LV
PieteiktiesSākt tagad
Glosārijs

Datu validācija

Kas ir Datu validācija?

Datu validācija pārbauda, vai dati ir pilnīgi, pareizi formatēti un ticami, pirms tos apstrādā tālāk. Tipiskas pārbaudes attiecas uz obligātajiem laukiem, e-pasta adrešu, pasta indeksu vai datumu formātu un loģiskām pretrunām — piemēram, piegādes datumu pirms pasūtījuma datuma. Tādējādi kļūdas tiek atklātas savlaicīgi, nevis pāriet uz pārskatiem, rēķiniem vai MI analīzēm.

Kā palīdz KI.ordo

KI.ordo piedāvā veidni, kas pārbauda ierakstu pilnīgumu, formātu un ticamību un katram ierakstam izvada kļūdu sarakstu.

Uzzināt vairāk : Datu validācija

Atbilstošas veidnes

Tēmas

  • datu kvalitāte
  • pārbaudes
  • ticamība

Izmēģiniet KI.ordo

Aģenti, plūsmas un veidnes vienā darbvietā – bezmaksas 24 stundu demo.

Sākt demo
← Visi termini

Saistītie termini

Datu tīrīšana

Datu tīrīšana ir nepareizu, dublētu vai nekonsekventu ierakstu atklāšana un labošana datu kopās. Tipiski soļi ir rakstības un datuma formātu vienādošana, lieko atstarpju noņemšana un dublikātu apvienošana, piemēram, „Smith Ltd” un „Smith Limited”. Tīri dati ir priekšnoteikums drošām analīzēm, izsūtnēm un MI lietojumprogrammām.

  • datu kvalitāte
  • dublikāti
  • +1
Veidne

Garbage in, garbage out (GIGO)

„Garbage in, garbage out” („atkritumi iekšā — atkritumi ārā”) apzīmē principu, ka sistēma var sniegt tikai tik labus rezultātus, cik labi ir tās saņemtie dati. MI gadījumā tas attiecas divkārt: nepareizi, novecojuši vai vienpusīgi apmācības vai zināšanu dati noved pie nepareizām vai aizspriedumainām atbildēm. Tērzēšanas robots, kas balstās uz novecojušu cenrādi, nosauks novecojušas cenas. Tāpēc datu kopšana ir pastāvīgs uzdevums katrā MI projektā.

  • Datu kvalitāte
  • Princips
  • +1

Strukturēti dati

Strukturēti dati atbilst fiksētai shēmai ar skaidri nosauktiem laukiem, piemēram, tabulas, datubāzes vai JSON objekti ar tādām ziņām kā nosaukums, cena un datums. Mašīnas tos var uzticami nolasīt, filtrēt un apstrādāt — atšķirībā no brīva teksta vai attēliem. Tīmekļa vietnēs schema.org marķējums, piemēram, apraksta produktus, pasākumus vai BUJ, lai meklētājprogrammas un MI sistēmas saturu saprastu nepārprotami. MI var arī izgūt strukturētus datus no nestrukturēta teksta.

  • dati
  • JSON
  • +1

Datu pārvaldība

Datu pārvaldība ietver noteikumus, lomas un procesus, kuri nosaka, kam drīkst vākt, izmantot, mainīt un dzēst kurus datus. Tā aptver atbildību par datu kvalitāti, piekļuves tiesībām, glabāšanas termiņiem un datu aizsardzības prasību ievērošanu. Tā ir īpaši svarīga MI projektos, jo modeļi un aģenti ir tikai tik uzticami, cik uzticami ir dati, uz kuriem tie balstās.

  • datu pārvaldība
  • atbilstība
  • +1