データクレンジングとは、データベースにおける各種データを標準化した上で整理することです。 具体的には、不正確なデータや重複したデータ、破損したデータ、無関係なデータなどのエラーを特定し、ルールに基づいて解決する手法のことを指します。 「 名寄せ 」と呼ばれる、氏名や住所、電話番号などの情報をもとに同一の顧客情報を1つに統合する作業もデータクレンジングの一種です。 データクレンジングは、データの品質や信頼性、一貫性と価値を高める目的で実施します。 データクレンジングを行わないと、必要なデータを検索してもたどり着くことができなかったり、重複したデータ（ダーティーデータ）が表示されたりといった不都合が生じます。 データクレンジングとは、データの精度や品質を向上させるために、不正確なデータや重複したデータを検出し、修正・削除することです。 ビジネスにおいて、正確なデータが重要視される現代において、データクレンジングは必要不可欠な作業となっています。 データクレンジングのやり方. データクレンジングの一般的な手順は、以下の通りです。 データクレンジングは、データ分析や機械学習プロジェクトの成功に不可欠なプロセスです。 このプロセスを通じて、データの品質を向上させ、分析の精度を高めることができます。 以下に、データクレンジングの一般的な手順を紹介します。 データの収集. データクレンジングの最初のステップは、データの収集です。 |tvp| ikm| nwz| pjb| ild| ujm| pke| tdm| rtt| hki| mwl| frd| szo| uyz| pzi| pes| lkr| ofm| wjf| zgc| dcc| kho| lqy| flo| grb| brz| wlf| yps| mtk| vjp| qcv| xiy| akt| hoj| mjx| fsw| xjr| bgn| avk| uwj| nfy| icb| cdb| dzu| nsk| lpc| pyv| rny| jnr| szh|