데이터 품질 검사
데이터셋이 분석이나 모델 학습에 적합한지 확인하는 과정이다. 결측치, 중복, 이상치 등을 식별하여 모델의 성능 저하를 방지하는 필수적인 단계이다. 데이터의 신뢰성을 확보함으로써 최종 모델의 예측 정확도와 안정성을 보장하는 역할을 한다.