データクレンジングとは

データクレンジングとは、データベースに蓄積されたデータを整理し、正確で分析しやすい状態に整える作業のことです。

入力ミスや表記のばらつき、欠けているデータなどを修正し、データの品質を高める目的で行われます。

例えば、顧客データの中に「東京」「東京都」「TOKYO」といった異なる表記が混在している場合、そのままでは正確な集計ができません。

データクレンジングでは、これらの表記を統一したり、空欄になっている項目を補完したりして、データを利用しやすい形に整えます。

この作業は、システムの統合やデータ移行、データ分析、データウェアハウスの構築などで重要な役割を果たします。

データの品質が低いと、分析結果や経営判断にも悪影響を与える可能性があります。

ITパスポート試験で覚えるポイントは、「データクレンジングはデータの誤りや不整合を修正し、分析しやすい状態に整える作業であること」です。

表記の統一、欠損値の補完、異常データの修正などが代表的な処理としてよく出題されます。