誤ったデータ (「不良データ」とも呼ばれる) は、誤って入力されたデータ、または不正確になったデータです。不正確さは、誤って測定された値や誤って入力された値、文脈から外れているデータや選択的に提示されたデータ、あるいは単に誤った測定値など、さまざまなソースから派生する可能性があります。
誤ったデータは、アプリケーションに応じて、計算に使用した場合に不正確な結果、歪んだレポート、誤った診断、その他の問題を引き起こす可能性があります。このような状況を回避するために、データ品質チェックを実行して無効なデータセットや汚れたデータセットを特定して削除するだけでなく、データマイニングやその他の品質管理技術を通じて長期にわたって精度を確保することができます。データ アナリストは、正確なデータ入力を保証するためのポリシーと手順が確実に導入されていることを確認することにも注意する必要があります。
つまり、誤ったデータを認識し、それを防止または修正する方法を理解することが重要です。品質管理とデータ検証は、実行された分析や意思決定から確実に正しい結果が得られるようにするために、あらゆるシステムや組織にとって重要なコンポーネントです。
