ざっくりと
- データ書式の統一
- 誤字・脱字の修正
- 同じ情報の一元化
データクレンジングとは、データの清掃です。
概要説明
データクレンジングとはデータの清掃である。なぜならばデータの書式を整え、誤字・脱字を修正し、使いやすい状態にするからだ。
例えば顧客リストのデータを整理することである。そして分析を容易にする。つまりデータの質を高めることである。だからデータ活用の効率が上がる。
職業職種
- データアナリスト
データクレンジングは、データ分析の基礎である。なぜなら、データの質を高めるからだ。例えば市場分析。 - マーケティング担当者
データクレンジングは、キャンペーン効果の測定である。なぜなら、正確なデータが必要だからだ。例えば広告の効果測定。 - IT管理者
データクレンジングは、システムの効率化である。なぜなら、重複データを排除して、システムを軽くするからだ。例えばデータベース管理。
データクレンジングは、名前の由来は英語の「Cleansing」（清掃）から来ています。データを清潔にし、整理するプロセスを指す言葉です。
類似語
- データ整理
データ整理は、情報を規則的な形にすることである。なぜなら、分析や利用を容易にするためだ。例えば、カテゴリ分けやタグ付け。 - データ洗浄
データ洗浄は、誤った情報や不要な情報を取り除くことである。なぜなら、正確な分析を可能にするためだ。例えば、重複データの排除。 - データスクラビング
データスクラビングは、データのエラーや不整合を検出し修正することである。なぜなら、データの質を高めるためだ。例えば、住所の書式統一。
反対語
- データ汚染
データ汚染は、情報の誤りや混乱を引き起こすことである。なぜなら、データの品質を下げるからだ。例えば、重複や誤記入。 - データ混乱
データ混乱は、情報が整理されていない状態である。なぜなら、分析や利用が困難になるからだ。例えば、書式のバラバラな情報。 - データ散漫
データ散漫は、情報が散らかっている状態である。なぜなら、データの管理が不適切だからだ。例えば、重要なデータの紛失。
会話例
- データ分析チームの会議で
Q.「データクレンジングを今週中に終えるつもりだけど、何を特に気をつけるべき？」
A.「重複や誤字のチェックを忘れずに。それと、全体のフォーマットを統一することだよ。」 - 営業チームとの連携ミーティングで
Q.「顧客リストのデータクレンジングはもう完了した？」
A.「まだ途中だけど、同じ顧客の情報を一つにまとめ、最新のデータに更新してるよ。」 - 新入社員への指導で
Q.「データクレンジングって具体的に何をするの？」
A.「データの誤字や脱字を修正し、使いやすい形に整理する作業だよ。」
注意点
データクレンジングを使用する時の注意点は慎重さである。なぜならば誤った操作がデータの損失や変更を引き起こすからだ。
例えば、重要な情報の消失である。そして、定期的なバックアップ。だから、計画的に行う。
データクレンジングとデータマイニングは、間違えやすいので注意しましょう。
データクレンジングはデータの整理と誤りの修正です。
一方、データマイニングは大量のデータからパターンを見つける行為です。
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