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确认数据的真实性、准确性和完整性，以确保其可用于后续处理或分析。
软件开发中，验证数据是确保系统功能正常的关键步骤。
在软件开发过程中，验证数据是保障系统正常运行的重要环节。
AI模型训练前，需要验证数据集是否包含异常值或偏差。
在训练AI模型之前，必须检查数据集是否存在异常值或偏差。
强调数据质量的重要性，常见于数据科学、软件开发、质量控制等领域。
验证（Validation）侧重于确认数据是否符合预期用途；确认（Verification）侧重于检查数据是否符合规格。
1. 先验证数据的完整性（是否缺失）；2. 再验证数据的准确性（是否正确）；3. 最后验证数据的相关性（是否符合需求）。
由动词“验证”（verify/validate）和名词“数据”（data）组合而成。
常用于技术文档、实验报告或数据处理流程中，强调数据质量的把控。