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对实际收集的数据进行系统性核实与验证的标准化流程
软件测试中，实际数据验证流程包括边界值分析、异常值检测和数据完整性校验。
通过技术手段验证输入数据是否符合预期范围和逻辑
医疗数据分析项目必须建立完整的实际数据验证流程，以排除伪数据和错误记录。
确保临床数据的真实性和可追溯性
强调"实际数据"（raw data）而非模拟或预处理数据，区别于"测试数据验证流程"
实际数据验证流程专指对真实收集数据的验证，而非模拟环境下的测试数据。在项目文档中应明确标注数据来源类型。
完整的实际数据验证流程应包含：1）数据完整性检查；2）逻辑一致性验证；3）异常值处理机制。
由"实际数据"（raw data）+ "验证"（validation）+ "流程"（process）组合而成，属于现代汉语科技术语，强调对未经加工原始数据的系统性核实。
常用于数据科学、软件测试、质量管理等技术领域，强调流程的标准化和可重复性。注意区别于"理论数据验证"或"模拟数据验证"。