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模型试验数据质量控制报告

本报告旨在系统阐述模型试验数据质量控制的核心目标与方法，确保数据采集、处理和分析的准确性与可靠性。针对模型试验中常见的误差来源，如设备偏差和环境干扰，研究提出标准化质量控制流程，包括数据验证、异常值检测和校准机制。必要性在于，高质量数据是模型试验结果有效性的基础，直接影响科学决策和工程实践的准确性，因此加强质量控制对于提升试验整体效能和减少决策风险具有关键意义。

一、引言

在模型试验领域，数据质量控制是确保试验可靠性和结果准确性的基础。然而，行业普遍面临多个痛点问题，严重制约了模型试验的有效性和应用价值。首先，数据不准确问题突出。