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データクレンジングとは
データクレンジングとは、取り込んだデータの誤りや抜けを見つけて直し、分析や業務で使える品質に整える作業です。正確性・一貫性・完全性を満たすことを狙い、データ活用の土台を作ります。
主な処理は、重複の除去、誤入力の修正、欠損値の補完、日付や住所など表記の統一です。名簿を整理して同じ人を一つにまとめ、書式をそろえるイメージだと考えると分かりやすいでしょう。こうして整えたデータは、集計や機械学習でも扱いやすくなります。
実施方法は手作業と自動化ツールの併用が一般的で、ルールに基づく変換や参照データとの照合を自動化すると、大量データでも効率よく処理でき、人的ミスも減らせます。一方でルール設計や例外対応にはドメイン知識が必要です。適切な優先順位と計画、実施後の継続的な監視を行えば、分析精度と意思決定の信頼性が大きく向上します。
