データ・DX
データ品質とは?
読み: でーたひんしつ英語: Data Quality更新日: 2026-06-26
データ品質とは、データが正確、完全、一貫、最新で、目的に使える状態かを示す考え方です。
DS検定
関連表記: データ品質 / Data Quality / 品質管理
試験で問われるポイント
- 欠損、重複、表記ゆれ、定義違いは分析結果に影響します。
- AIやBIの精度はデータ品質に左右されます。
- 品質を継続的に監視し改善する運用が重要です。
具体例
同じ顧客が複数IDで登録されていると、購入回数の分析が歪みます。
混同しやすい点
- AIを使えば低品質なデータでも正しく判断できると考える。
- 一度きれいにすれば品質管理は終わりだと考える。
関連問題で復習
DS検定基盤
データ品質という言葉が指す内容として、最も適切なものはどれか。
DS検定基盤
データ品質に関する考え方として、誤っているものはどれか。
AWS AI PractitionerAI・機械学習の基礎
施設の利用回数を予測するため、入退室の日時データを準備しています。次の作業のうち、日時から新たな説明変数を設計する特徴量エンジニアリングに当たるものはどれですか。
AWS AI PractitionerAIソリューションのセキュリティ・コンプライアンス・ガバナンス
ある製造企業が、AIモデルの学習に使ったデータについて監査時に「どのデータをどこから取得し、どう加工したか」を説明できる体制を整えたいと考えています。データリネージを管理する目的として最も適切なものはどれですか。
G検定ディープラーニングの概要
大規模なニューラルネットワークの学習でGPUやTPUがCPUより適する場合が多い主な理由はどれか。
G検定AIに関する法律と契約
営業秘密の三要件として最も適切な組み合わせはどれか。
AWS AI PractitionerAI・機械学習の基礎
MLOpsという考え方の説明として最も適切なものはどれか。
Cloud Digital LeaderGoogle CloudのAI活用
AI出力を人が確認する仕組みを優先して設ける対象を選びます。次のうち、誤りが個人の権利や生活へ及ぼす影響が最も大きい用途はどれですか。