データクレンジングとは？より良いデータ分析のために！

ざっくりと

データクレンジングとは、データの清掃です。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

「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？」
「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。」

「顧客リストのデータクレンジングはもう完了した？」
「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。」

「データクレンジングって具体的に何をするの？」
「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。」

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。