データクリーニングとは？
意味・定義
データクリーニングとは、データセットの中から誤りや不正確な情報、重複、欠損値などを検出し、適切に修正または削除するプロセスを指します。この作業は、データ分析や機械学習モデルの構築において非常に重要です。なぜなら、正確で信頼性の高いデータがなければ、得られるインサイトや予測の質が低下するからです。データクリーニングは、データ収集後の前処理段階で行われることが一般的であり、データの整合性を保つために欠かせないステップです。
目的・背景
データクリーニングが必要な理由は、様々なデータソースから収集された情報が一様でないためです。たとえば、異なる形式や単位で記録されたデータ、誤入力による不正確な値、あるいは時間の経過とともに変化した情報などが混在していることがあります。このようなデータの乱れがあると、分析結果が信頼できないものとなり、ビジネスの意思決定に悪影響を与える可能性があります。したがって、データを正確に整理し、分析の基盤を整えることが、企業におけるデータ活用の基本となっています。
使い方・具体例
- データベースに入力された顧客情報に誤った電話番号が含まれている場合、そのデータを見直して正しい番号に修正します。
- 売上データの中に重複した記録がある場合、それを特定し削除することで、実際の売上を正確に把握します。
- アンケートデータに欠損値が多い場合、その部分を適切な手法で補完し、分析に使用できる状態にします。
- 異なるフォーマットで記録された日付データを統一することで、データの整合性を高めます。
- データが収集された地域による違いを考慮し、地域ごとの標準化を行うことで、比較可能なデータセットを作成します。
関連用語
まとめ
- データクリーニングは、誤った情報や欠損値を修正・削除するプロセスである。
- この作業により、分析結果の信頼性を向上させ、ビジネスの意思決定を支える。
- 様々なデータソースからの情報を整えることで、効果的なデータ活用が可能になる。
現場メモ
データクリーニングを行う際、特に注意すべきは、誤って重要な情報を削除してしまうことです。特に手作業で修正を行う場合は、慎重に確認作業を行い、バックアップを取ることが推奨されます。また、データの整形にかかる時間を見積もっておかないと、プロジェクト全体の進行に影響を及ぼす可能性があります。