データクリーニング（Data Cleaning）
データクリーニングとは、分析に使う前のデータから間違いやノイズを取り除く作業のことです。
良いデータを作るための大切な準備工程です。
具体的には、欠損値の補完、異常値の除去、重複データの削除、フォーマットの統一などを行います。
CAEサロゲートモデルでの活用
CAE解析で得られた大量の計算結果には、収束しなかった計算点や異常値が混入することがあります。
サロゲートモデル作成前にこれらの「汚れた」データを自動で検出・除去する機能により、より正確な予測モデルが構築できます。
例えば、自動車の衝突解析で物理的にありえない変形量を示すデータポイントを除外することで、実用的な設計最適化が可能になります。