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Vidéo: Quelles sont les étapes de la vérification des données ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-18 08:24
Comprendre les 4 étapes de la validation des données
- Étape 1: Détaillez un plan. Création d'une feuille de route pour la validation des données est le meilleur moyen de garder le projet sur la bonne voie.
- Étape 2: Validez la base de données. Cette étape d'essais et validation veille à ce que tous les éléments applicables Les données est présent de la source à la cible.
- Étape 3: Valider Données Mise en page.
- Étape 4: Échantillonnage.
En gardant cela à l'esprit, quelles sont les étapes pour valider les données d'un enregistrement ?
Étapes de validation des données
- Étape 1: Déterminer l'échantillon de données. Déterminer les données à échantillonner.
- Étape 2: Validez la base de données. Avant de déplacer vos données, vous devez vous assurer que toutes les données requises sont présentes dans votre base de données existante.
- Étape 3: Validez le format des données.
De plus, comment les données pourraient-elles être vérifiées lors de la saisie des données ? Verification des données est un processus dans lequel différents types de Les données sont vérifiés pour l'exactitude et les incohérences après Les données la migration est faite. Il aide à déterminer si Les données a été traduit avec précision lorsque Les données est transféré d'une source à une autre, est complet et prend en charge les processus dans le nouveau système.
Également demandé, comment validez-vous l'information?
À valider données, des tests appropriés doivent être exécutés, tels que l'exécution des données via des analyses de rentabilisation, des tests d'utilisabilité et des modèles de cas. À valider fluctuant des données, des réunions appropriées peuvent également être mises en place pour établir et authentifier les informations , par exemple lorsque vous avez besoin d'une mise à jour informations pour un rapport de situation.
Comment valider l'exactitude des données ?
- Séparez les données de l'analyse et rendez l'analyse reproductible. Il est recommandé de séparer les données et le processus qui analyse les données.
- Si possible, comparez vos données à une autre source.
- Descendez et salissez avec les données.
- Testez votre code unitairement (là où cela a du sens)
- Documentez votre processus.
- Obtenez les commentaires des autres.
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