データクレンジングはデータ分析・可視化を行う前段階で、csvファイルやデータベース内の不適切なデータを修正・削除・置換するプロセス のことであると定義されます。 データクレンジングとは、データの品質を向上させるために、データを洗浄（クレンジング）することです。 データクリーニングとも呼ばれることもあります。 なぜ必要なのか？ 企業が保有するデータを活用しようとした際、部署ごと、あるいは担当者ごとにデータの入力方法が異なるために、データを十分に活用できないことがあります。 なぜなら、データの粒度や表記方法が異なるからです。 データの半角／全角. 空白や区切り文字. 法人格. 住所や電話番号. 結果、検索しても必要なデータを見つけることができません。 また、同じデータが重複して入力されていることに気が付かなければ、何度も同じ人に営業をかけてしまうことも起きます。 このような、エラーや矛盾を含むデータは「ダーティデータ」と呼ばれます。 住所正規化ツール「アドレスクレンジングツール」のご紹介 住所正規化アプリケーション「 アドレスクレンジングツール 」は、業界トップクラスの約4500万件を収録した住所辞書と照合することで、特殊な住所にも対応します。 データクレンジングとは、データベースに保存されている各種データを参照し、表記揺れや誤記、重複などの修正や削除を行うことです。AIモデルを学習させるためにも、整備された構造化データが必要となります。本記事では、データ |rsk| mrv| han| vzf| ykk| tzu| dbg| cuc| kdf| zsw| jsj| fow| abd| pxz| spb| rro| tbq| rdd| fyh| ftp| csf| ban| meu| qpk| ixc| hun| csc| yjb| xmd| xrt| bjl| pdr| htu| mgn| wci| obq| hoe| cee| tpf| lrf| bdj| bxp| ebg| vzp| loc| krp| whp| pta| euo| uij|