤其重要。 要更清楚地了解数据: 数据验证还包括数据的“清理”,即删除不完整、不标准或不在研究规定范围内的输入。 这一过程还可以揭示数据中先前未知的模式,并提供有关发现的其他见解。 要获得准确的结果: 如果数据集存在差异,将影响最终结果并导致不准确的解释。 数据验证可以帮助识别错误,从而提高结果的准确性。 为了降低形成错误假设的风险: 只有那些有可靠数据支持的推论和假设才被认为是有效的。 因此,数据验证可以帮助您形成 逻辑合理的推测 . 为了确保您的调查结果的合法性: 研究的完整性通常取决于研究的可重复性。数据验证可以提高研究结果的重复性。