データクレンジング
データクレンジング（データ処理）
意味 データの洗浄
データクレンジングとは？
データクレンジングは、データの品質を向上させるために、不正確、不完全、または不適切なデータを検出し、修正または削除するプロセスです。欠損値の補完、重複データの削除、形式の統一などを行います。データ分析や機械学習の前処理として重要な作業です。
データクレンジングの具体的な使い方
「分析の前にデータクレンジングを行い、ノイズを取り除く。」データ分析を行う前に、データクレンジングを適用してデータ内のノイズや不整合を取り除くことを述べた文です。
データクレンジングに関するよくある質問
Q.データクレンジングの主な手法は？
A.データクレンジングの主な手法には以下があります：
1. 欠損値の処理（削除または補完）
2. 重複データの削除
3. 形式の統一（日付、住所など）
4. 外れ値の検出と処理
5. 文字列の標準化（大文字小文字、スペースの処理など）
6. データ型の変換
7. 不整合データの修正
Q.自動化ツールは必要ですか？
A.データ量が多い場合や、定期的にクレンジングを行う必要がある場合は、自動化ツールの使用が推奨されます。OpenRefine、Trifacta Wrangler、Talend Data Qualityなどのツールが利用可能です。ただし、完全な自動化は難しく、人間によるチェックと判断も重要です。
Q.クレンジング後のデータ検証は？
A.クレンジング後のデータ検証は重要なステップです。以下の方法で行います：
1. サンプリング検査：ランダムにデータを抽出して確認
2. 統計的検証：データの分布や要約統計量を確認
3. ビジネスルールの適用：ドメイン知識に基づくチェック
4. 元データとの比較：クレンジング前後の差異を確認
5. データプロファイリング：データの特性を分析
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