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データ検証(Data Validation) | Webクローラ | ScrapeStorm

2024-01-03 17:39:03
397 ビュー

摘要:データ検証とは、データの入力、出力、処理に関してルール判断を行い、データの正確性と完全性を保証するプロセスを指します。 データ検証は、開発者がプログラムを作成する際に従わなければならない基本原則の 1 つです。 データ検証には、入力検証、形式検証、範囲検証、一意性検証など、さまざまな種類があります。 データ検証は、データの品質を向上させ、間違ったデータが処理されるのを防ぎ、データ処理中に発生する可能性のあるエラーを減らすのに役立ちます。 ScrapeStorm無料ダウンロード

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概要

データ検証とは、データの入力、出力、処理に関してルール判断を行い、データの正確性と完全性を保証するプロセスを指します。 データ検証は、開発者がプログラムを作成する際に従わなければならない基本原則の 1 つです。 データ検証には、入力検証、形式検証、範囲検証、一意性検証など、さまざまな種類があります。 データ検証は、データの品質を向上させ、間違ったデータが処理されるのを防ぎ、データ処理中に発生する可能性のあるエラーを減らすのに役立ちます。

適用シーン

データ検証は、特にデータの正確性と整合性を確保する必要がある場合に、データの入力、処理、出力を伴うあらゆるシナリオに適用できます。

メリット:データの正確性と整合性を確保し、エラーや悪意のあるデータがシステムに影響を与えるのを防ぐことができます。

デメリット:データ処理プロセスが複雑になると、より多くの開発作業とメンテナンス作業が必要になる場合があります。

図例

1. Excel でのデータ検証。

2. データ検証インターフェース。

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データ分類

データ配布

データクエリ

データウェアハウス

参考リンク

https://nisshingeppo.com/ai/data-split/

https://academy.pega.com/ja/topic/data-validation/v1

https://docs.unrealengine.com/4.27/ja/ProgrammingAndScripting/ProgrammingWithCPP/Assets/DataValidation/

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