# データ

> データ - データの整合性と質は、精度の高い予測モデル作成の基礎です。 These sections describe the tools and visualizations provided to
> ensure that your project doesn’t suffer the “garbage in, garbage out” outcome.

This Markdown file sits beside the HTML page at the same path (with a `.md` suffix). It summarizes the topic and lists links for tools and LLM context.

Companion generated at `2026-07-15T05:55:44.621541+00:00` (UTC).

## Primary page

- [データ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/dev-learning/python/data/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

データの整合性と質は、精度の高い予測モデル作成の基礎です。
These sections describe the tools and visualizations provided to ensure that your project doesn’t suffer the “garbage in, garbage out” outcome.

| リソース | 説明 |
| --- | --- |
| データセットの作成と管理 | エクスペリメントでデータを取り込み、変換して、保存します。 |
| データ接続の構築 | さまざまなエンタープライズデータベースと連携します。 |
| レシピ | データ準備のための再利用可能なレシピを使用して、データのクリーンアップとラングリングを行います。 |
| 特徴量 | プロジェクトにおいて特徴量を使用し、その統計情報を取得する方法。 |
| 特徴量探索 | すべてのモデルを、作成方法やデプロイ時期・場所に関わらず、本番環境でデプロイ、監視、管理、およびガバナンスを行います。 |
| ファイルレジストリ | ダウンストリームワークフローに接続されたシンプルなファイルシステムを使用して、ファイルの取り込み、整理、読み取り、書き込みを行います。 |