データクリーニング
Data cleaning。これは次のようなものを含む。不整合や誤りの訂正。データセットを使いやすいように処理すること。定式化などによる非{machine-readable}要素の除去。見出し行や列の標準的なラベルの使用。数値、日付、その他の数量が適切に表現されていること。適切なファイル形式への変換。(データ統合参照)で使われている他のデータセットとのラベルの突合。その他。データ品質参照。
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