डेटा के दृष्टिकोण | मूल, AI द्वारा अनुवादित
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दस्तावेज़ का आसानी से असल होना चाहिए।
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जनरेट डेटा के बजाय रूट डेटा को ठीक करें।
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डेटा की सहीता के लिए बहुत सारे चेकिंग स्क्रिप्ट उपयोग करें।
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डेटा की सहीता और नियमितता को चेक करें।
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कुछ डेटा पूरी तरह सही होना चाहिए, जबकि दूसरे डेटा को कुछ आकर्षण सहित माना जा सकता है। उदाहरण के लिए, अनुवाद कुछ टाइपो सहित भी स्वीकृत हो सकते हैं।
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डेटा की गुणवत्ता को मानक मापदंडों के साथ मापें।
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गलत डेटा और गलत डेटा के प्रकार को ले जाएगा।
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डेटा में अनुक्रम, स्ट्रिंग, टेक्स्ट, डेटा स्ट्रक्चर, चित्र, वीडियो, कोड, फाइल, और दूसरे इन्फोर्मेशन प्रकार शामिल होते हैं।
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फ़िज़िक्स, वैज्ञानिक, और कंप्यूटर विज्ञान के प्रयोगों में एक्स्परिमेंट के लिए अरिगिनल डेटा रखें।
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डेटा को पुनरुत्पन्न और पुनरावृति की क्षमता होनी चाहिए।