データ クリーニングはデータ ガバナンス プロセスの非常に重要な部分であり、データの品質とデータの正確性を確保するためのデータのクリーニング、スクリーニング、重複排除、フォーマットなどの操作を指します。。この記事では、データ クリーニングについて説明し、データ クリーニング関連のテクニックをいくつか紹介します。
1.データクリーニングの概念
データ クリーニングとは、分析とモデリングに適したデータにするためのデータの操作と処理を指します。データ クリーニングには、重複データの削除、欠損値の補充、外れ値の処理、データの精度と信頼性を向上させるためのデータ形式の変換などの操作が含まれます。データ クリーニングは通常、データ処理プロセスで必要なステップであり、データ エラーやノイズを除去し、分析とモデリングの精度を向上させることができます。
データクリーニングの原理
2.データクリーニング技術
一般的なデータ クリーニング手法をいくつか紹介します。
データ重複排除: データセット内の重複レコードを削除します。これは、レコード内の固有の識別子またはキー フィールドを比較することで実行できます。
欠損値の処理: データセット内の欠損値を埋めます。これは、内挿、平均、中央値、モードなどの方法を使用して処理できます。
外れ値の処理: データセット内の外れ値を検出して処理します。外れ値は削除したり、許容可能な値に置き換えたりできます。
データの標準化: データ形式を一貫した形式に標準化し、処理と分析を容易にします。たとえば、日付形式を ISO 形式に正規化できます。
データ変換:データ変換は本質的にデータの形式を変換することであり、その目的は主にデータの処理と分析を容易にすることです。たとえば、テキスト形式の日付を日付形式に変換します。
データ検証: データセット内のデータの正確性と完全性を確認します。たとえば、電子メール アドレスが標準形式に従っていることや、電話番号が正しいことを確認できます。
つまり、データ クリーニングはデータ ガバナンスの不可欠な部分であり、データの品質と精度に重大な影響を与えます。実際には、データ クリーニングは、特定のデータ セットに応じて調整および最適化する必要があり、ビジネス ニーズはさまざまなデータ処理と分析の要件を満たす必要があります。したがって、データ クリーニングには、変化するデータとビジネス環境に適応するための継続的な最適化と改善が必要です。