本申请公开了一种基于神经网络的数据规范性检查方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取待检查的数据；将待检查的数据输入预训练的数据类型识别模型，得到每列数据的数据类型；将每列数据以及对应的数据类型输入预训练的规范性检查模型，得到每列数据的规范性检查结果。根据本申请实施例提供的数据规范性检查方法，大大提高了数据规范性检查的效率，增加了数据类型的识别能力以及泛化能力，从而避免由于正则表达式的局限性和强匹配性导致的数据类型识别遗漏，还减少了人员对公共数据的接触，从而保障了数据共享和使用安全。