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# データ検証プロセス
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上記の前処理プロセスが完了すると、データ検証プロセスが開始されます。データ検証は 3 つのステップで構成されます。

1. データ構造の検証[Demand Planning](required_entities.md) - このステップには、変換が開始される前に、必要なすべてのテーブルと列が存在し、データがあることを確認するチェックが含まれます。このステージでは、データテーブルが正しく設定されていることを確認します。

1. データ品質検証 - このステップにより、データコンテンツが完全でエラーがないことが保証されます。以下をチェックします。
   + 必須フィールドの欠損値
   + データ形式と日付の有効性の検証チェック
   + 予測入力の構築に必要なデータの完全性

   これにより、変換を続行する前に、必要なすべてのデータが存在し、有効になります。

1. 予測適格性の検証: このステップでは、以下を含む予測を作成するための十分なデータが提供されます。
   + 履歴データの最小要件
   + 時系列の長さの制限
   + その他のアルゴリズム固有の制約

   このステージにより、データが予測の生成に適していることが保証されます。

検証が 1 回失敗しても、予測の作成プロセスは停止します。データ管理者と協力して基盤となるデータの問題を修正し、**再試行**を選択して予測の作成を再試行する必要があります。