データ整形とは？
意味・定義
データ整形（データ・ラングリング）とは、分析や処理に適した形式にデータを変換するプロセスを指します。元のデータはしばしば不完全で、重複や誤りを含んでいることが多いため、まずはデータのクリーニングが必要です。次に、必要な情報を抽出したり、異なるデータソースを統合したりする作業が行われます。最終的には、分析ツールが理解できるフォーマットに整形されることで、データの利用が可能になります。
目的・背景
データ整形は、企業や組織が持つ大量のデータを活用するために不可欠です。データが散在していると、必要な情報を迅速に取得することが難しく、意思決定に時間がかかります。このプロセスを通じて、データの質を向上させ、分析の精度を高めることができます。また、データ整形を行うことで、異なるデータ形式を統一し、データの可視化や機械学習モデルへの入力がスムーズになります。これにより、企業は競争力を強化し、効率的な運営を実現できます。
使い方・具体例
- データベースから抽出した顧客情報を整理し、重複するレコードを削除して、クリーンなデータセットを作成する。
- 複数のエクセルファイルからマーケティングデータを集約し、共通のフォーマットに変換することで、分析を行いやすくする。
- センサーデータの時系列情報を整形し、必要な時間帯だけを抽出して予測モデルに供給する。
- ソーシャルメディアから収集したユーザーの投稿データを分類し、感情分析を行うための形式に整える。
- さまざまなフォーマットのデータを一つのダッシュボードで表示できるように整形し、リアルタイムでの状況把握を可能にする。
関連用語
まとめ
- データ整形は、データを分析可能な形式に変換するプロセスである。
- このプロセスにより、データの質が向上し、迅速な意思決定が可能となる。
- 整形されたデータは、さまざまな分析や可視化に利用される。
現場メモ
データ整形のプロセスでは、元のデータの質が整形結果に大きく影響します。データの不整合や欠損値が多い場合、整形にかかる時間が長くなり、場合によっては手作業による修正が必要になることもあります。また、整形作業を自動化するためのスクリプトやツールの選定が重要です。正しいツールを選ぶことで、時間を節約し、ミスを減らすことができます。