データクリーニングとは？
データクリーニングとは、不正確、不完全、無関係、重複、不適切なフォーマットのデータを削除または修正して、分析用のデータを準備するプロセスのことです。
このようなデータは、プロセスを妨げたり、不正確な結果をもたらす可能性があるため、データを分析する際には通常必要または有益ではありません。
データ クリーニングは、単に情報を消去して新しいデータのためのスペースを確保するのではなく、必ずしも情報を消去せずにデータ セットの精度を最大化する方法を見出すことです。 データ クリーニングは、分析プロセスや信頼できる回答の発見において重要な役割を果たすため、データ サイエンスの基本の要素と考えられています。
最も重要なことは、データ クリーニングの目的は、ビジネス インテリジェンスおよびデータ分析ツールが各クエリに適したデータに簡単にアクセスして検索できるよう、標準化および均一化したデータ セットを作成することにあります。
データ クリーニングの使用方法
分析またはデータ視覚化の種類に関係なく、データ クリーニングは、生成する答えが正確であることを確認するために不可欠なステップです。 複数のストリームからデータを収集し、ユーザーから手動で入力する場合、情報には間違いや不正確な入力、ギャップが生じることがあります。
データ クリーニングは、情報が常に正しいフィールドと一致するようにするとともに、ビジネス インテリジェンス ツールがデータ セットと簡単にやり取りして情報をより効率的に探せるようにするために役立ちます。
成功したデータウェアハウスは、異種ソースからのさまざまなデータを保存し、モデリングが行われる前に分析のためにそれを最適化することができます。 そのために、ウェアハウス アプリケーションでは、何百万もの受信データ ポイントを解析し、それらが正しいデータベース、テーブル、または他の構造に割り当てられる前に正確であることを確認する必要があります。 彼らの場合、データが正しいフィールドに入力されているか、無効な文字が含まれていないか、提供された情報にギャップがないか、などをチェックします。