Garbage In, Garbage Out（ガベージイン・ガベージアウト）という言葉を知っていますか？
これは直訳すれば「ゴミを入れたらゴミが出てくる」ですが、「無意味なデータや不完全なデータがあると、分析結果も意味のないものになってしまう」ということです。
分析においては手法よりも、そもそもデータが意味のあるものなのかが重要になります。
本記事ではデータ分析の前段階である、データクレンジング手法を紹介します。
データクレンジングとは
データクレンジングとは、データセットから誤ったデータ、不完全なデータ、重複データ、不正確なデータを特定し、修正または削除するプロセスのことです。
データクレンジングの目的は、データの品質を向上させ、正確で信頼性の高い分析結果を得ることです。
このプロセスを通じてデータの一貫性と整合性を確保し、データ駆動型の意思決定を支援します。
データクレンジング手法
データクレンジングにはさまざまな手法があります。
以下に代表的な方法を紹介します。
データの標準化
データの標準化は、データを一貫した形式に変換するプロセスです。
たとえば、日付の形式を統一する、住所の書き方を統一するなどが含まれます。これにより、データの整合性が保たれ、異なるソースからのデータを統合する際の問題を防ぐことができます。
データの重複削除
データセット内の重複データを特定し、削除または統合するプロセスです。
重複データは分析結果を歪める可能性があるため、特に重要です。
重複排除の手法には、完全一致検索や部分一致検索などがあります。
欠損データの処理
欠損データの処理には、削除、補完、または特定の値で置換する方法があります。
どの方法を取るかはデータの特性や利用目的によって異なります。
データの検証
データの正確性と一貫性を確認するための検証プロセスです。
例えば、年齢が負の値になっている場合や、不可能な日付が入力されている場合などの異常値をと特定します。
データクレンジングの重要性
データクレンジングの重要性は、多くの業界で認識されています。
高品質なデータは、信頼性の高い分析結果を提供し、戦略的な意思決定を支援します。
逆に、品質の低いデータは誤った結論を導くリスクがあります。
そのためデータクレンジングは、データ分析において一番重要なプロセスなのです。
データクレンジング時の注意点
最後に注意点を挙げます。
バックアップを取っておく
データクレンジングをする際は、バックアップをとっておくようにしましょう。
バックアップをとっておけば、正しいデータを削除してしまったり、予期しない問題が発生した場合に、元のデータに戻すことができます。
定期的にデータをチェックする
最初にデータクレンジングを実施したきり何もしないのは危険です。
途中からゴミデータが復活している可能性もあります。
定期的にデータチェックをしましょう。
まとめ
データクレンジングは、データの品質を向上させ、信頼性の高い分析結果を得るために欠かせないプロセスです。
一度きりのプロセスとせず、定期的に実施することでデータの品質を維持し、ビジネスインサイトを最大限に活用しましょう！
