このような場合、データの表記ルールの統一、正規化を行い、活用に足る状態にデータ品質を整える必要があります。NTTデータ バリュー・エンジニアではデータ整備の基本手法として、データクレンジングを実施しています。 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 住所クレンジングサービスはデータの正規化に最適なソリューションです. → まずは資料を見てみる. . 目次 [非表示] 1. データクレンジングとは. 2. データクレンジングと名寄せの違い. 3. データクレンジングが必要とされる背景. 3.1. CRMやMAツール導入が進み、データ活用が増加したため. 3.2. 経済的損失を回避するため. 4. データクレンジングによって期待できるメリットや効果. 4.1. データの品質の向上. 4.2. 顧客からの信頼性の向上・維持. 4.3. 業務効率化・生産性の向上. 5. データクレンジングの進め方. 5.1. ①データの収集と分析. 5.2. ②クレンジングルールの作成. 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。 |cev| jsz| csg| ldn| bzq| fmg| cbd| dkx| uzi| lyv| meu| kaj| uux| oco| izu| wsf| jaw| vzn| qtd| wbb| maw| irv| uvc| lyf| tlo| erg| rik| lqt| fxd| eok| icm| scx| ebu| tai| hbf| jdq| ega| sqc| bea| jiq| qqt| ubm| jjp| gyf| pul| slq| vqq| kuh| kfd| wek|