数据集验证是确保数据质量与合规性的关键步骤，以下是核心内容：

1. 验证的重要性

  • ✅ 数据准确性：发现并修正错误、重复或不一致的数据
  • 🔍 完整性检查：确认数据字段是否齐全
  • 📜 合规性验证：确保数据来源符合法律法规要求

2. 常用验证方法

  • 格式校验：检查日期、数值等字段是否符合规范
    数据验证格式校验
  • 逻辑校验：通过业务规则验证数据合理性
    数据验证逻辑校验
  • 交叉验证：多数据源比对以提升可信度

3. 工具推荐

4. 验证流程示意图

数据验证流程

如需了解数据集基础概念，可访问 /data_sets/overview 查看更多。