Data-screening은 통계 분석이나 연구를 본격적으로 시작하기 전에 수집된 데이터의 오류, 결측치, 이상치 등을 사전에 확인하고 걸러내는 과정을 의미하는 명사입니다. 주로 학술 연구, 데이터 과학, 통계학 분야에서 전문 용어로 사용되며, 분석 결과의 신뢰성을 높이기 위한 필수적인 전처리 단계로 간주됩니다. 유사한 표현인 data cleaning은 이미 오염된 데이터를 수정하거나 보완하는 데 초점을 맞추는 반면, data screening은 데이터를 본격적으로 다루기 전 상태를 점검하고 분석에 적합한지 판단하는 '검문소'와 같은 뉘앙스를 가집니다. 비즈니스 환경이나 학계에서 데이터의 품질을 보증하기 위해 반드시 거쳐야 하는 절차를 강조할 때 주로 쓰이며, 격식 있는 학술적 문맥에서 자주 등장합니다.