データクレンジング（data cleansing）は、ビジネスや研究においてデータの正確性を確保するために欠かせないプロセスです。
本記事では、データベースに保存されたデータの重複や誤記、表記の揺れを修正し、データの品質を向上させるための手法について詳しく解説します。
データクレンジングの重要性を理解し、実践することで、分析や活用の際の問題を未然に防ぎましょう。
データクレンジングとは
データクレンジングの定義
データクレンジングとは、データベース内のデータを調査し、重複、誤記、および表記の揺れを見つけ出し、これを削除、修正、または正規化してデータの品質を向上させるプロセスを指します。
この作業は、データ分析や活用において正確な結果を得るために極めて重要です。
データクレンジングが必要な理由
蓄積されたデータは、同じ意味を持つ情報が異なる表記で保存されることが多く、これにより自動処理が困難になります。
特に、異なる情報源からデータを収集した場合や、異なる担当者がデータを入力した場合に問題が顕著になります。
このような場合に、データクレンジングが重要な役割を果たします。
データクレンジングのプロセス
基準やルールの設定
データクレンジングの最初のステップは、一定の基準やルールを定めることです。
これにより、データを一項目ずつ調査し、適切な状態に編集、統合、または補正することが可能になります。
具体的な手法
データクレンジングにはさまざまな手法がありますが、以下は一般的な例です：
- 全角文字と半角文字の違い: 例えば、「Ａ」と「A」は異なる文字として認識されるため、統一する必要があります。
- 空白文字や区切り記号の管理: 不要な空白や区切り記号を取り除くことも重要です。
- 異体字の誤り: 例えば、「山田太郎」を「山田たろう」と書かれている場合、修正が必要です。
- 法人名の表記: 「株式会社」と「（株）」の使い分けをルール化し、統一します。
- 住所や電話番号の整形: 日本の住所や電話番号には特定のフォーマットがあるため、それに従って修正します。
まとめ
データクレンジングは、データの質を高めるための重要なプロセスであり、正確な分析や意思決定を支える基盤となります。
この記事では、データクレンジングの定義、必要性、具体的な手法について詳しく説明しました。
データの正確性を確保するためには、適切なクレンジングを行うことが不可欠です。
データの整備を怠ると、ビジネスや研究において重大な問題を引き起こす可能性がありますので、積極的に取り組んでいきましょう。