确保准确性

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尽管数据约束在一定程度上确保了数据值的正确性，但考虑到该领域的主观性，准确性仍然是一个挑战。例如，如果必须填写街道地址，那么设置模式约束有助于确保邮政编码和州的正确性，但街道地址可能不真实。

模式还可能被规避。例如，虽然电话号码模式正确，但号码可能不正确或不可操作。     

删除重复数据
当您将多个数据集组合起来以生成见解时，数据集中就会出现重复。重复数据可能是数据不完整或数据结构问题造成的。例如，在医院数据集中，如果同一位患者 乌克兰 WhatsApp 号码数据库 因其他疾病就诊，您可能不希望将其算作来自同一地点、拥有相同电话号码的两个不同患者。这种数据重复可能会造成虚假叙述或对结果产生重大影响。

仅接受完整数据
虽然大多数软件工具不接受不完整的数据，但使用电子表格或纸质表格可能会导致数据不完整。例如，在维护检查表中，问题类型或提供的解决方案可能没有完整描述，或者由于不了解或无法获得信息而留空某些字段。