データクレンジングとは

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データクレンジングとは、データセット内の不正確、不完全、不一致、重複、または不要なデータを修正、削除、または統合するプロセスです。この作業により、データの品質を向上させ、ビジネスや分析の信頼性を確保します。データクレンジングは、多くのビジネスプロセスや意思決定において重要な基盤となります。

質の高いデータは、正確な分析や意思決定に繋がります。不正確なデータを基にした判断は、ビジネスリスクを引き起こす可能性があります。データクレンジングを行うことで、信頼性の高いデータを確保できます。

不要なデータやエラーが含まれるデータを利用することで、分析や業務プロセスの効率が低下します。クレンジングによりデータの冗長性を排除することで、システムの運用コストや分析に要する労力を削減できます。

不正確なデータが原因で法令違反が発生することを防ぐためにも、データクレンジングは重要です。また、重複したデータや不要な個人情報の削除は、セキュリティリスクの軽減にも繋がります。

収集されたデータをチェックし、不正確な値やフォーマットエラーを特定します。この段階では、異常値や欠損データの検出が主な作業となります。

データのフォーマットや表記を統一することで、一貫性を持たせます。例えば、日付形式（YYYY-MM-DD、MM/DD/YYYYなど）や住所の記載方法などを統一します。

重複するレコードを特定し、削除または統合します。これにより、データベースが効率的に管理できるようになります。

欠損しているデータを適切な方法で補完します。例えば、平均値や中央値を用いて推測する方法があります。重要なデータが欠損している場合は、関連データを確認して補足することも行います。

分析や業務に不要なデータを特定し、削除します。これにより、データの冗長性を排除し、より効率的な分析が可能となります。

現在、市場には多くのデータクレンジングツールが存在します。たとえば、以下のツールが一般的です。

人工知能（AI）や機械学習（ML）を利用した自動化技術は、データクレンジングの効率化を促進します。AIは、異常値検出やデータの補完を自動的に行うことが可能です。

顧客データベースのクレンジングにより、重複する顧客情報を統合し、正確なターゲティングが可能になります。これにより、広告費用対効果の向上が期待できます。

会計データのクレンジングを行うことで、不正確な支出記録や収益記録を削除し、透明性の高い財務レポートが作成できます。