データプロファイリング

データプロファイリング（データ処理）

意味データの特性を把握

データプロファイリングとは？

データプロファイリングは、データの内容や品質を理解するための技術です。データの構造、内容、欠損値、重複、統計的性質などを分析し、データの特性を把握します。データクレンジングやデータ統合の前提となる作業で、データの可視化やメタデータ管理にも役立ちます。

データプロファイリングの具体的な使い方

「新しいデータセットを入手したら、まずデータプロファイリングを行う。」

新しく入手したデータセットに対して、データプロファイリングを実施することで、データの特性や品質を把握することを述べた文です。

データプロファイリングに関するよくある質問

Q.プロファイリングの具体的な手法は？

A.データプロファイリングの手法には、列分析（データ型、長さ、頻度分布）、パターン分析（正規表現によるデータ形式の検証）、関係分析（主キー、外部キーの識別）、重複分析などがあります。これらを組み合わせて、データの特性を多角的に把握します。

Q.プロファイリングのツールは？

A.データプロファイリングツールには、オープンソースのTalend Open Studio、商用のInformatica Data Quality、IBM InfoSphere Information Analyzerなどがあります。また、PythonのPandasライブラリを使用して、カスタムのプロファイリングスクリプトを作成することも可能です。

Q.プロファイリングの頻度は？

A.データプロファイリングの頻度は、データの更新頻度や重要性によって異なります。新しいデータセットを入手した時や、定期的なデータ品質チェックの一環として実施します。重要なデータセットでは、週次や月次でのプロファイリングが推奨されます。