1. 大量的连贯数据要怎样测试数据的正确性
首先看分布，包括均值和极值，画个箱型图就出来了，看看有没有特别异常的指，如果字段之间具有某种关系，可以验证关系成不成立
2. 请大师讲解一下，买新罗盘怎样测试罗盘的精密度，谢谢
要买罗盘,直接在这里找我,学哪派等,再给你推荐合适的罗盘,不然初学者不了解所学,买错罗盘,不更浪费?
3. 怎样判断测试数据的有效性
按照客户对数据结果的要求，在测试用例里把条目明确出来，而后把这些条目由系统计算得出的数据，与通过人工计算得出的数据进行比对。从而检验系统数据是否有效正确。
4. 如何测试数据的完整性和有效性
1、实体完整性： 要求表中的每一行都反映不同的实体。通过索引、唯一约束、主键约束或者标识列来实现 2、引用完整性：用于定义主表之间的关系，保证从表中外键列不会出现主表中对应主键列没有的项 3、域完整性：表示给定输入的有效性。
5. 6�1请问买罗盘时怎样测试罗盘的精确度呢
不管是什么牌的。买回来都得自己校对一下。不然用起来，不准确。
6. 为了证明测试的数据真实性和可靠性用什么方法
A.真实性 B.可靠性 C.相关性 D.合法性全部都选. 因为,不真实的材料不能做证据,所以A.真实性是正确的. 同样是真实的证据,证明力是不一样的,有的证明力强,有的证明力弱.我们在选择证据时,选择证明力强的证据,也就是证明力大的证据.所以 B.可靠性是正确的. 审计证据必须与审计目的相关,这就是相关性审计证据的取得方式和保存方式必须合法,不能非法取证.
7. 如何保证检测数据的准确性、科学性、公正性
实验室从广义上讲是指从事科学实验、检验、检测和校准活动的科研技术机构,向社会出具具有证明作用的数据的检测,保证其出具的数据和结果的可靠、稳定和准确。那么如何保证实验室检测数据的准确性主要从技术要求上谈三个方面的内容。一.人员素质:人是最宝贵的资源,一个实验室的水平高低优劣很大程度取决于人员的素质和水平。检测人员应经过与其承担的工作相适应的教育、培训并有相应的技术知识和经验,经资格考核合格,持证上岗。必须熟悉、了解、掌握检测方法,严格按照质量管理手册和作业指导书及操作规程进行检测,才能提高检测数据的准确性。1.作为一个专业的检测机构,首先,检测人员必须具备大专以上学历和与之检测相关的专业文化素质;其次,必须有20%甚至更高比例的工程师以上职称的人员。西宁水质监测站目前有化学、食品、土壤、给排水、计算机等各类专业人员近二十名,其中工程师、高级工程师九名,占总人数的约50%,大专以上学历人员占总数的约90%。2.对检测机构的检测人员要不断加强业务培训。建议采取“送出去,请进来”的方式进行培训。
8. 怎么判断实验数据的真实性
通过多次测试方法验证，或者把样品送至权威机构测试。
9. 如何确保数据，信息的准确性，完整性，可靠性，及时性，安全性和保密性
数据完整性（Data Integrity）是
指数据的精确性（Accuracy） 和可靠性（Reliability）。它是应防止数据库中存在不符合语义规定的数据和防止因错误信息的输入输出造成无效操作或错误信息而提出的。数据完整性分为四类：实体完整性（Entity Integrity）、域完整
性（Domain Integrity）、参照完整性（Referential Integrity）、用户定义的完整性（User-definedIntegrity）。
保证数据的完整性:
用约束而非商务规则强制数据完整性
如果你按照商务规则来处理需求，那么你应当检查商务层次/用户界面：如果商务规则以后发生变化，那么只需要进行更新即可。
假如需求源于维护数据完整性的需要，那么在数据库层面上需要施加限制条件。
如果你在数据层确实采用了约束，你要保证有办法把更新不能通过约束检查的原因采用用户理解的语言通知用户界面。除非你的字段命名很冗长，否则字段名本身还不够。 — Lamont Adams
只要有可能，请采用数据库系统实现数据的完整性。这不但包括通过标准化实现的完整性而且还包括数据的功能性。在写数据的时候还可以增加触发器来保证数据的正确性。不要依赖于商务层保证数据完整性；它不能保证表之间（外键）的完整性所以不能强加于其他完整性规则之上。
— Peter Ritchie
2. 分布式数据系统
对分布式系统而言，在你决定是否在各个站点复制所有数据还是把数据保存在一个地方之前应该估计一下未来5 年或者10 年的数据量。当你把数据传送到其他站点的时候，最好在数据库字段中设置一些标记。在目的站点收到你的数据之后更新你的标记。为了进行这种数据传输，请写下你自己的批处理或者调度程序以特定时间间隔运行而不要让用户在每天的工作后传输数据。本地拷贝你的维护数据，比如计算常数和利息率等，设置版本号保证数据在每个站点都完全一致。
— Suhair TechRepublic
3. 强制指示完整性
没有好办法能在有害数据进入数据库之后消除它，所以你应该在它进入数据库之前将其剔除。激活数据库系统的指示完整性特性。这样可以保持数据的清洁而能迫使开发人员投入更多的时间处理错误条件。
— kol
4. 关系
如果两个实体之间存在多对一关系，而且还有可能转化为多对多关系，那么你最好一开始就设置成多对多关系。从现有的多对一关系转变为多对多关系比一开始就是多对多关系要难得多。
— CS Data Architect
5. 采用视图
为了在你的数据库和你的应用程序代码之间提供另一层抽象，你可以为你的应用程序建立专门的视图而不必非要应用程序直接访问数据表。这样做还等于在处理数据库变更时给你提供了更多的自由。
— Gay Howe
6. 给数据保有和恢复制定计划
考虑数据保有策略并包含在设计过程中，预先设计你的数据恢复过程。采用可以发布给用户/开发人员的数据字典实现方便的数据识别同时保证对数据源文档化。编写在线更新来“更新查询”供以后万一数据丢失可以重新处理更新。
— kol
7. 用存储过程让系统做重活
解决了许多麻烦来产生一个具有高度完整性的数据库解决方案之后，我所在的团队决定封装一些关联表的功能组，提供一整套常规的存储过程来访问各组以便加快速度和简化客户程序代码的开发。在此期间，我们发现3GL 编码器设置了所有可能的错误条件，比如以下所示：
SELECT Cnt = COUNT (*)
FROM [<Table>]
WHERE [<primary key column>] = <new value>
IF Cnt = 0
BEGIN
INSERT INTO [<Table>]
( [< primary key column>] )
VALUES ( <New value> )
ELSE
BEGIN
<indicate plication error>
而一个非3GL 编码器是这样做的：
INSERT INTO [<Table>]
( [< primary key column>] )
VALUES
( <New value> )
IF @@ERROR = 2627 -- Literal error code for Primary Key Constraint
BEGIN
<indicate plication error>
第2 个程序简单多了，而且事实上，利用了我们给数据库的功能。虽然我个人不喜欢使用嵌入文字（2627）。但是那样可以很方便地用一点预先处理来代替。数据库不只是一个存放数据的地方，它也是简化编码之地。
— a-smith
8. 使用查找
控制数据完整性的最佳方式就是限制用户的选择。只要有可能都应该提供给用户一个清晰的价值列表供其选择。这样将减少键入代码的错误和误解同时提供数据的一致性。某些公共数据特别适合查找：国家代码、状态代码等
10. 怎样测试数据分析结果的正确性
但是真正接触后，发现这确实是一个好东西，但是让它真正发挥作用要建立在分析结果的正确性上。
做ETL多长时间，这个问题就困扰了我多长时间，因为往往我们做出来的数据，不知道其正确与否，也就不能真正的为客户发生作用，而客户是要根据这些结果来了解客户情况的，所以我有的时候甚至会想，如果因为给了客户一个错误的结果，而得出错误的决策，那不就得不偿失了。