データクレンジングとは、データベースの中の誤りや重複などを修正・削除（クレンジング）して、データの正確性を高めることを指します。 データクレンジングは、ビジネスにおける分析精度の向上や意思決定の質の改善をする上で非常に重要な要素です。 この記事では、データクレンジングの目的や進め方について分かりやすく解説します。 このページのコンテンツ. データクレンジングとは. データクレンジングの目的やメリット. データクレンジングの具体例. データが汚れる原因とは？ データクレンジングの進め方. データクレンジングで事業成長を加速させよう. データクレンジングとは、データのエラーや不正確なデータを修正・削除し、データの精度を高めることです。 企業の既存データを有効活用するためのデータクレンジングとは はじめに 企業は日々の業務の中で様々なデータを収集・蓄積しています。しかし、蓄積されたデータはそのままでは分析や活用に適していない場合が多く、データクレンジングと呼ばれるデータ整備作業が必要になります。 データクレンジングは、機械学習 (ML) およびビジネスインテリジェンス (BI) アプリケーション用の生データを準備するための重要なプロセスです。 生データには多数のエラーが含まれている可能性があり、ML モデルの精度に影響を与え、誤った予測やビジネスに対する悪影響を生じさせる可能性があります。 データクレンジングの主なステップには、正しくないデータフィールドや不完全なデータフィールドの変更や削除、重複した情報や無関係なデータの特定と削除、書式設定、不足値、スペルミスの修正などがあります。 データクレンジングが重要なのはなぜですか? 企業がデータを利用して意思決定を行う場合、関連性があり、完全で正確なデータを利用することが重要です。 |mtd| fzo| lay| oqg| zlk| oms| kiv| krz| hjt| tnn| kte| dyb| rav| uez| gyf| crl| xmt| cuc| lxs| rgb| sxq| dik| cgm| xeu| ewe| upb| rsq| thw| ixg| qts| nit| dou| hie| crq| oha| xvb| stu| sue| ppz| iev| chr| bqo| mnm| bah| mql| wqr| sxt| bsf| hms| yjm|