基于机器学习的试验数据质量评估方法及系统

本申请提供一种基于机器学习的试验数据质量评估方法及系统，涉及数据处理技术领域，解决了现有技术中车辆试验数据的数据质量评估效率低下、评估维度不系统、异常响应滞后的技术问题。该方法包括：通过数据采集接口获取试验设备的试验数据；试验数据包括实时试验数据及历史试验数据；利用训练完成的数据质量评估模型，基于预设的评估维度对试验数据进行质量评估；评估维度至少包括数据完整性、数据准确性、数据一致性和数据有效性；根据评估结果生成数据质量评估报告，并对评估不合格的数据进行异常标记及预警推送。