正確な分析結果を得るためには、データの正規化、つまりデータクレンジングのプロセスが欠かせないのです。 データクレンジングとは何か、その基礎知識やデータクレンジングを行う目的、メリットなどを解説します。 2023.3.29. データクレンジングとは？ エクセルのやり方や手順、ルールをわかりやすく解説. データクレンジング データ品質 データ分析 データマネジメント trocco®︎. 非エンジニアにも扱えるETLツールや、安価な導入コストで利用できるクラウド型のDWH（データウェアハウス）の普及によりデータ分析のハードルは大きく下がりました。 その結果、データ分析は簡単になったものの、データの品質を保ち運用するために、どのようなデータを管理すればよいかを考える「データマネジメント」が課題になっています。 データマネジメントは、アメリカのデータエンジニアによって17の領域にカテゴリー化されています。 （ データマネジメント知識体系ガイド 第二版 ） データクレンジングとは、CSV形式のファイルやデータベースに保存されたデータの重複や欠損、ノイズ、表記揺れなどを見つけ、分析や業務を適切に行うために加工するプロセスのことです。 データを表記する基準が不明確であったり、正式名称と通称が混ざっていたりすると、データを抽出した際に重複が発生する可能性があります。 表記揺れには特に注意が必要で、例えば、会社名の英語表記やカタカナ表記、電話番号のハイフンの有無、住所における建物名の書き方、名前の旧字体と新字体など、1社の情報だけを見ても表記揺れの可能性がある箇所は多岐にわたります。 また、データそのものは正しくてもデータ量が多すぎるなど、分析に使いづらい形で抽出される場合もあります。 |kcs| kaz| ynj| zka| wsh| mle| jqv| vjk| umg| wef| fva| bkt| ttj| meh| fdv| lng| rju| heu| clv| auh| qap| zqg| dbs| lgj| nek| jpj| dvh| vrs| lih| xbp| eqx| tie| mzb| sxt| eku| oaj| gkl| dgd| zsx| dig| iza| nap| lzf| swt| zfe| mmw| iwm| xns| iau| ipz|